헬스케어 및 제약 업계 고객 센터의 현대화

이 세상에 고객 센터에 연락하는 걸 좋아하는 사람은 없을 것입니다. 사실, 대부분의 사람들은 고객 센터에 연략하는 것 자체를 부담스러워하고, 헬스케어 및 라이프 사이언스 업계의 경영진 역시 고객 센터 운영에 따르는 높은 비용과 복잡성을 관리하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 비용은 헬스케어 행정 비용에 매년 지출되는 수십억 달러 중 큰 몫을 차지합니다.

구식 시스템과 비효율적인 커뮤니케이션에서 비롯된 이 막대한 연간 비용 누수는 헬스케어 및 라이프사이언스 조직이 고품질의 치료, 의약품 및 기기를 비용 효율적으로 제공하는 역량에 직접적인 영향을 미칩니다. 업계 전반의 경영진에게 고객 센터 운영 방식을 현대화하는 것은 단순한 운영 개선이 아니라, 낭비를 줄이고 AI 에이전트를 강화하며, 생태계 전반에 걸쳐 환자 경험을 근본적으로 혁신할 수 있는 전략적 필수 과제입니다.

당면한 과제

헬스케어 및 라이프사이언스 업계 고객 센터에 요구되는 역할은 그 어느 산업보다 막중합니다. 환자나 의료 제공자가 보험사, 제약사 또는 의료기기 기업의 고객 센터에 연락할 때는 매우 개인적이고 중대한 일 때문인 경우가 많습니다. 예를 들어, 새로운 웰니스 프로그램을 이해하려고 하거나, 지연된 보험금 청구 상태를 확인하거나, 적합한 의료 서비스 제공자를 찾거나, 복잡한 치료나 기기에 대한 지원을 받으려는 경우 등입니다. 이러한 상호작용은 단순한 거래가 아니라, 환자의 치료 및 관리 여정에서 매우 중요한 순간입니다.

민감한 건강 관련 프로필, 의료 이력, 진료 기록, 치료 데이터 및 의료기기 사용 보고서의 관리 주체로서 헬스케어 및 라이프사이언스 조직은 고도로 개인화된 경험을 제공할 수 있는 독보적인 위치에 있습니다. 그러나 현실적으로는 많은 고객 센터가 이러한 기대에 미치지 못하고 있는 것이 사실입니다.

스마트한 접근의 필요성

오늘날 헬스케어 및 라이프사이언스 업계는 빠른 변화와 한층 높아진 환자의 기대치에 대응해야 하는 과제에 직면해 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 단순성과 개인화에 대한 환자의 요구: 이제 가입자와 환자들은 리테일 서비스와 유사한 경험을 기대합니다. 즉, 간편한 디지털 가입 절차, 명확한 비용 안내, 그리고 챗봇이나 상담원을 통한 선제적이고 유용한 안내를 원합니다. 그러나 기존의 포털과 콜 센터는 이러한 기대치를 충족하지 못하는 경우가 많아 만족도 저하로 이어지고, 높은 이탈률의 원인이 되기도 합니다.

• 이용률 변동과 의료 수가 변화 관리: 팬데믹 이후, 보험사는 이른바 ‘이용 복귀’ 현상을 겪고 있습니다. 특히 그동안 미뤄졌던 고비용 수술을 중심으로 환자들이 다시 병원을 찾기 시작하면서 보험금 청구 건수가 급증하고, 재무 예측의 불확실성으로 이어지고 있습니다. 동시에, 의료 제공자, 제약사 및 의료 기기 회사들은 변화하는 의료 수가에 대응해야 하며, 이는 전반적인 비즈니스 운영에 상당한 영향을 미칩니다.

• 레거시 시스템의 한계: 많은 헬스케어 및 라이프사이언스 조직은 고도로 개인화된 경험과 AI 및 에이전트의 성공적인 사용에 필요한 광범위한 데이터 상호운용성을 가능하게 하지 못하는, 수십 년 된 단편화된 IT 시스템에서 운영되고 있습니다.

