报告概述

全球收入周期管理市场中的人工智能规模预计将从 2024 年的208 亿美元增至 2034 年的1817 亿美元左右，在 2025 年预测期内复合年增长率为 24.2% 2034 年。2024 年，北美地区占据市场领先地位，获得超过 48.1% 的市场份额，收入100 亿美元。

医疗保健提供商优化运营效率和降低成本的压力越来越大，推动了人工智能在收入周期管理 (RCM) 中的采用。人工智能驱动的解决方案可以简化 RCM 中涉及的复杂且耗时的流程，包括计费、编码、索赔处理和付款催收。

这些技术利用机器学习算法来分析大型数据集、识别模式并自动执行重复任务，从而更快、更准确地提交索赔。通过减少人工智能可以提高医疗编码的准确性，最大限度地减少索赔拒绝和返工，同时加快报销流程。患者数据量的不断增长和医疗保健计费的复杂性日益增加，使得 RCM 中的人工智能成为医疗保健提供商保持竞争力的重要工具。

最近的趋势表明，对人工智能技术的大量投资旨在提高编码准确性、优化收入收集并通过更透明的计费流程增强患者体验。 2024 年 2 月，Imagine Software 和 Maverick Medical AI 合作推出了基于人工智能的自主医疗编码平台。此次合作旨在通过自动化医疗编码流程来增强医疗保健提供商的运营可扩展性，最终改善 RCM。

人工智能的使用还扩展到预测分析，帮助组织预测现金流、识别计费效率低下的情况并减轻员工的管理负担。随着医疗保健系统的增加随着人工智能驱动的 RCM 解决方案转向基于价值的护理，提高准确性、效率和财务绩效的能力为市场带来了巨大的增长机会。随着人工智能技术的不断进步，医疗保健提供商能够更好地优化其收入周期、降低成本并改善整体财务状况。

主要要点

• 2024 年，收入周期管理中的人工智能市场产生了208 亿美元的收入，复合年增长率为24.2%，预计到 2034 年将达到1817 亿美元。
• 产品类型细分为软件和服务，其中服务将在 2023 年占据主导地位，市场份额为58.2%。
• 从技术角度来看，市场分为集成式和独立式。其中，集成占据了显着份额，63.5%。
• F此外，就应用程序部分而言，市场分为索赔管理、收入完整性、事先授权、患者资格验证、拒绝管理、编码和计费等。理赔管理行业占据主导地位，在人工智能收入周期管理市场中占有最大的收入份额，达到25.5%。
• 交付模式细分分为基于网络和基于云的，其中基于网络的细分市场领先，收入份额为54.1%。
• 考虑到最终用户，市场分为医院、诊断实验室、医生诊所等。其中，医院占据了45.3%的巨大份额。
• 北美在 2023 年占据了48.1%的市场份额，占据市场领先地位。

产品类型分析

服务细分市场占据主导地位人工智能在收入周期管理 (RCM) 市场中的占比58.2%。随着医疗保健组织越来越依赖专业服务来优化其收入周期流程，这种增长预计将持续下去。基于 AI 的 RCM 解决方案中的服务为医院和诊所提供端到端支持，包括计费、编码、索赔管理和数据分析。

这些服务预计将通过减少错误、加快报销流程并确保遵守监管要求来提高运营效率。医疗保健提供商对提高财务业绩和患者满意度的需求日益增长，预计将进一步推动 RCM 中对人工智能服务的需求。

此外，越来越多地采用先进的机器学习模型来预测拒绝、评估患者资格和自动化编码，预计将有助于该细分市场的增长。随着医疗保健系统努力简化管理任务由于收入周期管理中对无缝、统一解决方案的需求不断增长，集成技术领域占据了63.5%的市场份额。集成人工智能解决方案预计将为医疗保健组织提供一个单一的、有凝聚力的平台，该平台结合了所有必要的功能，如索赔管理、编码、计费和患者资格验证。这种方法可以提高数据可见性、一致性和效率，显着减少人工干预的需要并改善整体操作工作流程。

