한국딥러닝이 국내 대형 보험사에 문서 AI 솔루션 ‘딥에이전트(DEEP Agent)’를 공급했다. 이 솔루션은 보험 청구 문서의 인식뿐 아니라 분류와 검증까지 자동화해, 사전검증 결과 사람 개입 없이 전체 절차를 완료하는 비율이 기존 28%에서 91%로 올라간 것으로 나타났다.
기존 OCR의 한계
기존 OCR 기술은 문자를 인식한 뒤에도 문서 누락, 항목 불일치, 저화질 오류 등을 사람이 다시 확인해야 해 자동화 효과가 제한적이었다. 청구 물량이 늘어날 때마다 외부 검수 인력과 문서당 처리 비용이 함께 늘어나는 구조였다. 보험사 관계자는 “기존에는 청구 물량이 증가할 때마다 외부 검수 인력과 문서당 처리 비용도 함께 늘었다”고 말했다.
딥에이전트의 처리 방식
딥에이전트는 DEEP OCR, DEEP Parser, 비전언어모델(VLM), 검증 엔진을 통해 여러 장의 문서를 하나의 청구 건으로 묶어 처리한다. 필수서류가 갖춰졌는지 확인하고 문서 간 값을 대조한 뒤, 서류 누락이나 정보 불일치, 저신뢰 결과 등 예외 건만 사람이 검수하도록 분류한다. DEEP OCR과 DEEP Parser는 저화질·복잡한 표 문서의 인식 정확도를 높였고, VLM과 검증 엔진은 여러 문서에 흩어진 값을 대조해 오류를 점검한다.
운영비 절감 효과
이 같은 방식으로 문서 한 장당 처리 비용은 약 2500~3000원 수준이며, 사람이 재검수해야 할 문서는 87% 감소했다. 보험사는 연간 약 38억원의 운영비를 절감할 것으로 기대하고 있다. 보험사 관계자는 “반복적인 수작업 검수와 외주 운영 부담을 줄여 연간 약 38억원의 운영비를 절감할 것으로 기대한다”고 밝혔다.
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 말했다. 한국딥러닝은 딥에이전트를 금융·보험·공공·제조 등 비정형 문서 처리가 필요한 산업으로 확장 적용할 계획이다. 현재 딥에이전트를 포함한 관련 솔루션을 제공하는 기업·기관은 80개 이상이다.