CRM은 도움이 되지만, 환자 진료를 혁신하기 위해서는 헬스케어 AI가 맥락, 규제 준수, 협업, 지속적 학습을 갖춰야 한다.
10여 년 전 디지털 헬스 프로그램을 처음 이끌기 시작했을 때, CRM은 가장 눈길을 끄는 도구였다. 우리는 하나의 통합 플랫폼을 도입하면 환자 참여를 매끄럽게 조율하고, 사례 관리를 자동화하며, 기존에 단절되고 수동적이었던 상호작용에 지능을 불어넣을 수 있을 것이라 믿었다.
하지만 수년 동안 포춘10 헬스케어 기업과 글로벌 생명과학 고객을 대상으로 대규모 프로젝트를 수행하면서 냉정한 진실을 깨달았다. CRM은 전체 퍼즐의 일부일 뿐이라는 사실이다. 특히 AI 기반 역량을 확장하는 오늘날의 헬스케어 환경에서는 CRM이 데이터 아키텍처, 규제 거버넌스, 맥락 기반 지능을 포함한 더 큰 생태계의 일부로 자리해야 한다.
이 글에서는 우리가 어떻게 CRM 중심 사고를 넘어설 수 있었는지, CIO가 규제된 환경에서 AI를 확장하기 전 고려해야 할 점은 무엇인지, 그리고 단순한 구현을 넘어 진정한 변화를 이끄는 핵심 요소는 무엇인지 공유하고자 한다.
헬스케어 환경에서 드러난 CRM의 한계
헬스케어는 고객 참여 방식에서 다른 산업과 근본적으로 다르다. 헬스케어에서의 ‘고객 경험’은 생명을 좌우하는 결정, 민감한 건강 데이터, 그리고 임상·재무·운영 시스템 전반의 조율을 포함한다. CRM 플랫폼은 강력한 도구이지만, 이런 맥락을 본질적으로 이해하지 못한다. HIT 컨설턴트에 따르면 전통적인 CRM 플랫폼은 실시간 임상 맥락과 환자 특유의 상황이 필수적인 헬스케어 환경에서 필요한 유연성을 갖추지 못한 경우가 많다.
이전 역할 중 하나에서 우리는 특수 치료제 환자의 등록을 지원하기 위해 CRM 시스템을 도입했다. 초기 목표는 단순했다. 환자 등록 절차를 간소화하고, 보험·혜택 검증·치료 조율 전반의 상태 추적을 자동화하는 것이었다. 기술적으로는 작동했지만, 실제 운영에서는 곧 한계에 부딪혔다.
- CRM 시스템은 기존 전자의무기록(EHR)과 외부 벤더에 분산된 환자의 종합 데이터에 접근할 수 없었다.
- 워크플로우 규칙은 고정된 논리에 기반해 환자 여정의 유동성에 대응하지 못했다.
- 대시보드가 있었음에도 현장 팀은 사전 대응할 통찰을 얻지 못해 여전히 문제 발생 후에야 반응할 수 있었다.
한 사례에서는 CRM 자동화 시스템이 보험 혜택 지연 건을 알리지 못했다. 지연이 사전에 정의된 ‘사례 상태’ 범주에 속하지 않았기 때문이다. 이로 인해 환자의 치료가 5일이나 늦어졌다. 모든 시스템에 정보가 존재했음에도 경고가 전달되지 않은 사건이었다. 이는 우리에게 경각심을 준 결정적 계기였다.
문제의 원인은 잘못된 설정이나 부족한 교육이 아니었다. 애초에 CRM이 실시간 의사결정 엔진으로 설계되지 않았기 때문이었다. 그때부터 우리는 헬스케어에서 ‘고객 관계 관리’가 진정으로 의미하는 바를 다시 생각하기 시작했다.
AI가 변화를 만드는 지점
CRM에 AI를 추가하는 것은 단순히 예측 모델을 연결하거나 챗봇을 도입하는 문제가 아니다. 핵심은 중요한 의사결정 지점에 지능을 심어 넣고, 이를 규제 준수·설명 가능성·환자 신뢰를 존중하는 방식으로 구현하는 것이다.
최근 한 프로젝트에서 우리는 CRM 워크플로우 위에 AI 레이어를 도입했다. 목표는 단순히 ‘연체된 사례’가 아니라 ‘중단 위험이 높은 사례’를 환자 서비스 담당자가 우선적으로 처리할 수 있도록 돕는 것이었다. 이를 위해 CRM 플랫폼의 한계를 넘어선 추가적인 작업이 필요했다.
- 사회적 건강 결정요인(SDOH), 과거 보험 청구 이력, 사례 해결 소요 시간 등 외부 데이터를 통합했다. 미국 질병통제예방센터(CDC)는 사회적 건강 결정요인을 주거, 교육, 경제적 안정성과 같은 의료 외적 요인으로 정의하며, 이는 환자 결과에 깊은 영향을 미친다.