将人工智能解决方案与电子健康记录 (EHR) 和电子病历 (EMR) 等现有医疗保健 IT 系统集成的能力可能会推动集成技术的发展。这些解决方案的整合它还促进实时数据处理，使医疗保健提供者更容易做出明智的决策并快速解决与计费和保险索赔相关的问题。随着医疗保健提供商继续优先考虑互操作性和效率，预计集成解决方案将在市场上出现持续的需求和增长。

应用分析

索赔管理是一个关键的应用领域，占据25.5%的市场份额。医疗保健账单日益复杂，加上拒绝索赔和监管审查的增加，正在推动对人工智能驱动的索赔管理解决方案的需求。

人工智能技术预计将通过自动化索赔创建、提交、跟踪和跟进来简化索赔流程。这将有助于减少人为错误，确保遵守付款人规则，并提高索赔提交的速度和准确性。此外，人工智能算法可以分析历史CAL 数据来预测索赔被拒绝，在流程早期标记潜在问题，并建议纠正措施，从而提高整体索赔成功率。

随着医疗保健提供商寻求改善其收入周期并减轻管理负担，由人工智能支持的索赔管理解决方案预计将大幅增长。人工智能分析大量索赔数据和优化报销的能力预计将使索赔管理成为未来几年 RCM 解决方案的关键关注领域。

交付模式分析

基于网络的解决方案在 RCM 市场人工智能交付模式部分占据54.1%的显着份额。随着医疗保健组织越来越喜欢基于网络的系统提供的灵活性、可扩展性和可访问性，这种情况预计将持续下去。基于网络的平台使医疗保健提供者能够远程访问 RCM 工具和数据，从而实现更好的协作跨团队，无论位置如何。

无需繁重的 IT 基础设施和维护成本即可运行的能力可能会推动基于 Web 的解决方案的进一步采用。此外，与医院信息系统（HIS）和电子健康记录（EHR）等现有医疗保健管理系统的轻松集成预计将使基于网络的人工智能工具对医疗保健组织更具吸引力。随着对云存储、远程访问和数据安全的需求不断增长，基于网络的人工智能解决方案因其便利性和成本效益预计将在 RCM 市场占据主导地位。

最终用户分析

医院是人工智能收入周期管理市场中最大的最终用户群体，份额为45.3%。这一增长预计将由医院管理复杂的计费流程和改善收入周期运营的需求推动。医院面临越来越大的压力降低运营成本、提高报销率并确保遵守法规可能会加速人工智能驱动的 RCM 解决方案的采用。

医院对人工智能解决方案特别感兴趣，这些解决方案可以自动执行编码、计费和索赔管理等耗时的任务，这有​​助于提高效率并降低管理成本。患者数量不断增加，理赔复杂性不断增加，进一步增加了对能够快速准确处理大量数据的先进解决方案的需求。

随着医院不断将人工智能技术融入其运营中，对人工智能驱动的 RCM 解决方案的需求预计将保持强劲，从而确保该细分市场的持续增长。

主要细分市场

按产品类型

• 软件
• 服务

按技术

• 集成
• 独立

按应用程序

• 索赔管理收入完整性
• 事先授权
• 患者资格验证
• 拒绝管理
• 编码和计费
• 其他

按交付模式

• 基于网络
• 基于云

按最终用户

• 医院
• 诊断实验室
• 医生实践
• 其他

驱动因素

索赔处理复杂性的上升和高拒绝率正在推动市场

索赔处理日益复杂医疗保健索赔处理和持续高的索赔拒绝率是推动人工智能进入收入周期管理（RCM）市场的重要驱动力。医疗保健提供商面临着充满挑战的环境，其特点是付款人规则多样化、编码标准频繁变化以及严格的文档要求。这种复杂性通常会导致计费和编码错误，从而导致大量索赔被拒绝。

手动管理这些拒绝是劳动密集型的、成本高昂的，并且会严重影响医疗保健组织的财务状况。由人工智能驱动的 RCM 系统可自动执行许多此类任务，包括索赔清理、资格验证和拒绝预测，从而减轻管理负担并提高提交的准确性。

