자동차 보험청구 자동화 워크플로우를 위한 Agentic AI 구축 가이드

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자동차 보험청구도 이젠 AI가 한다? – Amazon Nova, Snowflake, LangGraph를 활용한 Agentic AI 배포 가이드

AI 기술이 점점 더 인간의 판단과 역할을 대체하면서 'Agentic AI'라는 새로운 개념이 주목받고 있습니다. 특히 보험, 금융, 제조 등 데이터 기반 의사결정과 자동화가 중요한 산업에서는 이러한 Agentic AI 솔루션의 활용이 강화되고 있는데요, 오늘은 AWS의 Amazon Nova, Snowflake의 Document AI, 그리고 LangGraph를 조합하여 실제 보험청구 프로세스를 자동화한 사례를 소개합니다.

Agentic AI란?

Agentic AI는 단순히 입력에 반응하는 기존 AI와 달리, 관찰→이해→판단→행동→학습의 과정을 자율적으로 수행하는 시스템입니다. 이러한 구조는 대규모 언어모델(LLM) 기반 추론, 멀티모달 분석, 규칙 기반 결정 등을 통합하여 생성적 AI와 전통적 AI를 결합한 시스템을 구축할 수 있습니다.

도입 사례: 자동차 보험청구 자동화 워크플로우

이번 블로그에서는 Amazon Bedrock의 Amazon Nova 모델과 Snowflake Document AI를 이용하여 구축한 '자동차 보험청구 자동화 워크플로우'를 살펴봅니다. 실제 보험사에 적용 가능한 이 구조는 다음과 같은 흐름으로 진행됩니다.

도입 구조 개요

1. 사용자 파일 업로드
   Streamlit 기반 프론트엔드에서 운전면허증, 자동차 파손 이미지, 청구서 양식을 업로드합니다.

2. 문서 데이터 추출
   Snowflake Document AI의 Arctic-TILT 모델을 통해 운전면허증(예: DL 번호, 생년월일), 청구서(사고일자, 차량 정보)를 구조화된 데이터로 추출합니다.

3. 자동차 사진 분석
   Amazon Bedrock의 Amazon Nova Lite 모델이 파손 이미지로부터 차종, 색상, 손상 정도 등을 자연어 요약으로 반환합니다.

4. 일치 및 검증 로직 수행
   모든 문서에서 추출한 필드들을 상호 비교하고, Snowflake의 데이터베이스에 등록된 고객 프로필 및 보험 만료일과 대조하여 실제 유효 요청인지 확인합니다.

5. 결과 도출 및 이메일 작성
   Amazon Nova Lite를 통해 고객에게 보낼 자연어 보험 결정 메일을 자동 생성합니다.

6. LangGraph 기반 전체 흐름 자동화
   각 단계를 노드로 구성하고 상태 정보를 공유하는 상태 머신 구조로 전체 워크플로우를 체계적으로 관리하며, 확장성과 감사 기능을 확보할 수 있습니다.

배포 가이드 및 필수 조건

이 시스템을 구현하기 위해서는 다음 요소들이 필요합니다.

• Snowflake 계정 및 Document AI 기능 활성화
• Amazon Bedrock 접근 권한이 포함된 AWS 계정
• Python 3.x 환경 구성 및 라이브러리 설치
• 샘플 문서(운전면허증, 보험청구서, 사고 사진)
• LangGraph 기반 상태 머신 구성(GitHub 예제 활용 가능)

활용 가치 및 비교 우위

해당 워크플로우는 기존의 수작업 기반 청구 처리와는 달리 다음과 같은 강력한 장점을 제공합니다:

• 자동화: Streamlit으로 입력된 파일은 AI가 자동으로 분석 및 판단하여 완전한 이메일 결과 생성까지 구현
• 통합성: Snowflake, AWS, LangGraph 간 통합 구성으로 관리 및 확장 용이
• 신뢰성과 감사 가능성: 비교 결과와 판단 근거를 구조화된 JSON으로 출력해 내부 감사 대응 가능
• 활용 유연성: 템플릿화된 구조로 보험 외에도 다양한 분야로 확장 용이 (예: 금융 신청, 고객 상담, 법률 문서 검토 등)

결론

이처럼 생성형 AI와 구조화된 데이터를 연결하고, 각 단계를 Agent로 분리하여 동작하는 Agentic AI는 보다 유연하고 자율적인 시스템을 만드는데 핵심 역할을 하고 있습니다. 실제 비즈니스 환경에서 AI를 적극적으로 도입하고 싶다면 이 구조를 활용한 워크플로우를 적극 고려해보는 것을 추천드립니다.

본 사례는 단순한 보험 자동화가 아닌, 다양한 업무 자동화의 기반이 될 수 있는 중요한 활용 예시로써, 앞으로의 AI 도입 전략 수립에 큰 도움이 될 것입니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-an-agentic-solution-with-amazon-nova-snowflake-and-langgraph/