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세계의 수익 주기 관리용 AI 시장(2025-2032년) : 규모, 점유율, 동향 분석(유형별, 제공 방식별, 최종 용도별, 제품별, 용도별, 지역별), 전망, 예측
Global AI In Revenue Cycle Management Market Size, Share & Industry Analysis Report By Type, By Delivery Mode, By End Use, By Product, By Application, By Regional Outlook and Forecast, 2025 - 2032
상품코드 : 1768566
리서치사 : KBV Research
발행일 : 2025년 06월
페이지 정보 : 영문 430 Pages
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한글목차

수익 주기 관리용 AI 시장 규모는 예측 기간 동안 23.7%의 연평균 복합 성장률(CAGR)로 성장하여 2032년까지 1,071억 7,000만 달러에 달할 것으로 예측됩니다.

KBV Cardinal matrix : 수익 주기 관리용 AI 시장 경쟁 분석

KBV Cardinal matrix에 제시된 분석에 따르면 Oracle Corporation과 UnitedHealth Group, Inc.는 이 시장의 선구자입니다.

COVID-19의 영향 분석

COVID-19 팬데믹은 수익 주기 관리에서 AI(인공지능) 기술의 도입을 현저하게 가속시켰습니다. 기업들은 AI 솔루션으로의 신속한 전환을 도모했습니다.

시장 성장 요인

수익 주기 관리(RCM)용 AI의 급속한 보급을 견인하는 가장 강력한 요인 중 하나는 의료 시스템의 지속적인 업무 효율성과 비용 억제 노력입니다. RCM은 본질적으로 복잡하며 환자 등록, 보험증 확인, 청구 처리, 지불 기록, 회수까지 여러 단계를 거쳐야 합니다. 전통적으로 이 프로세스는 수작업에 크게 의존했으며 실수와 비효율성이 발생하기 쉬운 상황이었습니다. 의료 제공업체는 적은 자원으로 더 많은 성과를 올리고 싶어하므로 AI를 활용한 RCM은 전체 의료 수익 생태계의 효율성 향상과 비용 절감에 필수적인 솔루션입니다.

또한 의료비 환급을 둘러싼 상황은 날마다 복잡해지고 있습니다. 민간 및 공공기관에 관계없이 보험자는 점점 더 엄격한 문서화 요건과 정책 준수 규칙을 적용받고 있습니다. 그 결과 청구 거부율이 증가하고 의료 제공업체는 오류, 지연, 정책 준수로 인해 상당한 수익을 잃고 있습니다. 따라서 규제 당국의 감시가 강화되고 환급 규정이 복잡해지는 시대에 AI는 청구 거부를 최소화하고 확실한 컴플라이언스를 유지하는 데 중요한 파트너입니다.

시장 성장 억제요인

수익 주기 관리용 AI의 광범위한 도입을 막는 가장 큰 제약 중 하나는 의료 데이터 프라이버시와 보안 및 규정 준수의 복잡한 상황입니다. AI 주도 RCM 시스템의 핵심은 환자 데이터입니다. 환자 데이터는 기밀성이 높고, 개인정보이며, HIPAA(의료보험의 휴대성과 책임에 관한 법률), GDPR(EU 개인정보보호규정)(국경 외부 데이터 처리에 관한 일반 데이터 보호 규칙), 그리고 각 주의 법률 등 다양한 틀에 의해 법적으로 보호받고 있습니다. 따라서 RCM의 인공지능이 환자 데이터에 대해 안전하며 투명성이 높고 규제를 준수하면서 취급하는 능력이 보장될 때까지 프라이버시, 보안 및 법적 위험에 대한 정당한 우려로 도입이 지연될 것입니다.