根据医疗保险和医疗补助服务中心 (CMS) 2023 计划年度覆盖率透明度数据分析的数据，HealthCare.gov 发行人平均拒绝了 19% 的网络内索赔。这种高拒绝率凸显了 RCM 流程中持续存在的挑战。

此外，KFF 对 2023 年数据的分析显示，保险公司收到了 4.25 亿份索赔，其中 7300 万份被拒绝。这些数字凸显了需要仔细处理的大量索赔以及拒绝的重大财务影响，迫使医疗保健组织采用人工智能解决方案来简化运营和

限制

对数据安全和合规性的担忧正在限制市场

围绕数据安全和监管合规复杂性的重大担忧，特别是受保护的健康信息 (PHI)，对收入周期管理市场中的人工智能构成了相当大的限制。

在RCM 涉及处理大量敏感患者数据，包括账单信息、病史和个人标识符。这些数据必须受到美国 HIPAA 等严格法规的保护。如果医疗保健组织无法保证合规性和强大的安全措施，他们就会犹豫是否采用先进的人工智能技术。

数据泄露的风险以及与不合规相关的严厉处罚构成了重大障碍。根据美国卫生与公众服务部 (HHS) 民事办公室的说法权利（OCR），医疗保健数据泄露近年来呈现出令人担忧的趋势。

HIPAA Journal 2025 年 1 月报道称，2023 年，OCR 报告了 725 起涉及 500 条或更多记录的数据泄露事件，影响了超过 1.33 亿条记录。虽然人工智能提供了效率优势，但与这些安全漏洞相关的巨大财务和声誉风险需要严格的合规协议。这强调了对安全人工智能框架的需求，这增加了实施的复杂性和成本，从而限制了规避风险的提供商的市场增长。

机遇

与拒绝预防预测分析的集成正在创造增长机会

将人工智能与收入周期管理与高级预测分析相集成正在为市场创造重大增长机会。通过利用人工智能和机器学习，RCM 系统可以分析历史数据索赔数据，识别拒绝模式，并在提交索赔之前预测未来索赔被拒绝的可能性。此功能使医疗保健提供商能够在导致收入损失之前主动解决潜在问题，例如不完整的文档或编码错误。

预测分析不仅有助于优化索赔提交流程，还可以提高患者资格验证和患者付款估算的准确性。 2024 年 1 月一篇讨论医疗计费趋势的文章指出，人工智能驱动的软件可以更准确、更高效地处理索赔、验证患者资格并管理拒绝申请。

此外，预测模型可以优先考虑拒绝可能性最高的索赔，使 RCM 工作人员能够将精力集中在高影响力的案例上。人工智能的这一战略应用提高了财务绩效和运营效率，为医疗保健组织提供了令人信服的价值主张寻求降低管理成本和提高报销率，从而促进市场的大幅扩张。

宏观经济/地缘政治因素的影响

全球宏观经济变化（包括通货膨胀和不同的经济增长率）通过影响医疗机构的 IT 预算和人工智能基础设施的成本，影响收入周期管理市场中的人工智能。虽然医疗保健支出普遍增长，但通胀压力可能会增加云计算服务、专业人工智能硬件和熟练 IT 劳动力的成本，而这些对于开发和部署人工智能驱动的 RCM 解决方案至关重要。这可能会给医疗保健提供者的资本支出带来压力。

例如，美国医疗保险和医疗补助服务中心 (CMS) 2025 年 7 月报告的数据表明，由于服务利用率增加，美国国家医疗支出在 2024 年增长了 8.2%冰和货物。尽管总体支出有所增长，医疗保健组织仍然高度关注优化管理成本。

这种环境极大地激励了提供商在 RCM 中采用人工智能来提高效率和管理管理费用，而管理费用通常占医疗保健支出的很大一部分。地缘政治因素也会影响 IT 组件的全球供应链，导致人工智能实施出现波动和潜在的延迟。最终，在经济波动期间减轻行政负担的人工智能解决方案的需求促进了市场弹性和持续采用。

