대부분의 보험사는 가장 큰 문제점에서 시작합니다. 더 나은 첫 워크플로는 명확히 정의할 수 있는 워크플로입니다.
‘AI 전환‘에서 시작하지 마세요
보험사는 문서로 운영됩니다. 보험약관, 배서, 클레임 파일, 서신, 언더라이팅 노트, 업무 절차서(SOP), 규제 제출 서류 등이 있습니다.
보험 문서는 서로 독립적인 경우가 드뭅니다. 하나의 보험증권은 배서로 수정되고, 손해 발생일을 기준으로 해석되며, 클레임 증거 및 내부 절차와 함께 검토될 수 있습니다. 그래서 버전, 문서 간 관계, 증거 범위 자체가 워크플로의 일부가 됩니다.
중요한 질문은 AI가 그 모든 문서로 무엇을 할 수 있느냐가 아닙니다. 유용한 질문은 더 좁습니다. 어떤 하나의 워크플로가 테스트할 만큼 작고, 중요할 만큼 의미 있으며, 평가할 만큼 명확한가입니다. 하나의 워크플로는 팀에 명확한 테스트를 제공합니다. ‘AI 전환’은 워크플로로 나누기 전까지는 그러지 못합니다.
가장 좋은 첫 워크플로는 가장 큰 문제점이 아닙니다. 명확히 정의할 수 있는 워크플로입니다.
작업 단위를 정의하세요
챗봇, LLM, RAG, OCR에서 시작하지 마세요. 과제에서 시작하세요:
| 누군가가 반복적인 업무를 완료하기 위해, 정의된 문서 집합에서 무언가를 찾거나 확인해야 합니다. |
테스트할 수 있는 워크플로에는 네 가지 요소가 있습니다. 사용자, 문서, 질문, 그리고 그 뒤에 이어지는 결정입니다. 이 네 가지를 모두 지목할 수 있다면 평가할 수 있습니다. 그러지 못한다면 아직 너무 광범위한 것입니다.
구체적인 예시:
| 클레임 담당자가 손해 발생일에 유효했던 보험약관과 배서가 무엇인지 확인해야 합니다. |
첫 워크플로를 고르는 다섯 가지 질문
후보 워크플로를 다섯 가지 질문으로 점검하세요. 좋은 첫 선택은 다섯 가지를 모두 통과합니다.
1. 같은 문서 관련 질문이 여러 보험증권이나 클레임에서 반복되는가? 좋은 첫 워크플로에는 반복해서 돌아오는 한 가지 유형의 질문이 있습니다. 어떤 조항이 적용되는가? 어느 버전이 유효했는가? 어떤 배서가 기본 약관을 바꾸었는가? 어떤 증빙 문서가 아직 누락되었는가?
2. 문서 범위가 명확한가? AI가 검색할 수 있는 대상을 지목할 수 있어야 합니다. 보험약관, 배서, 클레임 문서, 내부 절차 등입니다. 범위가 ‘회사 안의 모든 것’이라면 시작하기에는 너무 넓습니다.
3. 답변을 원본과 대조해 확인할 수 있는가? 출처 표시가 답을 정확하게 만들지는 않습니다. 다만 답을 검증 가능하게 만듭니다. 그래서 클레임 담당자가 그 답을 신뢰할지 판단할 수 있습니다. 첫 워크플로에서는 틀린 답을 원본 확인으로 잡아낼 수 있는 질문을 고르세요.
4. 답변 이후에 명확한 사람의 결정이 있는가? AI는 정의된 한 단계를 지원합니다. 프로세스를 대체하지 않습니다. AI가 검색하고, 담당자가 검토하며, 담당자가 결정합니다.
5. 만들기 전에 성공의 모습을 정의할 수 있는가? 여기서 성공은 숫자가 아니라 운영적인 것입니다. 워크플로가 올바른 문서를 검색하고, 관련 버전을 식별하며, 답변을 증거에 연결하고, 담당자의 기존 검토 과정에 들어맞아야 합니다. 쓸 만한 워크플로라면 증거가 불완전할 때를 알아차려야 하며, 일부만 있는 문서 집합을 완전한 것으로 취급해서는 안 됩니다. 팀이 ‘사용할 만큼 충분히 좋다’는 것이 무엇인지 미리 말할 수 없다면, 그 워크플로는 아직 너무 모호합니다.
