진단서·영수증 40종 한 건으로…한국딥러닝, 보험금 청구 1차 검토 자동화

보험금 한 건을 청구하려면 청구서와 진단서, 영수증, 진료비 세부내역서 등 여러 문서를 함께 제출해야 한다. 대리청구에는 위임장과 가족관계증명서가 추가되고, 질환이나 사고 유형에 따라 검사결과지와 입퇴원확인서도 필요하다. 보험사는 서로 다른 문서에서 진단명과 진료일, 청구금액을 찾아 대조하고 누락이나 불일치 여부를 확인해야 한다. 한국딥러닝은 이 과정을 자동화해 정상 건은 후속 시스템으로 보내고 추가 확인이 필요한 건만 담당자가 검토하는 보험 특화 문서 AI를 출시했다.

공공·기업용 시각지능 솔루션 기업 한국딥러닝은 보험금 청구 업무에 특화된 문서 AI 솔루션 ‘딥에이전트 for 보험’을 선보였다. 딥에이전트 for 보험은 보험금청구서와 진단서, 진료비 영수증, 진료비 세부내역서, 입퇴원확인서 등 보험금 청구·심사에 사용되는 문서 약 40종을 처리한다. 위임장과 가족관계증명서 같은 대리청구 서류와 질환별 진단·검사 자료도 청구 조건에 따라 구분한다.

한국딥러닝이 보험금 청구·심사 과정에서 사용되는 문서 약 40종을 분류하고 데이터 추출과 서류 대조, 1차 검토를 자동화하는 ‘딥에이전트 for 보험’을 출시했다. (자료 제공: 한국딥러닝)
서류를 개별 파일로 읽는 데서 끝나지 않고 동일한 고객과 사고에 관련된 문서를 하나의 청구 건으로 연결하는 것이 특징이다. 여러 문서에 흩어진 정보를 청구 단위로 묶어 서류 준비 상태와 데이터 일치 여부를 확인할 수 있도록 설계했다.

처리 과정은 청구 내용과 사고 유형, 진단명, 입원·통원·수술 여부를 파악하는 단계에서 시작한다. AI가 청구 조건별 필수서류를 구분한 뒤 제출된 문서와 비교하고, 필요한 서류가 빠졌으면 누락 건으로 분류해 담당자에게 알린다.

구비서류가 갖춰진 청구 건에서는 진단명과 진료일, 청구금액 등 핵심 정보를 추출한다. 이어 청구서와 진단서, 영수증, 세부내역서에 기재된 내용을 서로 대조하고 보험 계약 및 청구 기준을 적용해 정상 처리 가능 여부와 추가 확인 필요성을 1차로 검토한다.

모든 서류 다시 보던 전수 검수, 예외 건 중심으로 전환
기존 업무에서는 문서 인식 기술로 정보를 추출한 뒤에도 담당자가 여러 서류를 다시 확인하며 누락과 불일치를 찾아야 했다. 딥에이전트 for 보험은 추출 이후의 서류 대조와 교차검증, 업무 규칙 적용까지 자동화하는 데 초점을 맞췄다.

검토 결과 문제가 발견되지 않은 청구 건은 후속 업무 시스템으로 전달한다. 서류가 누락됐거나 문서 사이에 정보가 일치하지 않는 건, 별도의 판단이 필요한 건만 담당자에게 보낸다. 담당자가 모든 청구 건을 같은 수준으로 확인하는 방식에서 예외 건에 검수 역량을 집중하는 구조로 바꾸는 것이다.

다만 솔루션이 보험금 지급 여부를 최종 결정하는 것은 아니다. 반복적인 문서 확인과 1차 분류를 자동화해 담당자가 복잡하거나 추가 검토가 필요한 청구 건에 집중하도록 지원한다.

한국딥러닝은 제품 출시에 앞서 실제 보험금 청구 문서와 업무 기준을 활용해 사전 검증을 진행했다. 보험금청구서와 진료비 세부내역서, 영수증, 신분증, 통장사본 등 여러 증빙서류를 하나의 청구 건으로 구성하고 문서 분류부터 데이터 추출, 대조, 검증까지의 처리 과정을 점검했다.

회사에 따르면 해당 검증 환경에서 기존 수작업 방식과 비교해 업무 처리 비용과 시간을 최대 91% 줄였다. 측정 결과는 사전 검증에 사용한 문서 구성과 업무 조건을 기준으로 산출됐다.

보험사별 문서와 업무 규칙은 VLMOps를 통해 관리한다. 새로운 서식이나 검증 기준이 추가되면 기존에 검증한 모델과 처리 규칙을 재사용해 해당 보험사의 업무 환경에 맞게 조정할 수 있도록 했다.

한국딥러닝은 딥에이전트 시리즈에 ‘3 Zero AI Worker’ 전략을 적용하고 있다. 검증한 모델과 업무 기준을 다시 활용해 반복 구축을 줄이는 ‘제로 트레이닝’, 문서 간 교차검증과 원문 근거를 활용하는 ‘제로 할루시네이션’, 정상 건을 자동 처리하고 예외 건을 사람이 확인하는 ‘제로 리뷰’로 구성된다.

국내 보험 업무에서 축적한 문서 처리 기준과 검증 경험을 바탕으로 해외시장 진출도 추진한다. 현재 일본 대형 보험사를 포함한 해외 보험시장으로 적용 범위를 확대하고 있으며, 보험금 청구·심사에서 계약과 인수, 보상 등 보험산업 전반의 문서 업무로 활용 분야를 확장할 계획이다.

김지현 한국딥러닝 대표는 “앞으로는 사람의 검수 시간을 얼마나 줄이고 청구 건당 처리비용을 얼마나 낮췄는지가 보험 AI의 성과가 될 것”이라며 “딥에이전트 for 보험은 문서 인식 이후에도 남아 있던 대조·검증 업무를 줄여 보험사의 처리시간과 운영비를 동시에 낮추는 데 초점을 맞췄다”고 말했다.

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