Amazon Bedrock로 자연어 기반 청구조회 솔루션 구축하기

Amazon Bedrock로 자연어 기반 청구조회 솔루션 구축

최근 AWS에서 제공하는 Amazon Bedrock는 자연어를 사용해 보험 청구 내역을 조회할 수 있는 강력한 도구로 각광받고 있습니다. 이 시스템은 고객이 청구 상태를 쉽게 알 수 있도록 도와주고, 상담사는 빠르게 답변을 제공할 수 있게 하며, 조정자는 다양한 보험 청구 내역을 효율적으로 관리할 수 있도록 합니다.

Amazon Bedrock 활용 사례 및 주요 기능

주요 기능으로는 Retrieval Augmented Generation (RAG)이 있는데, 이 기능은 문서를 기반으로 모델의 응답을 생성합니다. Amazon Bedrock Knowledge Bases는 이러한 문서 기반 RAG 기능을 제공하며, 청구 데이터의 파싱과 클러스터링, 임베딩, 벡터 저장을 관리하여 자연어 기반 쿼리를 가능하게 합니다.

이 시스템을 통해 사용자는 각각의 보험 계약자, 상담사, 조정자들이 다른 문의에 신속하고 정확하게 대답할 수 있도록 지원합니다. 예를 들어, 청구 승인 여부나 요구 조건을 다수의 서류에서 빠르게 찾을 수 있습니다. 다음은 실제 적용된 사례의 구조입니다.

구축 및 활용 가이드

AWS S3에 저장된 청구 문서를 기반으로 Amazon Bedrock Knowledge Bases를 활용하여 시스템을 구축합니다. 데이터는 PDF, Word, 텍스트 형식으로 Amazon S3에 저장되며, 메타데이터 파일을 통해 필터링이 가능합니다.

이 시스템은 사용자 문의를 AgenticRetrieveStream API를 통해 처리하며, 다단계 질문에 대한 추적과 응답을 지원합니다. 또한, 메타데이터 필터링은 특정 청구서류에 집중할 수 있도록 도와줍니다. 예를 들어, 특정 금액 이상의 청구서나 특정 기간 동안의 청구서 등 다양한 필터 조건을 활용할 수 있습니다.

결론

Amazon Bedrock는 보험 산업에서 자연어 기반의 효율적인 청구 조회 시스템을 구축하는 데 최적화된 도구입니다. 직접 문서에 기반한 정보 추출 및 응답 생성 기능을 통해 보다 빠르고 정확한 서비스를 제공합니다. 자세한 정보를 원한다면 AWS의 공식 문서를 참고하시기 바랍니다.

[1] https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base.html