더 많은 의료회사가 자동화기술을 구현하기 시작함에 따라 조직전체에서 규모를 조정하는 능력이 성공의 주요 결정 요인이 될 것이다.
로봇 프로세스 자동화 봇, 기계학습 알고리즘 및 물리적 로봇과 같은 자동화기술은 광부에서 상업은행가에 이르기까지, 용접기에서 패션 디자이너에 이르기까지 모든 사람의 작업을 재구성 할 수있는 잠재력을 가지고 있다.
직장의 미래에 대한 우리 동료들의 연구는 현재 입증된 기술을 사용하여 사람들이 현재 세계경제에서 수행하는 활동의 거의 절반을 자동화 할 수 있다고 추정한다. 따라서 데이터수집 및 처리와 같은 특정 유형의 반복적이고 일상적인 활동은 높은 자동화 잠재력을 보여준다. 반대로 창의성, 문제해결, 효과적인 인력관리 및 개발과 같이 고객이 직면하거나 본질적으로 인간적인 기술을 포함하는 특정 작업은 자동화에 더 저항력이 있다 (그림 1).
별첨 1
부분적으로 자동화 잠재력의 작업수준 차이로 인해 부문의 자동화 잠재력은 교육서비스의 26%에서 제조의 60%에 이르기까지 매우 다양하다. 의료는 지불 인과 서비스 제공자 사이에서 분기된다. "금융 및 보험"의 일부로 Exhibit 2에 반영된 지불 인 작업은 상당히 자동화 가능하다. 청구관리 또는 회원등록과 같은 활동이 주로 통제된 환경에서 데이터를 수집하고 처리하는 것과 같은 작업의 약 43%가 기술적 자동화 잠재력을 보여준다.
별첨 2
의료제공자 작업은 주로 환자상담 및 수술절차와 같은 임상환경에서 이루어지기 때문에 자동화가 다소 부족하다. 그러나 이 영역에서 약 33%의 작업이 자동화될 가능성이 높다. 결과적으로 자동화의 잠재력이 모두 달성되면 비용을 절감하고 의료비용을 절감하는 데 상당한 영향을 미칠 수 있다.
의료산업은 기술, 국가 및 주 규제변화, 소비자 중심 추세를 비롯한 여러 요인으로 인해 수십 년 동안 변화하고 있다. 자동화는 산업을 재편 할 수있는 잠재력을 가지고 있지만 많은 기업들이 기회를 활용하기 시작했다. 이러한 노력의 성공 여부는 기업 전체에서 자동화 활동을 확장하고 조정할 수있는 능력에 달려 있다.
지불 인을 변화시키는 자동화
자동화는 관리비용 절감, 품질관리개선, 전략적 목표 달성을위한 통찰력 강화 등 운영 개선을위한 약 1,500억달러의 기회 1를 나타낸다. 지불자는 데이터 수집 및 처리를 기반으로하는 업무의 대부분을 고려할 때 의료분야의 자동화프로그램에서 가장 많은 이익을 얻는 것으로 보인다.
최근 설문조사에서 자동화의 중요성이 자주 언급되었으며, 25명의 미국 최대 지불 자 중 85%가 가장 높은 관리비용 절감수단으로 자동화를 꼽았다 (그림 3). 응답자의 72%는 클레임처리가 자동화가 가장 큰 영향을 미칠 수있는 단일 영역이라는 데 동의했지만 설문조사에서는 지불 인 가치사슬 전체와 광범위한 자동화기술에서 기회를 이용할 수 있음을 확인했다. 성공 가능성이있는 영역의 예로는 자동검증 알고리즘을 통한 데이터 품질개선, 포털 및 스마트워크 플로를 사용한 고객-에이전트 관계 강화, 봇을 사용한 등록 및 온보딩 프로세스 단순화 등이 있다.
제시 자료 3
또한 자동화는 비용절감 이상의 이점을 제공 할 수 있다. 고객경험 및 만족도 향상, 의사결정을위한 데이터 개선, 조직 건강개선은 모두 장기적인 지속가능성을 지원하는 데 도움이 될 수 있다.
