한국딥러닝이 국내 대형 보험사에 문서 AI 솔루션 딥에이전트(DEEP Agent)를 공급한 결과, 사람 개입 없이 청구 문서 처리 절차를 전부 완료한 비율이 28%에서 91%로 상승한 것으로 나타났다. 딥에이전트는 DEEP OCR, DEEP Parser, 비전언어모델(VLM), 검증 엔진을 통해 여러 장의 청구 문서를 하나의 건으로 묶어 필수서류 확인과 값 대조를 자동화하고, 서류 누락이나 정보 불일치 등 예외 건만 사람이 확인하도록 분류한다.
사전검증 수치로 본 효과
기존 OCR 방식은 문자를 인식한 뒤에도 문서 누락, 항목 불일치, 저화질 오류 등을 사람이 재확인해야 해 자동화 효과가 제한적이었다. 딥에이전트 도입 후 사람이 재검수해야 할 문서는 87% 감소했고, 이에 따라 해당 보험사는 연간 약 38억원의 운영비를 절감할 것으로 예상하고 있다.
| 항목 | 수치 |
|---|---|
| 사전검증 사람 개입 없는 전체 절차 완료 비율 | 28% → 91% |
| 사람 재검수 필요 문서 감소율 | 87% |
| 문서 한 장당 처리 비용 | 약 2500~3000원 |
| 연간 예상 운영비 절감액 | 약 38억원 |
| 딥에이전트 등 솔루션 제공 기업·기관 수 | 80개 이상 |
도입 배경과 기술 구성
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. DEEP OCR과 DEEP Parser는 저화질·복잡한 표 문서의 인식 정확도를 높이고, VLM과 검증 엔진은 여러 문서에 흩어진 값을 대조해 오류를 점검한다.
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. 딥에이전트는 금융·보험·공공·제조 등 비정형 문서 처리가 많은 산업으로 적용 범위를 확장할 계획이다.