밸류체인 분석

수익 주기에서 AI의 밸류체인 분석은 연구 개발(R&D)과 혁신으로 시작되며 최첨단 AI 기술을 통해 의료 수익의 과제를 해결합니다. 데이터 집계 및 전처리 단계에서는 구조화 및 비구조화 데이터를 수집하고 준비합니다. 제품 개발 및 플랫폼 엔지니어링 단계에서는 수익 주기 기능을 자동화하고 최적화하기 위한 맞춤형 AI 솔루션을 구축합니다. 그리고 마케팅 및 판매 지원을 통해 인지도를 높이고 채택을 촉진합니다. 그 후 구현 및 통합 서비스를 통해 AI 도구가 기존 의료 시스템에 효과적으로 통합됩니다. 마지막으로 생태계 파트너십 및 컴플라이언스 단계에서는 결과를 평가하고 AI 모델을 개선하여 효율성을 향상시킵니다.

유형별 전망

유형별로 보면, 시장은 통합형과 독립형으로 분류됩니다. 독립형 부문은 2024년 시장에서 수익 점유율의 31%를 획득했습니다.

제공 방식별 전망

제공 방식에 따라 시장은 클라우드 기반, 웹 기반, On-Premise의 세 가지로 분류됩니다. 웹 기반에는 웹브라우저에서 액세스할 수 있는 AI 솔루션이 포함되어 있습니다. 이러한 시스템은 접근성과 제어성이 뛰어나며 직관적인 인터페이스와 중앙집중식 업데이트를 제공하면서 어느 정도의 시스템 독립성을 유지합니다.

최종 용도별 전망

최종 용도별로 보면, 시장은 병원 행정부서, 병원, 진단 실험실, 기타로 분류됩니다. 병원 운영의 복잡성과 규모를 고려하면, AI는 대량의 금융 거래의 효율화, 사전 승인의 자동화, 코딩 정밀도의 향상, 청구 패턴의 이상 검출 등에 활용되고 있습니다.

용도별 전망

용도별로 보면 시장은 청구 관리, 의료 코딩 및 비용 청구, 재무 분석 및 KPI 모니터링, 지불 기록과 송금, 기타로 분류됩니다. 비용 청구 부문은 AI를 활용하여 환자의 진료 기록을 청구 및 문서화를 위한 표준화된 코드로 정확하게 변환하는 데 중점을 둡니다.

제품 전망

제품별로 볼 때 시장은 소프트웨어 및 서비스로 분류됩니다. 서비스 부문은 2024년 시장 점유율의 46%를 획득했습니다.

지역 전망

지역별로 볼 때 수익 주기 관리용 AI 시장은 북미, 유럽, 아시아태평양, LAMEA(라틴아메리카, 중동, 아프리카)로 구분됩니다. 북미는 2024년 수익 주기 관리용 AI 시장에서 52%의 수익 점유율을 기록했습니다.

시장 경쟁과 특성

수익 주기 관리용 AI 시장에서의 경쟁은 여전히 역동적이고 혁신적이며 주도적입니다. 신흥 기업은 틈새 솔루션, 신속한 도입 및 고급 맞춤화를 제공함으로써 경쟁을 펼치고 효율성, 정확성 및 운영 비용 절감에 중점을 둔 경쟁력 있는 생태계를 구축하고 있습니다.

목차

제1장 시장의 범위와 분석 수법

제2장 시장 개관

제3장 시장 개요

제4장 경쟁 분석 : 세계 시장

제5장 밸류체인 분석 : 수익 주기 관리용 AI 시장

제6장 수익 주기 관리용 AI 시장 : 주요 고객 기준

제7장 세계의 수익 주기 관리용 AI 시장 : 유형별

제8장 세계의 수익 주기 관리용 AI 시장 : 제공 방식별

제9장 세계의 수익 주기 관리용 AI 시장 : 최종 용도별

제10장 세계의 수익 주기 관리용 AI 시장 : 용도별

제11장 세계의 수익 주기 관리용 AI 시장 : 제품별

제12장 세계의 수익 주기 관리용 AI 시장 : 지역별

제13장 기업 프로파일

제14장 수익 주기 관리용 AI 시장의 필수 성공 조건

CSM
영문 목차

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The Global AI In Revenue Cycle Management Market size is expected to reach $107.17 billion by 2032, rising at a market growth of 23.7% CAGR during the forecast period.