실용적인 첫 워크플로 예시
클레임을 위한 보험증권 및 배서 검색.
- 해당 보험증권은 2014년에 처음 언더라이팅되었습니다.
- 기본 보험증권은 스캔된 PDF로 보관되어 있습니다.
- 두 건의 배서가 수년에 걸쳐 별도로 등록되었습니다.
- 이후에 클레임이 발생합니다.
- 클레임 담당자는 손해 발생일에 유효했던 버전이 필요합니다.
다섯 가지 질문에 대입하면:
| 질문 | 이 워크플로가 통하는 이유 |
| 반복되는 과제인가? | 같은 검색 질문이 여러 클레임에서 반복됩니다 |
| 문서가 정의되었는가? | 보험약관, 배서, 관련 클레임 문서 |
| 검증 가능한가? | 답변의 근거를 실제 보험증권과 배서에서 확인할 수 있습니다 |
| 사람의 결정이 있는가? | 클레임 담당자가 조치 전에 검토합니다 |
| 성공이 명확한가? | 올바른 문서와 버전이, 추적 가능한 증거와 함께 제시됩니다 |
범위가 좁으면 테스트를 평가하기도 더 쉬워집니다.
첫 워크플로로 고르지 말아야 할 것
다음을 요구하는 첫 워크플로는 피하세요:
- 보험사 전체의 모든 문서 소스;
- 여러 부서와 시스템을 한꺼번에;
- AI가 최종 비즈니스 결정을 내리는 것;
- 자동 보장 여부 판정;
- 자동 클레임 승인 또는 거절;
- 정의되지 않은 접근 권한이나 보안 요구사항;
- ‘운영을 더 똑똑하게 만든다’ 같은 성공 기준.
이런 것들은 나중에 유효한 워크플로가 될 수 있지만, 검색 중심의 첫 테스트보다 결정 리스크가 더 큽니다.
워크플로를 한 문장으로 설명할 수 없다면, 아직 시작하기에 너무 광범위할 가능성이 높습니다.
문서 계층을 진단하세요
워크플로를 정했다면 세 가지 질문이 이어집니다. 순서대로 답하세요. 먼저 위치, 그다음 사용 가능성, 마지막으로 문서에 얼마나 많은 준비가 필요한지입니다.
- 문서는 어디에 있는가?
- 현재 형태 그대로 검색·추출이 가능한가?
- 워크플로에 검색만 필요한가, 아니면 문서 계층을 먼저 준비해야 하는가?
이 질문들은 서로 다른 두 가지 문제를 구분합니다. 하나는 지식 검색 문제이고, 다른 하나는 문서 준비 문제입니다.
별도로 등록된 배서가 있는 스캔된 기본 보험증권은, 검색 문제를 이미 문서 준비 문제로 바꿔 놓았을 수 있습니다.
Oriene AI는 첫 번째 경우를 지원합니다. 문서가 이미 사용 가능하고, 특정 워크플로에 대해 출처를 함께 제시하는 근거 기반 어시스턴트가 필요한 경우입니다.
Oridex는 두 번째를 지원합니다. 작업의 핵심이 문서 계층의 수집, 추출, 구조화, 인덱싱에 있는 경우입니다.
| 어느 쪽이 필요한가요? 워크플로에서 시작하세요. 문서가 이미 사용 가능하다면 지식 계층만으로 충분할 수 있습니다. 그렇지 않다면 문서 계층을 먼저 준비하세요. |
배울 수 있을 만큼 첫 워크플로를 작게 만드세요
쓸 만한 첫 워크플로는 들여다볼 수 있을 만큼 작습니다. 하나를 고르기 전에 물어보세요. 사용자가 그 답을 만들어 낸 정확한 문서와 버전까지 되짚어 갈 수 있는가? 그렇지 않다면 워크플로를 다시 좁히세요.