Agentforce를 통해 환자 만족도를 30% 향상시킨 의료기업 사례
날짜
July 29th, 2026
소요 시간
10분
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개요
동남아시아의 한 대형 헬스케어 기업은 분산된 환자 기록, 높은 예약 노쇼율, 그리고 과부하 상태의 케어 코디네이터 문제로 어려움을 겪고 있었습니다. 디지털 시스템을 이미 도입했음에도 불구하고, 핵심 환자 정보가 부서별로 흩어져 있어 케어 코디네이션에 지연이 발생하고 운영 부담이 가중되었습니다.
UPP 글로벌 테크놀로지는 Salesforce Agentforce와 Agentforce Health(구 Health Cloud) 솔루션을 구축하여 환자 타임라인을 통합하고, 아웃리치 워크플로우를 자동화했으며, 선제적인 만성질환 케어 코디네이션을 실현했습니다.
5개월 만에 해당 조직은 다음과 같은 성과를 달성했습니다:
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환자 만족도 30% 증가
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케이스로드 효율성 35% 개선
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노쇼율 18% → 9%로 감소
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수동 코디네이션 업무량 대폭 감소
본 사례는 UPP가 Agentforce와 Agentforce Health를 활용해 분산된 환자 정보를 연결하고, 케어 코디네이션 워크플로우를 자동화하여 이러한 측정 가능한 성과를 이끌어낸 과정을 소개합니다.
과제: 분산된 정보로 인해 제한된 환자 케어
많은 헬스케어 기관과 마찬가지로, 본 고객사는 역시 운영을 현대화하고 환자 참여도를 높이기 위해 수년간 디지털 시스템에 상당한 투자를 해왔습니다. 이 기업은 외래 클리닉, 만성질환 케어 프로그램, 케어 코디네이션 팀에 걸쳐 수천 건의 환자 상호작용이 발생하는 다중 전문 진료 네트워크를 운영하고 있었습니다.
그러나 이러한 시스템들은 서로 효과적으로 연동되지 않았습니다. 그 결과, 케어 코디네이터는 환자에게 연락하기 전 여러 소스에서 정보를 수동으로 수집해야 했습니다.
EMR 및 CRM 시스템이 이미 구축되어 있었음에도 불구하고, 팀은 3가지 핵심 운영 문제에 직면했습니다.
1. 데이터 파편화
환자 병력, 임상 노트, 예약 기록, 위험 지표가 여러 시스템에 흩어져 있어 케어 팀이 각 환자에 대한 완전한 정보를 신속히 파악하기 어려웠습니다. 따라서 각 환자 상호작용 전, 코디네이터는 환자의 상황을 이해하고 가장 적절한 다음 단계를 결정하기 위해 상당한 시간을 들여 정보를 수동으로 수집하고 비교해야 했습니다.
그 결과 응답 시간이 지연되었고, 코디네이터 1인이 효과적으로 지원할 수 있는 환자 수도 줄어들었습니다. 시간이 지나면서 이는 직원 생산성과 환자 경험의 일관성 모두에 영향을 미치는 반복적인 운영 병목 현상으로 이어졌습니다.
문제점: 환자 상호작용 1건당 데이터 조회 및 대조 작업에 약 20분이 추가로 소요되었으며, 환자에게 직접 케어를 제공하는 대신 케어 준비에 귀중한 시간을 소비했다는 것을 의미합니다.
2. 높은 노쇼율
예약 알림은 대부분 수동으로 이루어졌으며 개인화가 부족했습니다. 또한 환자의 니즈와 커뮤니케이션 선호도에 맞게 조정 가능한 확장형 참여 프로세스가 없어, 많은 환자가 예약을 놓쳤고 케어 공백을 만들면서 클리닉 및 케어 프로그램 전반의 운영 효율성을 저하시켰습니다.
문제점: 노쇼율은 18%에 달했으며, 만성질환 관리에 공백을 만들었을 뿐만 아니라 클리닉 이용 효율성을 낮추고 의료진 일정 관리를 예측하기 어렵게 만들었습니다.
3. 코디네이터 과부하
관리 업무가 케어 팀 시간의 상당 부분을 차지하면서 점차 더 높은 가치의 임상 코디네이션 업무에 걸림돌이 되었습니다. 환자 참여와 케어 계획에 주력하는 대신, 코디네이터는 시스템을 탐색하고, 기록을 업데이트하고, 단절된 워크플로우 전반에서 수동으로 후속 조치를 하는 데 많은 시간을 소비했습니다.
