지능형 보험 언더라이팅 자동화 시스템 구축 가이드

보험 언더라이팅을 자동화하는 지능형 에이전트 구축 가이드

보험 언더라이팅은 고객 정보 분석, 위험 평가, 규제 요건 충족 등 복잡한 프로세스를 요구합니다. 그러나 많은 보험사는 여전히 데이터가 사일로(Silo)로 분산되어 있고, 설명 가능하고 감사를 위한 기준을 충족하지 못하는 블랙박스 AI를 사용하고 있으며, 포괄적인 사기 탐지 체계를 갖추지 못한 상황입니다.

이 글에서는 AWS의 Amazon Nova 2 Lite, Amazon Quick Suite, Bedrock AgentCore를 활용한 자동화된 보험 언더라이팅 시스템 구축 방법을 소개하고, 실제 구축 가이드와 함께 자동화된 활용 사례를 통해 실질적인 개선 가능성을 제시하고자 합니다.

지능형 보험 언더라이팅 시스템 구성 개요

Amazon Nova 2 Lite는 대형 언어 모델(LLM)로 사용자 질의에 대한 합리적 판단을 추론하며, MCP(Model Context Protocol) 툴과 함께 다양한 데이터를 수집하고, 이를 기반으로 보험 언더라이팅 결정을 수행합니다. 해당 솔루션은 Amazon Quick Suite의 챗봇 인터페이스를 통해 자연어로 상호작용할 수 있으며, Amazon Cognito 기반 OAuth 인증을 통해 사용자를 식별합니다.

시스템 구성도는 다음과 같습니다.

언더라이팅 자동화의 주요 흐름

1. 사용자는 Quick Suite 챗봇 UI를 통해 “지원자 APP-0900의 리스크를 평가해줘”와 같은 질의를 입력합니다.
2. 챗봇은 MCP 서버에 액션 요청을 보내고, 요청에 필요한 정보(지원자 ID, 클레임 번호 등)를 추출합니다.
3. OAuth 인증을 통해 Amazon Cognito로부터 액세스 토큰을 받아 유효성을 검증합니다.
4. AgentCore Runtime은 이 요청을 자동으로 MCP의 JSON-RPC 2.0 형식으로 변환하여 MCP 서버로 전달합니다.
5. MCP 서버는 Amazon S3와 DynamoDB에서 데이터를 조회하고, Amazon Nova 2 Lite를 통해 판단 및 분석을 수행합니다.
6. 출력 결과는 사용자 챗봇 인터페이스로 반환되어 자연어로 결과 분석이 제공됩니다.

구현을 위한 배포 가이드

이 시스템 구축은 다음 단계를 통해 진행됩니다.

1. MCP 서버를 Amazon Bedrock AgentCore에 호스팅
2. Quick Suite와 MCP 서버 간 OAuth 기반 서비스 통합
3. 통합 테스트 수행
4. Quick Suite 커스텀 챗봇 생성 및 배포

MCP 서버 배포 절차 (자동화 스크립트 기반)

• MCP 서버 GitHub 저장소 복제 및 설정(https://github.com/aws-samples/sample-quicksuite-chatagent-insurance-underwriting.git)
• 엔터프라이즈 설정 파일 수정(config/enterprise_config.yaml)
• 가상 환경 구성 및 의존성 패키지 설치
• 테스트 데이터를 생성하여 DynamoDB/S3에 저장
• deploy.sh 실행으로 MCP 서버 배포, IAM 권한 설정, OAuth 문서 생성

Quick Suite와 MCP 연동 설정 가이드

Quick Suite에서 MCP 서버와의 통합을 위한 주요 단계는 다음과 같습니다.

• 서비스 인증 기반 OAuth 클라이언트 정보 설정
• MCP 서버 엔드포인트 입력 후 액션 통합 생성
• 액션 API 테스트를 통해 정상 응답 확인

챗봇 에이전트 생성 및 활용 자동화

빠르게 언더라이팅 전용 챗봇을 제작하여 업무에 바로 활용할 수 있습니다. 커스텀 챗봇을 설정할 때는 역할, 설명, 수행 규칙 등을 입력하고 기존 MCP 액션을 연동하면 됩니다.

• 챗봇 이름과 설명 등록
• 언더라이팅 전용 역할 정의 (예: Nova, 보험 언더라이터 분석가)
• 행위 규칙에 리스크 설명, 규제 준수, 분석 로직 명시
• 챗 인터페이스에서 실시간 질의 수행 가능

활용 사례 및 자동화 효과

이 시스템을 통해 언더라이팅 팀은 단순한 규칙 기반 자동화가 아닌 고차원 reasoning을 기반으로 한 분석 결과를 빠르게 얻을 수 있으며, 다음과 같은 자동화를 실현할 수 있습니다.

• 사용자로부터 “APP-0900 리스크 평가” 질의를 받아 즉시 리스크 분석 결과 반환
• “30일 이내 클레임 제출 건 목록 조회”와 같은 부정 행위 탐지 가능
• 정책 관리자들은 대시보드 없이도 언어형 쿼리로 포트폴리오 인사이트 획득 가능
• 전체 대화 흐름, 판단 근거가 Amazon CloudWatch에 로깅되므로 감사 대비 가능

또한 MCP 서버 및 챗봇은 무상태(stateless)로 구성되어 있어 수평적 확장이 가능하므로 기업 규모에 관계없이 기존 시스템에 유연한 적용이 가능합니다.

결론

Amazon Nova 2 Lite와 Quick Suite를 중심으로 한 이 자동화 보험 언더라이팅 시스템은 데이터 일관성, 설명 가능성, 사기 탐지 등 다양한 당면 과제를 해결할 수 있는 최신형 솔루션입니다. 다양한 AWS 서비스를 통합 활용하여 정확성과 자동화를 동시에 확보할 수 있으며, 단계별 배포 가이드를 통해 실제 구현도 30분 이내에 가능합니다.

지금 바로 GitHub 저장소를 클론하고 기업 내 언더라이팅 자동화를 시작해 보세요. 이를 통해 업무 효율화를 넘어, 새로운 보험 상품 전략 수립까지도 가능해질 것입니다.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/create-an-intelligent-insurance-underwriter-agent-powered-by-amazon-nova-2-lite-and-amazon-quick-suite/