- 법무 및 컴플라이언스 팀과 협력해 감사·설명이 가능한 거버넌스 모델을 구축했다.
- 무엇보다 사례 관리자 교육에 투자했다. 단순히 AI 도구 사용법이 아니라, 언제 신뢰하고 언제 무시해야 하는지에 대한 변화 관리 훈련을 진행했다.
성과는 단순한 기술적 성취에 그치지 않았다. 팀의 업무 방식 자체가 달라졌다. AI는 의사결정을 대체하는 것이 아니라 맥락·속도·예측력을 더해 보완하는 역할을 했다.
CIO에게 이러한 변화는 결정적이다. AI는 CRM의 대체재가 아니라, 워크플로우를 안내하고 데이터를 보강하며 인간의 판단력을 강화하는 전략적 레이어로 자리할 때 성공한다.
AI가 변화를 만드는 지점
CRM에 AI를 추가하는 것은 단순히 예측 모델을 연결하거나 챗봇을 도입하는 문제가 아니다. 핵심은 중요한 의사결정 지점에 지능을 심어 넣고, 이를 규제 준수·설명 가능성·환자 신뢰를 존중하는 방식으로 구현하는 것이다.
최근 한 프로젝트에서 우리는 CRM 워크플로우 위에 AI 레이어를 도입했다. 목표는 단순히 ‘연체된 사례’가 아니라 ‘중단 위험이 높은 사례’를 환자 서비스 담당자가 우선적으로 처리할 수 있도록 돕는 것이었다. 이를 위해 CRM 플랫폼의 한계를 넘어선 추가적인 작업이 필요했다.
- 사회적 건강 결정요인(SDOH), 과거 보험 청구 이력, 사례 해결 소요 시간 등 외부 데이터를 통합했다. 미국 질병통제예방센터(CDC)는 사회적 건강 결정요인을 주거, 교육, 경제적 안정성과 같은 의료 외적 요인으로 정의하며, 이는 환자 결과에 깊은 영향을 미친다.
- 법무 및 컴플라이언스 팀과 협력해 감사·설명이 가능한 거버넌스 모델을 구축했다.
- 무엇보다 사례 관리자 교육에 투자했다. 단순히 AI 도구 사용법이 아니라, 언제 신뢰하고 언제 무시해야 하는지에 대한 변화 관리 훈련을 진행했다.
성과는 단순한 기술적 성취에 그치지 않았다. 팀의 업무 방식 자체가 달라졌다. AI는 의사결정을 대체하는 것이 아니라 맥락·속도·예측력을 더해 보완하는 역할을 했다.
CIO에게 이러한 변화는 결정적이다. AI는 CRM의 대체재가 아니라, 워크플로우를 안내하고 데이터를 보강하며 인간의 판단력을 강화하는 전략적 레이어로 자리할 때 성공한다.
효과적인 프레임워크: CRM을 넘어 AI를 확장하는 4가지 기둥
여러 디지털 전환 프로그램을 거치며, 나는 CRM 기능을 넘어서는 AI 확산을 보장하고 실제 성과를 만들어내는 간단하지만 효과적인 프레임워크에 의존하게 됐다. 이를 나는 4C 모델이라고 부른다.
1. 맥락(Context)
환자 여정을 깊이 이해하지 못하면 아무리 뛰어난 AI 모델도 실패한다. 맥락이란 단순히 CRM의 케이스나 태스크 같은 객체가 아니라, 임상·운영·행동 데이터를 통합하는 것을 의미한다. 예를 들어 예측 모델이 단순히 케이스가 ‘열려 있다’는 정보만 가진다면, 2일 지연과 수주간 치료가 지연되는 체계적 문제를 구분할 수 없다. 청구 및 제공자 데이터를 추가했을 때 모델은 단순 설명을 넘어 진정한 예측력을 갖게 됐다.
팁: 데이터 모델이 아니라 여정 맵으로 시작하라. 시스템이 생성한 환자 여정과 실제 환자가 경험하는 여정을 겹쳐 놓을 때 가장 의미 있는 통찰이 나온다.
2. 규제 준수(Compliance)
헬스케어에서 윤리적 AI는 타협할 수 없는 절대적 과제다. 설명 가능성, 추적 가능성, 공정성은 사후에 덧붙일 요소가 아니라 모델 아키텍처의 핵심 구성 요소로 설계돼야 한다. 세계경제포럼(WEF)이 강조했듯이, 마이크로소프트(MS)와 같은 기술 리더들은 윤리, 인간 감독, 투명성을 최우선으로 하는 책임 있는 AI 프레임워크를 구축하고 있다. 실제 한 프로젝트에서 우리는 치료 중단 모델에 대한 공정성 감사를 실시했고, 지역별로 미묘한 편향이 존재함을 발견했다. 이런 검증이 없었다면 AI는 불평등을 조용히 확대했을 것이다. 규제 준수를 초기 단계부터 반영함으로써 우리는 책임 있는 확장이 가능했다.