더욱이 업무량이 업계 평균을 크게 초과하여 늘어나면서 운영 비효율성이 심화되고 직원 번아웃 위험이 높아졌습니다. 이러한 압박은 팀이 시의적절한 개입과 지속적인 모니터링이 필요한 환자를 우선순위에 두는 것을 더욱 어렵게 만들었습니다.
문제점: 케이스로드 압박은 번아웃 위험을 높였고, 특히 여러 접점에 걸친 협업 후속 조치가 필요한 환자의 경우, 선제적 개입이 필요한 고위험 환자에게 집중할 수 있는 팀의 역량을 저하시켰습니다.
왜 기존의 자동화만으로는 부족했는가
이 조직은 이미 여러 개별 업무를 자동화한 상태였지만, 근본적인 문제는 단순히 자동화의 부재가 아니었습니다. 오히려 문제는 자동화가 정보에 입각한 의사결정과 협업된 조치를 지원하는 데 필요한 폭넓은 환자 맥락과 연결되지 않은 채, 파편적으로 적용되었다는 데 있었습니다.
다시 말해, 이는 '연결된 맥락의 부재' 문제였으며, 이로 인해 기존 시스템들이 통합된 케어 코디네이션 환경으로서 함께 작동하지 못했습니다.
환자 병력, 위험 지표, 커뮤니케이션 기록, 예약 데이터, 케어 코디네이션 활동은 서로 다른 시스템에 존재했습니다. 따라서 필요한 정보의 상당 부분이 디지털 환경 어딘가에 이미 수집되어 있었음에도 불구하고, 직원들은 의사결정을 내리기 전 전체 그림을 여전히 수동으로 조합해야 했습니다.
바로 이 지점에서 Agentforce가 가치를 발휘했습니다. Agentforce는 독립된 챗봇으로 기능하는 대신, Salesforce Health Cloud, EMR 시스템, 운영 워크플로우 전반에 걸친 AI 오케스트레이션 레이어 역할을 수행했습니다.
더 읽어보기: Agentforce가 제약 운영을 어떻게 변화시키고 있는가
솔루션: Agentforce 기반 케어 코디네이션 플랫폼 구축
이러한 과제를 해결하기 위해 UPP는 Agentforce Health(구 Health Cloud) 및 해당 조직의 기존 헬스케어 시스템과 통합된 Agentforce 아키텍처를 설계하고 구축했습니다. 이러한 접근 방식을 통해 기업은 기존 기술 투자를 기반으로 하면서 더욱 연결되고 지능적인 케어 코디네이션 플랫폼을 구축할 수 있었습니다.
수동 업무를 줄이고, 환자 참여를 개선하며, 케어 팀이 환자군을 더욱 선제적으로 관리하는 데 필요한 운영 가시성을 제공하는 세 가지 핵심 기능에 집중했습니다.
1. 통합된 환자 타임라인
Agentforce는 Salesforce Health Cloud와 연동된 EMR 시스템의 환자 정보를 하나의 뷰로 통합했습니다. 그 결과, 케어 팀은 환자 병력, 현재 니즈, 잠재적 위험을 파악하기 위해 더 이상 단절된 여러 플랫폼을 오가며 이동할 필요가 없어졌습니다.
여러 시스템을 검색하는 대신, 케어 코디네이터는 각 상호작용과 가장 관련성 높은 정보를 즉시 확인할 수 있었습니다:
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환자 병력
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예약 기록
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케어 플랜
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임상 위험 지표
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이전 참여 활동 내역
준비 시간을 크게 단축시키는 동시에 환자 상호작용 중의 의사결정 품질을 개선했습니다. 더 중요하게는, 코디네이터가 반응적인 정보 수집 방식에서 더욱 확신을 가진 선제적인 환자 지원 방식으로 전환하도록 도왔습니다.
2. 자율형 환자 아웃리치
사전 정의된 케어 워크플로우를 기반으로 환자와 자동으로 소통할 수 있는 AI 기반 아웃리치 에이전트를 도입했습니다. 이를 통해 일상적인 커뮤니케이션 활동을 일관되게, 그리고 대규모로 처리하면서도 환자가 추가적인 관심을 필요로 할 경우 직원이 개입할 수 있도록 했습니다.
워크플로우와 환자 상태에 따라 시스템은 다음을 수행할 수 있었습니다:
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예약 알림 발송
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후속 커뮤니케이션 전달
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무응답 환자 에스컬레이션
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아웃리치 활동 우선순위 지정
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필요 시 직원 개입 트리거
그 결과, 일상적인 참여 활동에 케어 코디네이터의 수동 개입이 더 이상 필요하지 않게 되었으며, 이는 반복적인 관리 업무를 줄이고 환자 커뮤니케이션의 신뢰도를 향상시켰습니다.
