보험사의 실손보험 및 각종 보험금 청구 창구는 매일 쏟아지는 수만 장의 서류와 싸운다. 진단서, 입퇴원확인서, 진료비 영수증부터 가족관계증명서까지, 서류 종류만 수십 가지에 달한다. 지금까지는 심사자가 일일이 종이 서류나 스캔 이미지를 눈으로 확인하고 시스템에 옮겨 적는 수작업에 의존해 왔다. 이 과정에서 병목 현상이 발생하고 처리 지연과 인건비 상승으로 이어지는 구조적 문제가 누적되어 왔다.
공공·기업용 시각지능 솔루션을 개발해 온 한국딥러닝이 이 같은 보험 심사 현장의 입력·검토 병목을 겨냥한 문서 AI 솔루션을 내놨다.
한국딥러닝은 보험금 청구 및 심사 업무 전반을 자동화하는 전용 문서 AI 솔루션 '딥에이전트 for 보험(Deep Agent for Insurance)'을 공식 출시했다고 27일 밝혔다.
이번에 공개된 솔루션은 단순히 문서의 문자를 읽어내는 광학문자인식(OCR) 수준에 머물지 않는다. 보험금 청구 과정에서 제출되는 40여 종의 주요 서류를 자동으로 분류하고, 문서 간 정보 대조와 1차 정합성 검토까지 한꺼번에 수행하도록 설계된 것이 특징이다.
처리 가능한 서류 범위는 기본이 되는 보험금청구서, 진단서, 진료비 계산서·영수증, 진료비 세부내역서, 입퇴원확인서 등 핵심 의료 문서 전체를 아우른다. 나아가 대리 청구나 특수 조건에서 요구되는 위임장, 가족관계증명서, 각종 진단·검사 결과지까지 정확히 구분해낸다.
실제 보험 현장에서는 한 건의 보험금 청구에 여러 종류의 서류가 뭉치로 접수된다. 딥에이전트 for 보험은 한 번에 들어온 다종 문서를 단일 청구 건으로 묶어 인식한 뒤, 사고 유형과 진단명, 입원·통원·수술 여부, 청구 금액 등 핵심 데이터를 자동으로 추출한다.
이어 추출된 데이터를 바탕으로 서류 누락 여부나 문서 간 정보 불일치를 사전에 가려내는 1차 검토 작업을 진행한다. 예를 들어 청구서에 적힌 사고 일자와 진단서 상의 최초 진료일이 다르거나, 영수증 금액과 세부내역서 합계가 맞지 않는 경우를 AI가 먼저 판별해 심사자에게 알려주는 방식이다.
생산성 개선 폭도 정량 수치로 입증했다. 한국딥러닝이 실제 보험사의 과거 청구 문서 데이터와 현행 심사 기준을 적용해 진행한 사전 검증(PoC) 결과에 따르면, 기존 수작업 검수 방식 대비 처리 시간과 건당 발생 비용이 최대 91%까지 절감된 것으로 나타났다.
보험업계의 AI 도입은 최근 몇 년간 화두였으나, 비정형 서류가 많고 서식이 병원마다 제각각이어서 완전 자동화에는 한계가 있었다. 특히 오인식으로 인한 잘못된 보험금 지급 리스크 때문에 사람의 재검수 과정이 필수적으로 수반됐다.
한국딥러닝은 시각지능 중심의 인공지능 알고리즘을 고도화해 인쇄체와 수기 문자가 섞인 실시간 접수 서류에서도 서식 인지율과 데이터 추출 정확도를 확보했다. 이를 통해 심사 인력이 입력 작업에서 벗어나 고위험 청구 건이나 부정 청구(FDS) 의심 건 등 정밀 심사가 필요한 영역에 집중할 수 있는 환경을 만든다.
초기 도입 부담을 낮추기 위해 기존 보험사의 차세대 시스템이나 손해사정 인프라와 매끄럽게 연동되도록 API 연동 구조를 다졌다. 대형 손해보험사 및 생명보험사는 물론, 업무 절차 효율화가 시급한 손해사정법인과 법인영업대리점(GA) 등으로 공급 대상을 넓혀갈 계획이다.
김지현 한국딥러닝 대표는 "보험 분야에서 AI 솔루션의 가치는 단순히 새로운 기술을 적용했다는 점에 있지 않고, 실제 현장 인력의 검수 시간을 얼마나 줄이고 청구 건당 처리 비용을 얼마나 단축하는지로 평가받아야 한다"며 "검증된 처리 성능을 바탕으로 보험사들의 심사 인프라 디지털 전환을 적극 지원하겠다"고 말했다.