By offering a unified approach, integrated systems help reduce redundancies, minimize manual errors, and enhance overall efficiency. Healthcare providers benefit from improved data flow and real-time insights, which support faster decision-making and better financial outcomes. The ability to centralize data and processes also contributes to greater compliance and transparency across the organization.

The major strategies followed by the market participants are Product Launches as the key developmental strategy to keep pace with the changing demands of end users. For instance, In October, 2024, Infinx, Inc. unveiled an AI-powered Intelligent Revenue Cycle Automation Platform that integrates generative AI, machine learning, and human expertise to streamline healthcare revenue operations. This platform automates tasks such as patient financial clearance and claims processing, aiming to reduce errors, expedite reimbursements, and enhance operational efficiency for healthcare providers. Additionally, In April, 2025, CareCloud, Inc. unveiled the AI Center of Excellence focuses on developing AI models to optimize healthcare operations, particularly in Revenue Cycle Management. By automating tasks like billing and claims processing, the initiative aims to reduce errors and enhance financial performance for healthcare providers, marking a significant advancement in AI-driven RCM solutions.

KBV Cardinal Matrix - AI In Revenue Cycle Management Market Competition Analysis

Based on the Analysis presented in the KBV Cardinal matrix; Oracle Corporation and UnitedHealth Group, Inc. are the forerunners in this Market. Companies such as McKesson Corporation, Experian Information Solutions, Inc., and Infinx, Inc. are some of the key innovators in the Market.

COVID 19 Impact Analysis

The COVID-19 pandemic significantly accelerated the adoption of AI technologies in revenue cycle management. As healthcare systems faced an overwhelming surge in patient volumes, providers rapidly turned to AI solutions to automate and streamline complex billing, coding, and claims processes. This shift reduced the burden on administrative staff and improved operational efficiency at a time when human resources were stretched thin. Thus. The COVID-19 pandemic had a positive impact on the market.

Market Growth Factors

One of the most compelling drivers behind the surge of AI in Revenue Cycle Management is the relentless pursuit of operational efficiency and cost containment in healthcare systems. RCM is inherently complex, involving multiple stages-from patient registration and insurance verification to claims processing, payment posting, and collections. Historically, this process has relied heavily on manual labor, with a high margin for error and inefficiency. Thus, providers seek to do more with less, AI-powered RCM offers an indispensable solution for improving efficiency and reducing costs across the healthcare revenue ecosystem.

Additionally, The healthcare reimbursement landscape is growing more complex by the day. Payers, both private and public, are enforcing increasingly stringent documentation requirements and policy compliance rules. As a result, claim denial rates are on the rise, with healthcare providers losing significant revenue due to errors, delays, and policy non-adherence. Therefore, in an era of increasing regulatory scrutiny and complex reimbursement rules, AI serves as a crucial ally in minimizing denials and maintaining airtight compliance.

Market Restraining Factors

One of the most significant restraints hampering the widespread adoption of AI in Revenue Cycle Management is the complex landscape of data privacy, security, and regulatory compliance in healthcare. At the heart of AI-driven RCM systems lies patient data-sensitive, personal, and legally protected under a range of frameworks like HIPAA (Health Insurance Portability and Accountability Act), GDPR (General Data Protection Regulation, for cross-border data handling), and various state-specific laws. Thus, until AI in RCM can guarantee secure, transparent, and regulation-compliant handling of patient data, its adoption will be slowed by legitimate concerns about privacy, security, and legal exposure.

Value Chain Analysis

The value chain analysis of AI in the revenue cycle begins with Research & Development (R&D) and Innovation, where cutting-edge AI technologies are explored to address healthcare revenue challenges. This is followed by Data Aggregation & Preprocessing, which involves collecting and preparing large volumes of structured and unstructured data for AI model training. In the Product Development & Platform Engineering stage, tailored AI solutions are built to automate and optimize revenue cycle functions. These solutions are then introduced to the market through Marketing & Sales Enablement, creating awareness and driving adoption. Afterward, Implementation & Integration Services ensure the AI tools are effectively embedded into existing healthcare systems. Operations & Support maintain system functionality, address user concerns, and manage performance. Continuous Outcomes Monitoring & Optimization helps evaluate results and refine AI models for better efficiency. Finally, Ecosystem Partnerships & Compliance support regulatory alignment and foster strategic collaborations, with feedback from this stage looping back to inform future R&D initiatives.

