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Issues
- 보험 약관은 보험사별/상품별/판매기간별 형식과 내용이 매우 상이하며, 보통 약관에 다수의 특약으로 구성되어 있어 보험상품의 종류와 성격을 이해하는데 많은 노력이 요구됨
- 인터넷·모바일 등 비대면 보험 상품 가입 비중은 2021년 기준 손보·생보가 각각 7.1%, 0.9% 수준으로 여전히 아날로그식 대면 영업 중심으로 가입이 이루어지고 있음
- 해당 보험에 대한 이해가 충분하지 않은 상황에서 단순 추천으로 가입한 소비자들의 피해가 증가하고 있으며, 보험사 또한 약관 정보에 대한 DB가 충분하지 않아 고객에게 적합한 상품 추천이 어려움
- 이에 고객사는 LLM(Large Language Model) 기반의 디지털 전환 고도화를 통해 경쟁력을 강화하고 업무 생산성 향상, 금융 소비자 보호 등 이슈를 해결하고자 함
Approach
- 보험 약관 문서 특성 상 다양한 형식과 복잡한 구조의 표로 구성되어 있어 단순 RAG(Retrieval Augmented Generation)로는 정확한 답변이 어려우며, 적절한 수준의 청킹(Chunking) 및 임베딩(Embedding) 전략이 요구됨
- 문서 형식 검토와 특약명/감액기간/지급금액 등 추출할 대상을 규정하고,
- 정보 추출 후 DB화 및 향후 발생할 신규 약관 추가를 포함한 업무 처리 자동화 Process 설계함
- 약관 항목, 범위 등 DB 구축 대상과 방법(GPT, OCR 등)을 종합하여 구축 Option을 도출하고, 기간 및 비용 최적화 방안을 검토함
Results
- 보험 상품별 특약 세부 내용을 발췌 및 핵심 요약하며, PDF 원문 페이지 화면 출력하는 등 정보 접근성 향상 가능함
- 상품별 특약 데이터 DB를 활용해, 고객 요구 또는 보험설계사(FA)가 제시하는 조건에 가장 적합한 보험 상품 후보 제시 가능함
- 고객사 보험금 예측을 위한 DB 자체 구축으로 대외 의존도를 낮추고, 데이터 완결성을 확보하여 신뢰도 향상 가능함
Demo Examples