1. 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
저는 종합병원에서 진료비 청구, 삭감 이의신청, 심평원 자료 발송을 담당하고 있는 보험심사간호사 입니다. 업무 중 이의신청 항목을 수동으로 제출하고 완료 여부를 반복 확인하느라 누락 위험과 시간 소모가 컸고, 청구 시에도 인당 약 50건의 자료를 심평원 포털에 같은 버튼으로 반복 업로드해야 했습니다. 다만 보안정책상 환자·진료 데이터는 AI에 넣을 수 없어, 데이터 대신 업무 절차를 입력하여 절차상 효율과 재정적 향상을 위해 AI를 활용했습니다.

2. 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
ChatGPT, Gemini, Copilot, 업스테이지 솔라를 비교한 결과, 질문이 복잡해지면 ChatGPT가 의미를 혼동하는 경우가 있었고 Copilot과 솔라는 RPA 바이브코딩에 약해 Gemini를 주로 활용하였습니다.

2025년: 환자 정보 없이 업무 절차를 설명해 자동화 후보를 AI에게 추천받았고, 청구 송신과 이의신청 전송을 RPA로 구현했습니다.
2026년: 한국보건복지인재원 '의료AI 보건의료인 직무교육'에서 바이브코딩을 배워 심평원 첨부자료 업로드 자동화를 직접 설계했습니다. 예를들어, 마우스 이동 액티비티가 없을 때는 MouseHover·ChromeHover로 대체했고, 파일 경로 속성 설정도 AI의 안내로 해결했습니다.
AI에는 업무 절차만 입력했고, 환자 정보·내부 시스템 구조·실제 서버 경로는 넣지 않았으며 변수명도 추상화했습니다.

3. 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
업무시간: 월 약 5시간의 반복 업무 소멸, 야근 감소
재정·수익: 반복 업무 비용 절감, 송신 누락 차단으로 미회수 진료비 방지
처리기일: 시행 2개월 만에 첨부자료 업로드 7일에서 2일로 단축
반복 클릭에 쓰던 시간을 삭감 사유 분석과 이의신청 검토 같은 판단 업무에 쓸 수 있게 되었습니다.

4. 나만의 방식과 개선 포인트는 무엇인가요?
보안과 자동화의 충돌을 입력 대상의 전환(데이터에서 절차로)으로 풀었습니다. 자동화 대상도 감이 아니라 AI가 업무 전체를 보고 분류하게 하여 선정 근거를 남겼습니다. 또한 2025년의 "AI 추천 후 사람이 시행"에서 2026년에는 "AI와 함께 설계하고 사람이 완성"하는 방식으로 발전했으며, 막히는 구간은 AI에 다시 질문해 해결했습니다.

5. 다른 사람도 따라할 수 있나요?
코딩 지식보다 자신의 업무를 말로 설명하는 능력이 중요합니다. 저는 이 업무를 10년 이상 했기에 가능했으므로, 업무 개념을 아는 주니어 이상에게 권합니다.

절차: 보안 범위 확인, 업무 절차 정리, AI에 자동화 후보 요청, 바이브코딩 구현, 테스트 후 적용
필요한 것: RPA 솔루션(Brity RPA 등), 생성형 AI 계정, AI 활용 관련 교육(저희 병원의 경우, 3년 전 RPA 교육을 선행하였고, 이미 알고 있던 RPA 지식에 AI를 활용하여 RAP와 AI 모두를 사용할 수 있었습니다)
부적합한 경우: 신입, 예외가 많거나 판단이 개입되는 업무. 규칙이 명확한 반복 업무부터 시작하길 권고.
(기재된 수치는 병원 내부 정책 상 가상 시뮬레이션 기준임)