보험업계 문서 처리 자동화의 기준이 달라지고 있다. 그동안 OCR 기술은 문자를 인식하는 수준에 머물렀지만, 문서 누락이나 항목 불일치, 저화질 오류가 발생하면 결국 사람이 다시 확인해야 해 자동화 효과가 제한적이었다. 이런 한계를 넘어 청구 물량이 늘어도 사람 개입 없이 전체 절차를 끝내는 비율을 끌어올리는 방향으로 시장이 움직이고 있다.
인식에서 검증까지, 자동화 범위가 넓어진다
한국딥러닝은 국내 대형 보험사에 문서 AI 솔루션 딥에이전트(DEEP Agent)를 공급하고 문서 분류·검증 자동화를 지원한다고 밝혔다. 딥에이전트는 DEEP OCR, DEEP Parser, 비전언어모델(VLM), 검증 엔진을 통해 청구 문서를 건별로 묶고 필수서류 확인과 값 대조까지 마친 뒤, 서류 누락이나 정보 불일치, 저신뢰 결과 같은 예외 건만 사람이 확인하도록 분류한다. DEEP OCR과 DEEP Parser는 저화질·복잡한 표 문서의 인식 정확도를 높이고, VLM과 검증 엔진은 여러 문서에 흩어진 값을 대조해 오류를 점검하는 역할을 맡는다.
수치로 드러난 재검수 감소 효과
이번 도입 결과 사전검증에서 사람 개입 없이 전체 절차를 완료하는 비율은 기존 28%에서 91%로 상승했다. 사람이 재검수해야 할 문서는 87% 줄었고, 문서 한 장당 처리 비용은 약 2500~3000원 수준으로 나타났다. 이를 통해 해당 보험사는 연간 약 38억원의 운영비 절감을 기대하고 있다. 보험사 관계자는 “기존에는 청구 물량이 증가할 때마다 외부 검수 인력과 문서당 처리 비용도 함께 늘었다”며 “반복적인 수작업 검수와 외주 운영 부담을 줄여 연간 약 38억원의 운영비를 절감할 것으로 기대한다”고 말했다.
업무자동화 트렌드의 핵심 기준
김지현 한국딥러닝 대표는 “기업 문서 자동화의 성패는 일부 까다로운 문서로 인해 사람이 전체 업무에 다시 개입하는 상황을 얼마나 줄이느냐에 달려 있다”며 “기업이 현장에서 효과를 체감할 수 있도록 딥에이전트의 처리 엔진을 강화하겠다”고 밝혔다. 한국딥러닝은 딥에이전트 등 문서 AI 솔루션을 금융·보험·공공·제조 등 비정형 문서 처리 산업으로 확장 적용할 계획이며, 현재 이러한 솔루션을 도입한 기업·기관은 80개 이상이다. 문자 인식률 자체보다 사람의 재검수를 얼마나 줄이느냐가 문서 AI 실효성을 가늠하는 기준으로 떠오르고 있다.