Type Outlook

Based on type, the market is characterized into integrated and standalone. The standalone segment procured 31% revenue share in the market in 2024. The standalone segment consists of specialized AI tools that are developed to address specific functions within the revenue cycle, such as claims denial prediction, automated coding, or patient billing optimization.

Delivery Mode Outlook

On the basis of delivery mode, the market is classified into cloud-based, web-based, and on-premise. The web-based segment recorded 28% revenue share in the market in 2024. The web-based segment includes AI solutions that are accessed through web browsers without the need for extensive local installations. These systems strike a balance between accessibility and control, offering intuitive interfaces and centralized updates while still maintaining a level of system independence.

End Use Outlook

By end use, the market is divided into physician back offices, hospitals, diagnostic laboratories, and others. The hospitals segment garnered 27% revenue share in the market in 2024. The hospitals segment also plays a vital role in the AI in revenue cycle management landscape. Given the complexity and scale of hospital operations, AI is used to streamline large volumes of financial transactions, automate prior authorizations, assist in coding accuracy, and detect anomalies in billing patterns.

Application Outlook

On the basis of application, the market is segmented into claims management, medical coding & charge capture, financial analytics & KPI monitoring, payment posting & remittance, and others. The medical coding & charge capture segment acquired 26% revenue share in the market in 2024. The medical coding and charge capture segment focuses on using AI to accurately convert patient encounters into standardized codes for billing and documentation. This process is critical for ensuring compliance with payer requirements and securing appropriate reimbursement.

Product Outlook

Based on product, the market is segmented into software and services. The services segment acquired 46% revenue share in the market in 2024. The services segment encompasses a variety of offerings that support the successful implementation and operation of AI technologies in revenue cycle management. These services typically include system installation, customization, user training, technical assistance, and performance optimization.

Regional Outlook

Region-wise, the AI In revenue cycle management market is analyzed across North America, Europe, Asia Pacific, and LAMEA. The North America segment recorded 52% revenue share in the AI In revenue cycle management market in 2024. North America leads the AI in revenue cycle management market, driven by advanced healthcare infrastructure, early adoption of digital technologies, and a strong presence of leading AI solution providers.

Market Competition and Attributes

The competition in the AI in Revenue Cycle Management (RCM) market, remains dynamic and innovation-driven. Numerous mid-sized firms and startups are leveraging AI to streamline billing, coding, and claims management. These emerging players compete by offering niche solutions, faster deployment, and greater customization, fostering a competitive ecosystem focused on efficiency, accuracy, and operational cost reduction.

Recent Strategies Deployed in the Market

List of Key Companies Profiled

Global AI In Revenue Cycle Management Market Report Segmentation

By Type

By Delivery Mode

By End Use

By Application

By Product

By Geography

Table of Contents

Chapter 1. Market Scope & Methodology

Chapter 2. Market at a Glance

Chapter 3. Market Overview

Chapter 4. Competition Analysis - Global

Chapter 5. Value Chain Analysis of AI In Revenue Cycle Management Market

Chapter 6. Key Customer Criteria - AI In Revenue Cycle Management Market

Chapter 7. Global AI In Revenue Cycle Management Market by Type

Chapter 8. Global AI In Revenue Cycle Management Market by Delivery Mode

Chapter 9. Global AI In Revenue Cycle Management Market by End Use

Chapter 10. Global AI In Revenue Cycle Management Market by Application

Chapter 11. Global AI In Revenue Cycle Management Market by Product

Chapter 12. Global AI In Revenue Cycle Management Market by Region

Chapter 13. Company Profiles

Chapter 14. Winning Imperatives of AI In Revenue Cycle Management Market

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