보험 청구 문서 자동화율 91%로 높인 딥에이전트
핵심 요약
딥에이전트의 보험금 청구 문서 완전자동처리율이 28%에서 91%로 상승했다. 재확인이 필요한 문서는 87% 감소했고 보험사는 연간 약 38억원의 운영비 절감을 기대한다. 한국딥러닝은 고도화한 문서 처리 기술을 금융·공공·제조 분야로 확대할 계획이다.
한국딥러닝이 11일 국내 대형 보험사에 문서 자동화 솔루션 ‘딥에이전트’를 공급한다고 밝혔다. 이 시스템은 보험금 청구 건마다 제출 서류의 구성 확인부터 정보 추출, 결과 검증, 예외 문서 선별까지 자동으로 처리한다. 사전 검증에서 사람이 재확인해야 하는 문서는 기존보다 87% 줄었고, 사람의 개입 없이 분류·추출·구조화·검증을 끝내는 완전자동처리율은 28%에서 91%로 상승했다.
딥에이전트는 청구서와 진료비 세부내역서, 영수증, 신분증, 통장사본 등을 각각 따로 보지 않고 하나의 보험금 청구 건으로 묶어 분석한다. 필수 서류가 모두 제출됐는지 확인하고 청구인과 피보험자 정보, 계좌정보, 진료기간, 청구금액을 문서끼리 대조한다. 이상이 없는 건은 후속 심사 단계로 넘기고, 서류 누락이나 정보 불일치가 확인된 건만 별도의 예외 대상으로 분리한다.
기존 업무에서는 광학문자인식으로 서류를 읽은 뒤 불확실하거나 항목이 빠진 결과를 외부 인력이 원문과 다시 대조했다. 이 과정에는 문서 한 장당 약 2500~3000원이 들었으며, 청구량이 증가하면 수십 명 규모의 외부 검수 인력을 추가해야 했다. 한국딥러닝은 이런 부담을 낮추기 위해 인쇄체 문서뿐 아니라 필기체, 복잡한 표, 저화질 이미지, 여러 페이지에 걸친 진료비 내역까지 처리하도록 문서 엔진의 범위를 넓혔다.
고도화된 OCR 엔진은 촬영 각도가 기울거나 화질이 낮은 영수증과 진료 서류의 숫자·금액 인식 성능을 강화했다. 파서는 병합 셀과 여러 페이지로 이어진 표의 구조 및 읽기 순서를 복원해 항목과 금액이 잘못 연결되는 오류를 줄이도록 설계됐다. 추출 정보는 문서 특화 비전언어모델과 검증 엔진이 배치와 맥락까지 살펴 재확인한다. 보험사는 연간 약 38억원의 운영비 절감을 기대하고 있으며, 한국딥러닝은 금융·보험·공공·제조 분야로 적용 범위를 확대할 계획이다.