不断变化的美国贸易政策，包括对技术进口征收关税，正在通过影响必要硬件和基础设施的成本来塑造收入周期管理市场中的人工智能。 RCM 中的人工智能严重依赖复杂的计算能力，包括专用图形处理单元 (GPU) 和云服务器。

这些组件的关税通常来自国际，可能会增加软件开发商和医疗保健提供商实施人工智能解决方案的运营成本。 2025 年 5 月的一份分析指出，美国现任政府不断升级的关税正在增加人工智能服务器和 GPU 的成本，可能会影响需求和市场前景。投入成本的上升可能会导致 AI-RCM 服务或内部基础设施的价格上涨，从而可能减缓采用速度，特别是对于规模较小的提供商而言。

相反，这些贸易动态往往与对国内网络安全和数据治理的日益关注同时发生。虽然关税带来了财务挑战，但美国监管框架内对强大数据保护的重视鼓励开发安全且合规的 AI-RCM 系统，最终提高这些解决方案的可信度和有效性。

最新趋势

采用率提高用于文档和编码的生成式人工智能是最近的趋势

影响 2024 年和 2025 年收入周期管理市场人工智能的一个重要趋势是快速采用生成式人工智能和大型语言模型 (LLM) 来实现临床文档和编码的自动化。生成式人工智能工具被用来分析医生笔记、提取相关临床信息并自动生成准确的医疗代码和账单摘要。这项技术显着减少了文档和编码所需的手动工作，而这些工作传统上是收入周期中耗时的方面。

2024 年，医疗保健领域的早期采用者开始展示生成式 AI 的功能，以改善管理工作流程并减少临床医生的倦怠。例如，几家健康技术公司推出了环境监听技术，可以实时监听患者与提供者的对话，提取相关信息以用于临床治疗。测试，同时满足计费和编码要求。

2025 年 1 月的一份报告强调，由于临床效率方面明确的投资回报率，组织越来越多地实施这些环境聆听解决方案，作为进入人工智能的战略第一步。这一发展不仅简化了 RCM 流程，还提高了计费的准确性和速度，反映了市场向先进自动化的关键转变。

区域分析

北美在收入周期管理市场中引领人工智能

由于医疗保健，北美以最高的收入份额（48.1%）主导市场。提供商和付款人日益需要提高效率、减轻行政负担和优化财务绩效。医疗保健计费、编码和索赔处理固有的复杂性，加上运营成本的不断上升，使得必须采用 adva人工智能提供了诸如用于预防拒绝的预测分析、自动编码和智能索赔处理等功能，可直接应对这些关键挑战。主要医疗保健实体正在积极投资和实施这些复杂的技术。例如，著名的支付者和提供商联合健康集团 (UnitedHealth Group) 报告其 Optum 业务强劲增长，其中包括旨在改善医疗保健运营的数字服务。

Optum 的全年收入在 2024 年达到 2,530 亿美元，较 2023 年的 649.7 亿美元大幅增长，反映出为提高整体运营效率和财务成果而不断做出的努力。

美国卫生与公众服务部 (HHS) 也承认人工智能在实现其增进健康和福祉的使命中发挥着关键作用，其 2024 年人工智能用例清单表明人工智能在各个领域的应用各种医疗保健功能，包括收入预测和患者付款计划等行政和运营用途。

医疗保险和医疗补助服务中心 (CMS) 每年处理超过 10 亿份医疗保险索赔，强化了对行政效率的迫切需求，进一步凸显了人工智能优化这些大批量流程的巨大潜力。

预计亚太地区在预测期内将经历最高的复合年增长率

亚太地区预计将以最快的速度增长复合年增长率归因于医疗保健领域数字化举措的不断增加、对具有成本效益的行政流程的需求不断增长，以及政府对该地区多元化医疗保健系统采用先进技术的大力支持。印度、中国、澳大利亚等国积极推动医疗健康领域数字化转型，为人工智能在金融运营中落地创造沃土