동시에, 핵심 의사결정과 고위험 환자 상황에 대한 책임은 계속 직원이 담당함으로써, 자동화가 임상적 판단을 대체하는 것이 아니라 이를 뒷받침하도록 했습니다.
3. 선제적 만성질환 케어 관리
가장 임팩트가 컸던 활용 사례 중 하나는 만성질환 관리였습니다. 만성질환 환자군을 대상으로, 플랫폼은 환자 데이터와 운영 신호를 지속적으로 모니터링하여 조직이 잠재적 위험을 더 일찍 파악하고 예약 사이 기간에도 더욱 긴밀한 케어 연속성을 유지할 수 있도록 했습니다.
사전 정의된 위험 조건이 감지되면, Agentforce는 Salesforce Flow와 OmniStudio를 통해 자동으로 워크플로우를 시작했습니다. 그 결과, 코디네이터는 예약 미이행, 후속 조치 지연, 또는 임상 상태 악화가 이미 발생한 이후에 반응하는 대신, 더 일찍 개입할 수 있게 되었습니다.
케어 코디네이션 대시보드
이번 구축에서 가장 가치 있었던 부분 중 하나는 케어 코디네이션 팀을 위한 실시간 운영 대시보드를 만든 것이었습니다. 환자, 워크플로우, 업무량 정보를 하나의 화면에 통합함으로써, 대시보드는 매니저와 코디네이터에게 매일 어떤 사항에 주의를 기울여야 하는지에 대한 명확한 시각을 제공했습니다.
구체적으로, 이 대시보드는 다음에 대한 가시성을 제공했습니다:
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실시간 환자 대기열 모니터링
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예약 준수율 추적
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위험도 기반 우선순위 지정
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에스컬레이션 알림
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케어 코디네이터 업무량 가시성
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워크플로우 실행 현황
운영 데이터와 환자 데이터를 하나의 인터페이스에서 제공함으로써, 코디네이터는 여러 시스템을 탐색하는 대신 케어 제공에 집중할 수 있었습니다. 팀이 병목 지점을 파악하고, 긴급 사례의 우선순위를 정하며, 역할 간 다음 단계를 조율하기 더 쉽게 만들었습니다.
그 결과 응답 시간이 빨라지고, 워크플로우 효율성이 개선되었으며, 환자 여정 전반에 대한 가시성이 높아졌습니다. 또한 이 대시보드는 리더들이 성과 트렌드를 더욱 일관되게 모니터링할 수 있게 함으로써, 지속적인 개선을 위한 더욱 탄탄한 운영 기반을 마련했습니다.
비즈니스 성과
5개월간의 운영 후, 해당 헬스케어 기업은 환자 경험, 인력 생산성, 클리닉 이용률 전반에서 측정 가능한 개선을 보고했습니다. 이러한 성과는 이 플랫폼의 가치가 단순한 자동화를 넘어 운영 및 임상 우선순위 모두를 직접적으로 뒷받침했음을 보여주었습니다.
환자 만족도: +30%
더 빠른 응답, 선제적 아웃리치, 개선된 케어 연속성은 대상 케어 프로그램 전반에서 환자 만족도 점수를 30% 향상시켰습니다. 환자들이 더욱 시의적절한 알림, 명확한 후속 조치, 더 나은 협업 지원을 받게 되면서 전반적인 케어 경험이 더 일관되고 신뢰할 수 있게 되었습니다.
케이스로드 효율성: +35%
환자 맥락을 즉시 확인할 수 있고 일상적인 아웃리치가 자동화되면서, 케어 코디네이터는 하루에 더 많은 케이스를 처리할 수 있게 되었습니다. 이에 따라 각 상호작용을 준비하는 데 소요되는 시간은 줄이고, 에스컬레이션이 필요한 환자를 지원하는 데 더 많은 시간을 쓸 수 있었습니다.
평균 케이스 처리 시간이 크게 단축되면서 직원들은 더 높은 가치의 임상 코디네이션 활동에 집중할 수 있게 되었습니다. 실질적으로, 반복적인 준비 및 후속 조치 부담이 줄어들면서 코디네이터가 업무 부담을 단순히 늘리지 않고도 더 많은 케이스를 관리할 수 있게 되었다는 것을 의미합니다.