3. 협업(Collaboration)
IT 부서만으로는 이 일을 해낼 수 없다. 최고의 AI 성과는 컴플라이언스 담당자, 현장 사용자, 임상 리더가 함께 워크플로우를 공동 설계하고 기존 가정을 검증했을 때 나왔다. 실제 한 사례에서는 간호사 코디네이터가 모델의 권고가 의료 제공자의 환자 추적 방식과 충돌한다고 지적했다. 그녀를 설계 과정에 참여시킴으로써 알고리즘과 워크플로우를 함께 조정할 수 있었고, 그 결과 더 빠른 채택과 높은 신뢰를 얻을 수 있었다. 교차 기능 협업팀은 선택이 아니라 핵심 요소다.
4. 지속 학습(Continuous learning)
AI는 한 번 배포되면 그 상태에 머무르는 것이 아니라 지속적으로 진화해야 한다. 모델 드리프트, 피드백 루프, 의도치 않은 편향을 모니터링해야 하며, AI를 정적인 도구가 아닌 디지털 유기체로 바라봐야 한다. 투명성과 감사 가능성을 지원하기 위해 구글의 ‘What-If Tool’ 같은 도구를 활용하면 입력 데이터 변화가 예측에 어떤 영향을 미치는지 시험해볼 수 있어, 배포 전에 잠재적 편향을 발견하는 데 도움이 된다. 실제 운영에서는 모니터링 대시보드, 재학습 주기, 거버넌스 검토를 설정해야 한다. 한 프로젝트에서는 코로나19 이후 처방 패턴 변화로 불과 6개월 만에 모델 드리프트를 감지했다. 신속한 재학습을 통해 잘못된 우선순위 지정으로 인한 시스템 신뢰도 저하를 막을 수 있었다.
CIO를 위한 조언:중요한 것은 도구가 아니라 타이밍과 신뢰
만약 CIO나 디지털 리더십 역할에 있고, 환자 참여나 헬스케어 운영 전반에 AI 확산을 고려하고 있다면, 내가 직접 경험하며 얻은 교훈(때로는 뼈아프게 얻은 교훈)을 바탕으로 다음과 같은 조언을 전한다.
- 도구가 아니라 신뢰부터 시작하라. 운영에 들어간 뒤가 아니라 초기 단계에서부터 거버넌스 모델을 구축해야 한다.
- AI를 단순히 ‘체크리스트 항목’으로 배포하는 함정에 빠지지 말라. 인간의 의사결정을 강화하는 기회를 선택해야 한다.
- 도입 준비는 마치 제품 출시처럼 하라. 실제 시나리오 기반으로 사용자를 교육하고, 직관적이며 투명하게 설계해야 한다.
가장 간과되기 쉬운 과제는 모델 정확도가 아니다. 바로 현장의 채택이다. 팀이 AI를 신뢰하지 않거나, AI가 왜 그런 권고를 하는지 이해하지 못한다면 아무리 뛰어난 모델이라도 무시될 뿐이다.
CRM, 더 이상 단독으로는 충분하지 않다
CRM은 여전히 헬스케어 IT 생태계에서 중요한 도구이지만, 이제 단독으로는 부족하다. 환자는 개인화·속도·투명성을 요구하고, 의료진과 지원팀은 단순한 대시보드가 아니라 인사이트를 필요로 한다. 규제 당국은 설명 가능성과 공정성을 요구하며, 변화의 속도는 느려지지 않을 것이다.
앞으로 CIO는 단순히 플랫폼을 넘어서, CRM이 한 구성 요소로 자리하는 AI 기반 생태계를 설계해야 한다. 차세대 환자 경험은 데이터, 워크플로우, 지능을 기업 전체에 걸쳐 얼마나 잘 결합하느냐에 달려 있다. 이는 기술 투자뿐만 아니라, AI를 책임 있게 확장할 수 있는 거버넌스·문화·파트너십에도 투자해야 함을 의미한다.
기회는 막대하지만, 책임도 그만큼 크다. 디지털 리더는 단순히 시스템을 구축하는 것이 아니라, 환자가 돌봄을 경험하는 방식을 형성하고 있다. 그 세계에서 CRM은 더 이상 조종석이 아니다. AI가 주도하는 비행을 지원하는 수많은 센서 중 하나일 뿐이다. 진정한 조종사는 신뢰, 윤리, 인간적 가치를 혁신과 결합할 수 있는 CIO와 헬스케어 및 기술 리더가 될 것이다.
dl-ciokorea@foundryco.com