자동화 성공을위한 필수 요소
우리 연구에 따르면 대부분의 지불 인이 자동화 노력을 시작했지만 많은 사람들이 기능을 구축하고 수익에 영향을 미치는 데 어려움을 겪고 있다. 동료들의 최근 설문조사에 따르면 미국에서 가장 큰 25명의 의료보험회사가 각각 자동화 프로그램을 시작했지만 절반 만이 확장되기 시작했다. 함정에는 구현 전문성 부족, 적절한 거버넌스 부족 및 자금 부족이 포함된다. 예를들어, 한 의료회사에서 비즈니스 단위 간의 조정 부족으로 인해 자동화에 2,500만 달러 이상을 지출 한 후 실현된 연간 이익이 500만달러 미만으로 나타났다.
우리의 경험에 따르면 산업전반에 걸쳐 성공적인 자동화프로그램은 다음과 같은 몇 가지 작업을 다르게 수행한다.
하향식 전략 접근방식을 취한다. 많은 기업이 상향식 방식으로 기술을 배포하는 것으로 시작하지만, 종종 수천 개의 꽃이 만발한 접근방식에서 많은 "개념 증명"을 포함하지만 성공적인 조직은 자동화를 전략적 이니셔티브로 만든다. 기회의 규모를 이해하기 위해 선행작업을 수행하고 리소스를 어디에 투자 할 것인지, 등록 또는 청구에서 기회가 더 큰지 등 신중하게 평가하고 어떤 새로운 기능이 필요할 수 있는지 평가해야한다. 로드맵을 조기에 작성함으로써 성공적인 기업은 기업전체에 체계적인 방식으로 재무 및 인적 역량을 더 잘 배치 할 수 있다.
가치를 포착하기 위해 사람에게 집중해야한다. 기술을 사용하는 사람보다 기술자체에 더 집중하면 기업이 추가 용량 자동화 생성을 수동적으로 재투자하는 것과 같이 잠재적 인 낭비를 초래할 수 있다. 사람이 담당하는 역할을 재고하지 않고 사람의 작업량 일부를 자동화하면 그 사람이 부분적으로 만 근무하게되어 자동화가 창출 할 수있는 가치를 줄인다. 대신 성공적인 기업은 자동화해야 할 작업 유형, 인력의 역량 격차를 메우고 완전한 가치를 포착하기 위해 재 설계 할 수있는 조직구조 및 역할, 시간이 지남에 따라 영향을 지속하는 방법을 평가하는 데 체계적이다. 그들은 책임을 높이기 위해 목표와 개별성과 평가에 통합함으로써이 초점을 더욱 강화한다.
규모를 지원하는 배포 모델을 설계한다. 중앙집중식 "공장"모델을 사용하여 자동화 기술을 배포하는 것은 초기기능을 구축하는 좋은 방법이 될 수 있다. 그러나 기업은 이러한 유형의 광범위하고 얕은 배포 모델이 쉬운 기회를 포착 한 후 스퍼터링 될 수 있다는 것을 종종 발견한다. 성공적인 조직은 구성원 양식을 디지털화하고 워크플로를 조정한 다음 프로세스, 기능 또는 위치에 관계없이 특정 도메인에서 봇과 알고리즘을 시작하는 등 여러 기술을 순서대로 배포 할 수있는 구조를 만든다. 이는 종종 비즈니스의 다음 부분으로 이동하기 전에 한 영역에서 작업을 근본적으로 재 설계하는 다기능 랩 또는 포드를 사용하는 것을 의미한다. 실제로 많은 조직은 중앙집중식 모델로 시작하지만 확장을 위해 연합 모델로 전환한다.
의료부문, 특히 지불 인은 자동화기술에서 의미있는 이익을 얻을 수 있다. 기회를 포착하기 위해 기업은 자동화 프로그램을 조정하고 확장하기 위해보다 사려깊고 조직화되기를 원할 것이다. 이를 위해서는 조직 전체의 동의를 강화하고, 확장 가능한 배포 모델을 만들고, 활동을 영향으로 전환하기위한 반복 가능한 프로세스를 설정하고, 직원을 재교육 및 재배치하는 혁신적인 방법을 찾아야한다. McKinsey.com
