한국딥러닝이 국내 대형 보험사에 문서 AI 솔루션 ‘딥에이전트(DEEP Agent)’를 공급했다. 청구 문서를 단순히 인식하는 데 그치지 않고 분류와 검증까지 자동화해, 사전검증 결과 사람 개입 없이 전체 절차를 완료하는 비율이 기존 28%에서 91%로 상승했다.
기존 OCR의 한계, 재검수 부담
기존 OCR 기술은 문자 인식 이후에도 문서 누락, 항목 불일치, 저화질 오류 등을 사람이 다시 확인해야 해 자동화 효과가 제한적이었다. 청구 물량이 늘어날 때마다 외부 검수 인력과 문서당 처리 비용도 함께 증가하는 구조였다. 보험사 관계자는 “기존에는 청구 물량이 증가할 때마다 외부 검수 인력과 문서당 처리 비용도 함께 늘었다”고 말했다.
DEEP OCR·Parser·VLM으로 건별 자동 검증
딥에이전트는 DEEP OCR, DEEP Parser, 비전언어모델(VLM), 검증 엔진을 통해 여러 문서를 하나의 청구 건으로 묶어 필수서류 확인과 값 대조를 수행한다. 서류 누락, 정보 불일치, 저신뢰 결과 등 예외 건만 사람이 확인하도록 분류해, DEEP OCR과 DEEP Parser는 저화질·복잡한 표 문서의 인식 정확도를 높이고 VLM과 검증 엔진은 여러 문서에 흩어진 값을 대조해 오류를 점검한다.
연 38억원 절감 기대
이번 적용으로 사람이 재검수해야 할 문서는 87% 줄었고, 문서 한 장당 처리 비용은 약 2500~3000원 수준이다. 보험사는 이를 통해 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. 현재 딥에이전트를 비롯한 관련 솔루션은 80개 이상의 기업·기관에 제공되고 있으며, 한국딥러닝은 금융·보험·공공·제조 등 비정형 문서 처리가 필요한 산업으로 적용 범위를 넓힐 계획이다.