AI OCR 보험청구 자동화 사례
왜 보험업계가 AI OCR에 주목하나?
금융·보험 업계는 방대한 문서와 복잡한 심사 절차로 인해 업무 효율화가 큰 과제로 떠오르고 있습니다. 최근에는 생성형 AI 보험, AI 보험설계사 등 다양한 키워드로 새로운 기술 트렌드가 확산 중이죠. 특히 보험 GPT 같은 대규모 언어 모델을 활용한 상담이나 삼성생명 AI, 삼성화재 AI 도입 사례가 알려지면서, 보험 분야의 디지털 전환 속도가 빨라지고 있습니다.
보험금 청구 프로세스만 해도 상해·질병 등 다양한 케이스에 따라 제출 서류가 달라집니다. 고객이 병원 영수증·진단서·약 처방전 등을 넘기면, 보험사는 이를 일일이 확인하고 심사 기준에 맞춰 검토해야 하죠.
보험금 청구 서류: 진단서, 검사결과지, 입퇴원 확인서, 처방전, 영수증 등
심사 프로세스: 접수 → 문서 확인 → 심사 기준 대조 → 보험금 지급 결정
이때, AI OCR(Optical Character Recognition)을 이용해 청구 서류의 텍스트를 자동 추출하고, 분류·필드 매핑 작업을 자동화하면, 보험심사 속도와 정확도를 크게 높일 수 있습니다. 이번 글에서는, I보험사가 AI OCR 솔루션을 도입해 보험청구 자동화에 성공하고, 고객 만족도와 업무 효율을 모두 높인 실제 사례를 공유합니다.
I보험사의 페인 포인트: 수작업 서류 검토와 긴 청구 처리 기간
I보험사는 업계 중위권 규모의 보험사로, 자동차·실손의료·암보험 등 다양한 상품을 취급하고 있습니다. 그러나 매년 늘어나는 보험금 청구 건수에 대응하기엔, 기존 업무 방식에 한계가 드러났습니다.
1️⃣ 서류 분류와 기재내용 확인의 비효율
고객이 팩스나 이메일로 제출하는 영수증, 진단서, 진료비 상세 내역 등을 담당자가 수작업으로 분류하고, 필요한 정보를 ERP나 보험심사 시스템에 직접 입력해야 했습니다.
의학용어, 병원 문서 양식이 제각각이라 오탈자와 오인식이 자주 발생했습니다.
2️⃣긴 청구 처리 기간
심사 프로세스가 수기로 이뤄지는 부분이 많아, 간단한 청구라도 보험금 지급까지 5~7일 이상 걸리는 경우가 많았습니다.
고객 불만과 CS 문의가 늘어나고, 경쟁사 대비 처리 속도가 떨어진다는 지적이 있었습니다.
3️⃣심사 직원 업무 과부하
수작업 서류 검토와 반복 입력 업무가 심사 직원들에게 큰 부담이었고, 번아웃이 잦았습니다.
정작 중요한 심사 판단과 고객 상담 등 핵심 업무에 시간을 쓰기 어려웠습니다.
이러한 문제를 해결하기 위해, I보험사는 AI OCR과 RPA(프로세스 자동화)를 결합한 보험청구 자동화 시스템 구축에 나섰습니다.
해결 방안: AI OCR + RPA + 보험심사 시스템 연동
✅ AI OCR을 통한 청구 서류 인식·분류
다양한 서류 형식 자동 인식
병원 발급 서류(진단서, 영수증, 검사 결과지 등)와 고객 자필 메모, 팩스 스캔본 등을 AI OCR이 처리해, 텍스트를 추출합니다.
의학용어, 진료코드 등 보험심사에 필수적인 키워드를 탐지해 자동 분류합니다.
문서 레이아웃 분석
단순 텍스트뿐 아니라, 테이블 영역, 금액 필드(진료비, 약제비 등) 등을 인식해 데이터베이스 형식으로 저장합니다.
영수증에서 날짜·병원명·총액 등을 자동 추출해, 재무·회계 시스템에도 연동할 수 있습니다.
✅ RPA 프로세스 자동화
OCR 결과 → 보험심사 시스템 입력
OCR에서 추출된 텍스트를 RPA 봇이 보험심사 시스템(청구 접수, 보상 담당자 화면 등)에 자동 입력합니다.
담당자는 실시간 대시보드에서 오류 혹은 추가 검토가 필요한 건만 확인해 효율을 높였습니다.
진료코드 기반 심사규정 매핑
진료코드(예: ICD-10 코드), 수술코드 등을 자동 매핑해, 해당 질병·수술의 약관 적용 여부를 신속히 확인합니다.
심사 규정에 부합하지 않는 항목은 별도 대기열로 분류해, 담당자가 수동 검토를 진행합니다.
✅ 전자문서 관리와 고객 CS 연동
DMS(문서관리 시스템) 통합
AI OCR로 추출된 모든 데이터와 원본 스캔 문서를 전자문서 형태로 저장, 필요 시 검색과 열람이 즉시 가능합니다.
민감 개인정보(주민등록번호, 진단 내역 등) 접근 권한을 제한해 보안도 강화했습니다.
CS 상담 시스템 실시간 공유
고객이 보험금 지급 진행 상황을 문의하면, CS 상담원이 업데이트된 청구 상태(필요 서류, 심사 단계 등)를 신속히 안내합니다.