노쇼율: 18% → 9%
노쇼율 감소는 가장 명확한 ROI 지표 중 하나로, 더 스마트한 환자 참여와 향상된 운영 성과 사이의 직접적인 연관성을 입증했습니다.
노쇼율을 절반으로 줄임으로써, 이 조직은 다음과 같은 여러 핵심 영역을 동시에 개선했습니다:
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클리닉 이용률
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매출 실현
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의료진 일정 관리 효율성
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만성질환 케어 연속성
헬스케어 조직에게 노쇼율 감소는 재무적 임팩트와 임상적 임팩트를 동시에 만들어냅니다. 이번 사례에서는 개선된 예약 준수율이 의료진 역량을 더 효율적으로 활용하는 동시에 더욱 일관된 만성질환 관리를 뒷받침하는 데 도움이 되었습니다.
헬스케어 조직을 위한 핵심 시사점
많은 헬스케어 조직은 여전히 AI를 주로 문서화 도구, 가상 비서, 또는 챗봇 기술로 바라봅니다. 그러나 이 관점은 개별 업무에만 초점을 맞추고 환자 접근성, 케어 코디네이션, 인력 생산성에 영향을 미치는 더 폭넓은 운영 과제를 간과하기 때문에 AI의 전략적 가치를 제한할 수 있습니다.
이번 사례는 다른 현실을 보여줍니다. 실제로 가장 큰 가치는 AI가 운영 워크플로우에 직접 내재화되어 사람, 시스템, 데이터 전반의 조치를 조율하는 데 활용될 때 발생하는 경우가 많습니다. 별도의 도구로 기능하는 대신, AI는 조직의 일상적인 케어 제공 모델의 일부가 되어 팀이 더 빠르게 대응하고, 더 효과적으로 우선순위를 정하며, 이미 기업 전반에 존재하는 정보를 더 잘 활용할 수 있도록 돕습니다.
따라서 성공적인 헬스케어 AI 이니셔티브는 일반적으로 세 가지 중요한 특징을 공유합니다. 이러한 특징은 AI 도입이 기술적으로 실현 가능할 뿐만 아니라, 실용적이고, 신뢰할 수 있으며, 헬스케어 팀이 실제로 일하는 방식에 부합하도록 보장하는 데 도움이 됩니다:
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통합되고 신뢰할 수 있는 환자 데이터
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핵심 의사결정에 대한 인간의 관리·감독
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워크플로우 중심의 AI 배포
궁극적으로 Agentforce는 케어 코디네이터를 대체하거나 케어 프로세스에서 인간의 판단을 제거하지 않았습니다. 대신, 관리 업무의 마찰을 줄이고, 적절한 순간에 올바른 정보를 제공하며, 직원들이 관심, 후속 조치, 선제적 개입이 필요한 환자에게 더 많은 시간을 집중할 수 있도록 함으로써 케어 팀이 더욱 효과적으로 일할 수 있게 했습니다.
더 알아보기: 임상 환경에서 AI 에이전트는 어디까지 맡겨야 할까?
결론
헬스케어 조직들이 AI를 계속 탐구하는 가운데, 더 이상 자동화가 가능한지 여부는 중요한 질문이 아닙니다.
더 중요한 질문은 AI가 안전하고, 통제되며, 확장 가능한 방식으로 임상의와 케어 팀을 지원하면서 환자 성과를 어떻게 개선할 수 있는가입니다.
Agentforce와 엔터프라이즈 데이터 통합을 결합함으로써, 이 헬스케어 기관은 파편화된 워크플로우를 측정 가능한 비즈니스 및 환자 성과를 이끌어낸 선제적 케어 코디네이션 모델로 전환했습니다.
UPP 글로벌 테크놀로지 소개
UPP 글로벌 테크놀로지는 기업이 데이터, AI, 시스템, 워크플로우를 하나의 통합된 운영 생태계로 연결할 수 있도록 지원하는 베트남의 선도적인 AI 통합 및 컨설팅 파트너입니다.
저희는 전략 컨설팅, AI 준비 데이터 기반 구축, 엔터프라이즈 통합, 지속적인 AI 운영을 통해 조직이 AI 실험 단계에서 실제 비즈니스 가치를 창출하는 프로덕션 단계로 나아갈 수 있도록 돕습니다.
한국, 미국, 호주, 독일, 싱가포르, 일본, 베트남을 포함한 7개 이상의 시장에서의 경험을 바탕으로, UPP는 엔터프라이즈 AI 전환에 글로벌 수준의 딜리버리 기준과 실질적인 구현 전문성을 제공합니다.
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