例如，印度的 Ayushman Bharat 数字使命 (ABDM) 是印度政府的一项倡议，旨在创建一个全国性的数字健康生态系统；截至 2025 年 1 月，它已成功创建超过 7.3 亿个 Ayushman Bharat 健康账户 (ABHA)，这可能会促进更加简化的数字健康交易。

澳大利亚数字健康局 2023-2024 年企业计划概述了四年内超过 10 亿美元的重大投资，用于现代化国家数字健康基础设施并推动实时信息共享，预计这将提高计费和理赔的效率

该地区的医疗保健提供商（例如 IHH Healthcare）的收入增长了 16%，到 2024 年达到 244 亿令吉，这表明他们的业务不断扩大，并对先进的财务管理工具有相应的需求。这种对数字化转型和运营效率的战略重点将推动人工智能工具的采用，以在亚太地区医疗保健领域实现任务自动化、减少错误并加快支付周期。

主要地区和国家

北部美国

• 美国
• 加拿大

欧洲

• 德国
• 法国
• 英国
• 西班牙
• 意大利
• 俄罗斯
• 荷兰
• 其他地区欧洲

亚太地区

• 中国
• 日本
• 韩国
• 印度
• 澳大利亚
• 新西兰
• 新加坡
• 泰国
• 越南
• 其他地区亚太地区

拉丁美洲

• 巴西
• 墨西哥
• 拉丁美洲其他地区

中东和非洲

• 南非
• 沙特阿拉伯
• 阿联酋
• 其他地区MEA

关键参与者分析

人工智能驱动的收入周期法力中的关键参与者水泥（RCM）市场采用各种策略来提高运营效率和财务绩效。他们专注于集成先进的人工智能技术来自动化计费、编码和索赔处理，减少人为错误并加快报销周期。

公司还优先开发可扩展的基于云的平台，提供实时数据分析以及与现有电子健康记录 (EHR) 系统的无缝互操作性。与医疗保健提供商和技术公司的战略合作伙伴关系使这些公司能够扩大市场覆盖范围并增强服务产品。

此外，他们还投资于用户友好的界面和移动应用程序，以改善可访问性和用户体验。地域扩张，尤其是新兴市场的地域扩张，进一步促进了他们的增长轨迹。

R1 RCM Inc. 是主要参与者之一，是一家领先的技术支持收入周期管理服务提供商。总部位于穆拉y，犹他州，R1 RCM 提供全面的服务，包括预注册、财务清算、费用捕获、编码、计费和后续跟踪。

该公司为美国各地的医院、卫生系统和医生团体提供服务，拥有超过 30,000 名员工。 2024 年 11 月，R1 RCM 被 TowerBrook Capital Partners 和 Clayton, Dubilier & Rice 以 89 亿美元的价格收购，凸显了其在医疗保健 RCM 行业的重要地位。

主要参与者

• Zentist
• RapidClaims
• Oracle (Cerner Corporation)
• McKesson公司
• Infinx
• eClinicalWorks
• CareCloud Corporation
• Adonis

近期发展

• 2025 年 5 月，Infinx 收购了 i3 Verticals 的医疗保健收入周期管理部门。此次收购预计将增强 Infinx 的市场地位和技术能力，同时致力于在整个收入周期中集成可扩展的解决方案和专家服务，以提高医疗保健组织的财务绩效。
• 2025 年 4 月，RapidClaims 筹集了 1100 万美元，以进一步开发其人工智能驱动的收入周期管理平台并扩大其市场范围。
• 2024 年 6 月，Adonis 筹集了 3100 万美元，以扩展其人工智能驱动的收入周期自动化平台。该解决方案与超过 35 个电子健康记录 (EHR) 系统和信息交换所无缝集成，为不同规模的医疗保健提供商提供灵活、定制的解决方案。
• 2024 年 4 月，Zentist 推出了 Cavi AR，这是一款由人工智能驱动的收入周期管理软件，专注于牙科保险应收账款 (AR) 和索赔管理。