AI 기반 자동화로 결제 게시 병목을 해결하는 방법

AI 요약

의료 결제는 보험사가 EDI 835 표준 파일로 전자 전송을 하지만 보험자별 처리 방식과 문서화되지 않은 규칙·예외 때문에 여전히 사람이 파일을 열어 결제와 거부 건을 수작업으로 게시·대조해야 하며, Experian Health의 2025년 설문에서 의료 제공자의 41%가 청구 10건 중 최소 1건이 거부된다고 답했고 Kodiak Solutions는 2025년에 거부 및 대손으로 480억 달러 이상 손실했다고 추산했습니다. 대규모 언어 모델은 숙련된 청구 담당자처럼 청구 건의 맥락과 보험자 규칙·예외를 판단해 규칙을 학습하고 시스템에 전달해 자동 게시를 보조하되 모든 청구 건은 최종 확정 전에 담당자가 검토합니다. Marlabs가 북미 응급의료 서비스 제공자를 위해 구축한 시스템은 한 달 약 85,000건의 결제 중 약 85%를 자동으로 게시하고 게시 오류를 95% 감소시키며 대조 정확도를 높여 인력 추가 없이 업무량 증가에 대응할 수 있게 했습니다.