상담원이 직면한 데이터 과제

헬스케어 및 라이프사이언스 생태계 전반에서는 상담원들이 환자 중심 경험을 제공하는 데 걸림돌이 되는 여러 공통적인 데이터 과제가 존재합니다. 이러한 과제는 최적의 치료 결과를 보장하기 위해 반드시 해결되어야 합니다.

• 정보 접근 지연: 상담원들은 FAQ, 보장 내역 문서 및 기타 핵심 리소스에서 정보를 찾기 위해 수작업 위주의 시간 소모적인 프로세스를 거치는 경우가 많습니다. 이는 상담원의 전반적인 효율성을 떨어뜨리고, 결과적으로 가입자 및 환자 만족도의 저하로 이어집니다.

• 개인화된 정보 부족: 다양한 채널 간에 고립된 상호작용과 과거 접점에 대한 제한적인 인사이트로 인해 상담원은 진정으로 개인화된 서비스를 제공하기 어렵습니다. 이로 인해 환자들은 동일한 정보를 반복해서 설명해야 하는 상황에 놓이게 되고, 불만과 시간 낭비가 발생합니다.

• 맥락이 반영된 정보 부족: 엔터프라이즈 데이터 팀이 고객 중심의 데이터 제품을 정교하게 구축하고 있지만, 이러한 데이터 자산은 실제 상담 과정에서는 활용되지 않는 경우가 많습니다. 그 결과 헬스케어 및 라이프사이언스 조직은 보유한 데이터의 가치를 충분히 실현하지 못하고 있습니다.  

• 선제적 정보 부족: 상담원들은 예상 문의 목적과 같은 선제적인 인사이트를 확보하지 못하는 경우가 많습니다. 이러한 정보가 있다면 상담 전에 미리 준비하고, 보다 효과적이고 선제적인 서비스를 제공할 수 있습니다.

헬스케어 및 라이프사이언스 업계 전반에서 환자 개인화에 대한 요구가 급증함에 따라, 고객 센터의 현대화는 더 이상 선택 사항이 아닙니다. 이는 더 나은 환자 경험을 제공하고, 치료 결과를 개선하는 것은 물론, 반드시 필요한 비용 절감을 실현하기 위한 시급한 과제입니다.

AI 구현을 위한 두 단계 접근 방식

헬스케어 및 라이프사이언스 조직은 명확한 두 단계 접근 방식을 통해 고객 센터에서의 환자 경험을 획기적으로 개선할 수 있습니다.

1. 필수 데이터 제품 정의 및 활성화: 현대적인 고객 센터의 기반을 마련하기 위해서는 모든 유형의 데이터(정형, 비정형, 멀티 모달)를 접근 가능하고 공유할 수 있게 만드는 현대적인 AI 데이터 플랫폼을 도입해야 합니다. 그리고 AI 솔루션과 에이전트가 환자에 대한 종합적인 인사이트를 확보할 수 있도록 핵심 데이터 제품을 식별하고 구조화하여 언제든 활용할 수 있는 상태로 준비해야 합니다.

2. 최적의 AI/ML 적용 기회 식별 및 구현 데이터 기반이 마련되면, 다음 단계는 AI와 머신러닝을 전략적으로 통합하는 것입니다. 새롭게 정의된 데이터 제품을 기반으로 한 이러한 기술은 AI 에이전트의 작업 흐름과 고객 상호작용을 변화시킬 수 있습니다.

데이터와 AI의 경쟁력 확보

고객 센터 현대화로 가는 길은 분명하고 강력한 성과를 제공합니다. 수십억 달러의 낭비를 줄이고, 고객 경험을 크게 향상시키며, 궁극적으로 치료 결과를 개선합니다. 헬스케어 및 라이프사이언스 조직에게 이러한 변화는 탄력적이고 고객 중심적인 미래를 구축하기 위한 전략적 필수 과제입니다. Snowflake와 같은 플랫폼을 기반으로 적절한 데이터 및 AI 도구를 전략적으로 활용함으로써, 조직은 팀이 개인화된 치료를 선제적으로 제공할 수 있도록 지원하고, 더 나은 미래를 오늘 바로 실현할 수 있습니다.

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