의료보험사는 네트워크를 구축하고, 규칙을 정하고, 가격을 책정하고, 지급을 처리합니다. 이러한 작업은 인공지능(AI)이 적절한 방향만 제시한다면 효율적으로 수행할 수 있습니다. AI 기반 자동화는 효율성을 높이는 동시에 행정 및 의료 비용을 절감할 수 있다는 것이 일반적인 통념입니다. 이는 어느 정도 사실이지만, 대부분의 통념처럼 너무나 당연한 이야기이기도 합니다.
## 의료보험사의 AI: 얼마나 자동화할 수 있을까?
좀 더 자세히 살펴보겠습니다. AI는 업무 방식을 어떻게 바꿀 수 있을까요? 그리고 보험사는 어떻게 회원들을 위해 더 많은 일을 할 수 있을까요? 맥킨지(McKinsey)는 일반적인 보험사에서 업무의 65%~80%가 청구 처리와 같은 거래 중심 업무라고 추정합니다. 이러한 업무는 거의 전부 또는 전부 자동화될 수 있습니다. 또 다른 10%~25%는 보험 계리사나 의료 관리 전문가와 같은 지식 중심 업무입니다. 영업을 포함한 나머지 업무는 관계 중심 업무입니다. 이러한 업무의 경우 자동화 잠재력은 상대적으로 낮지만, 생성형 AI(gen AI)는 정보 검색, 데이터 정리 및 수집, 메모 작성, 제안서 작성 등의 작업을 처리함으로써 지식 중심 업무와 관계 중심 업무 모두에서 생산성을 최대 50%까지 향상시킬 수 있습니다.
## 인적 자원 혁신: 보험사가 해야 할 일
보험사 인력을 분류하는 또 다른 방법은 역할별로 살펴보는 것입니다. “실행자(Do-ers)”는 필수적인 일상 업무를 수행하는 개별 담당자입니다. “의사결정자(Deciders)”는 전략 수립, 자원 배분, 승인, 그리고 건전한 거버넌스 확보 권한을 가진 임원 및 관리자입니다. 나머지 약 10~15%는 “통역자(Interpreter)”입니다. 프로젝트 코디네이터와 직속 상사 위의 많은 중간 관리자를 포함한 이들은 의사결정자로부터 실행자에게 또는 의사결정자 간에 정보를 전달하는 역할을 합니다. 에이전트는 이러한 통역자의 역할, 그리고 실행자의 역할 중 상당 부분을 대체할 수 있습니다.
## 자동화를 넘어: AI의 힘 활용
오늘날의 의료보험사 인력을 바라보는 세 번째 관점은, 의료보험사가 비용 효율성, 접근성 또는 품질 측면에서 충분한 이점을 제공하는 데 있어 인간의 지능과 개입을 제공하도록 최적화되어 있다는 것입니다. 이는 가장 복잡한 요구 사항을 가진 회원에게는 거의 맞춤형 사례 관리와 같은 서비스를 제공하는 반면, 일상적인 건강 검진을 받는 회원에게는 개인화된 관심이 거의 제공되지 않는다는 것을 의미합니다. AI는 현재 비용 문제로 제공되지 못하는 지능형 지원을 제공하여 회원들이 의료 서비스를 탐색하고, 선택 사항을 평가하고, 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 도울 수 있습니다.
종합적으로 볼 때, 의료보험사의 대다수 직무는 자동화될 수 있습니다. 생산성 향상 효과는 상당할 것이며, 회원들은 새로운 서비스를 이용할 수 있게 될 것입니다. 하지만 이는 개인에게 상당한 영향을 미치는 혼란스러운 변화이기도 합니다. 조직은 이러한 점을 염두에 두고 변화의 의미를 신중하게 고려해야 합니다. 우선적으로 고려해야 할 사항은 직원 재교육에 투자하고, 환자에게 진심 어린 보살핌과 공감을 제공하는 역할을 담당할 인력을 확보하며, 자동화 시스템을 개발, 유지 및 모니터링하는 새로운 직책을 창출하는 최선의 방법을 모색하는 것입니다.
## AI를 위한 조직 재편
간단히 말해, 의료보험사에게 AI 도입은 단순히 챗봇이나 상담원을 설치하는 차원이 아닙니다. 조직을 근본적으로 재편해야 합니다. 이를 위해 세 가지 조언을 드립니다. 첫째, 무엇보다 중요한 것은 인적 자원의 변화라는 점입니다. 리더들은 AI 기술에 대한 깊이 있는 이해가 필요하지만, 조직의 미래 비전에 AI가 어떻게 부합하는지 명확하게 설명할 수 있어야 합니다. 의료보험사는 AI 엔지니어, 데이터 관리자, 기타 기술 전문가를 이끌어갈 수 있는 인재를 유치해야 합니다. 또한, 지식 중심적이고 관계 지향적인 직무를 담당하는 직원들은 AI 슈퍼유저로 거듭나기 위한 역량 강화 교육을 받아야 합니다.
둘째, “왜” AI를 도입해야 하는지 명확히 해야 합니다. 생산성 및 경제적 이점은 분명하지만, 그것이 전부는 아닙니다. AI 도입이 어떻게 ‘삶의 질 향상’과 ‘더 나은 의료 서비스 접근성 확대’라는 핵심 목표 달성에 기여하는지 구체적으로 설명해야 합니다. 의미와 목적 없이는 이처럼 대담한 여정을 시작하기도 어렵고, 지속하기는 더욱 불가능합니다.
셋째, 더 과감해져야 합니다. 지금까지 AI는 주로 특정 작업과 프로세스를 간소화하는 데 사용되어 왔지만, AI의 잠재력이 점점 커지고 있는 만큼 이러한 관점은 너무 협소합니다. 예를 들어, 현재의 느리고 번거로운 지불 과정을 개선하는 대신, 보험사는 전체 시스템을 재구상하여 진료 현장에서 실시간으로 지능형 정산을 구현할 수 있습니다. 또는 적절한 진료 안내 에이전트를 의사의 업무 흐름에 통합할 수도 있습니다. 시간이 지남에 따라 지능형 기술의 비용이 거의 무료에 가까워지면, 가입자에게 개인 맞춤형 의료 관리 도우미를 제공할 수 있을 것입니다. 이러한 과감함은 보험사가 가입자의 광범위한 건강 요구를 충족함으로써 더 큰 가치를 창출하는 경제 모델 재설계로까지 확장될 수 있습니다.
닷컴 버블과 같은 과거의 혁신 사례에서처럼, 산업계는 대규모 변화를 겪었고 새로운 기업들이 강력하게 진입했습니다. 2035년 보험 업계에서 가장 중요한 역할을 하는 기업은 AI의 힘을 가장 빠르고 효과적으로 활용하는 기업이 될 것이라는 예측은 결코 과장이 아닙니다.
시스템의 위험 관리자로서 의료 보험사는 신중한 경향이 있습니다. 물론 무모한 행동은 절대 좋은 생각이 아닙니다. 하지만 인공지능이 매 순간 발전하는 세상에서는 속도와 대담함이 오히려 더 안전한 선택일 가능성이 높습니다.