처리가 지연되는 경우 추가 서류 요청도 시스템에서 자동 발송합니다.
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AI 솔루션 도입 후 변화
1️⃣ 청구 처리 시간 60% 단축
간단한 청구의 경우 1~2일 내 지급이 가능해졌고, 복잡한 청구도 평균 3일 이내로 단축되었습니다.
고객 만족도 상승과 함께, CS 문의량도 30% 이상 감소했습니다.
2️⃣ 오탈자·입력 오류 70% 이상 감소
OCR과 RPA가 사람 대신 기초 자료를 입력·분류해 인적 오류가 급격히 줄었고, 심사 정확도가 높아졌습니다.
서류 누락이나 금액 입력 실수 등이 크게 줄어 내부 감사에서도 호평을 받았습니다.
3️⃣ 심사 인력 업무 효율 개선
반복 업무가 자동화되면서, 담당자들은 고액 청구나 복합 사건처럼 세심한 검토가 필요한 업무에 집중할 수 있게 되었습니다.
야근도 줄고, 전체 업무 만족도와 조직 효율성이 향상되었습니다.
4️⃣ 데이터 기반 보험 상품 개발
청구 서류 데이터를 디지털로 축적·분석해, 특정 질병·연령대·보장 범위 트렌드를 파악하고 신규 상품 개발이나 보험료 산정에 적극 활용하고 있습니다.
이는 보험산업 AI 활용의 대표적인 예시로, 향후 생성형 AI 보험 및 보험 GPT 도입 가능성도 열어 두고 있습니다.
AI OCR의 작동 원리와 강점
의료/보험 특화 텍스트 인식
일반적인 OCR 모델과 달리, 진단명, 의학용어, 진료코드 등 보험 심사에 자주 쓰이는 텍스트와 약어를 집중 학습해 인식률을 높입니다.
병원별 서식 차이나 도장·필기체 일부에도 대응이 가능하도록 데이터 증강(Data Augmentation)을 진행합니다.
RPA 연동으로 전후 공정 자동화
OCR 결과를 API 형태로 RPA 봇에게 전달해 보험심사 시스템에 즉시 입력, 파일명/폴더 관리까지 처리합니다.
사내 그룹웨어, 회계시스템 등과도 연동해 엔드투엔드 자동화가 가능합니다.
보안·개인정보 보호
의료정보와 개인정보가 담긴 문서를 처리하기 위해, 암호화된 전송/저장, 접근 권한 관리가 필수입니다.
AI OCR 솔루션은 규제 준수(개인정보보호법, HIPAA 등)를 위해 서버 내부 구축(On-Premise) 혹은 전용 클라우드 방식을 지원합니다.
FAQ (자주 묻는 질문)
Q1. 의료 서류는 워낙 형식이 다양하고 필기체가 많아 인식이 어려울 것 같은데, 인식률이 어느 정도인가요?
병원마다 다른 양식을 쓰긴 하지만, 딥러닝 OCR 엔진이 공통 서식과 주요 텍스트 패턴을 학습해 인식률을 90% 이상으로 끌어올렸습니다. 필기체가 지나치게 난해하면 재확인 작업이 필요하지만, 전체적으론 수작업 대비 훨씬 효율적입니다.
Q2. 보험 심사 결과를 AI가 자동으로 결정하는 건가요?
기본적으로는 문서 분류와 데이터 입력 과정이 자동화되는 것이고, 약관 해석이나 복합 심사 판단은 여전히 담당 심사자가 수행합니다. 다만 RPA가 규정상 즉시 지급 가능 건은 자동 승인을 할 수 있도록 설정하기도 합니다.
Q3. 고객정보·진단내용 등 민감정보가 외부로 유출될 위험은 없나요?
AI OCR과 RPA 모두 사내 망(또는 전용 클라우드)에서 동작하며, 업로드 시 암호화가 적용됩니다. OCR 처리 과정에서 주민번호 등 민감정보는 마스킹하거나 접근 권한을 제한해 유출 위험을 최소화합니다.
Q4. 도입 비용과 ROI는 어느 정도인가요?
청구 건수, 회사 규모, 적용 범위 등에 따라 달라집니다. 그러나 수작업에 소요되던 인력 비용과 고객 불만 해소 효과 등을 종합하면, 1~2년 안에 투자 비용을 회수하는 보험사가 많습니다. 파일럿 프로젝트로 실제 효과를 검증할 수도 있습니다.
Q5. 장애 발생 시 보상이나 백업 플랜은?
클라우드 또는 온프레미스 형태에 따라 이중화·백업 체계를 갖추며, 장애 발생 시 신속한 Fallback(기존 수작업/대체 시스템) 절차를 마련해 두는 것이 일반적입니다.
한국딥러닝 AI OCR + RPA 사례 자세히 보기
보험청구 , AI OCR이 답이다
“청구 서류 처리에 너무 많은 시간이 들고, 고객 불만도 커지고 있다면?”
I보험사의 사례에서 보듯, AI OCR과 자동화(RPA)를 적용해 문서 분류와 심사 입력을 효율화하면, 보험금 지급을 훨씬 빠르고 정확하게 진행할 수 있습니다. 이는 곧 고객 만족도 상승과 인력 비용 절감으로 이어집니다.
최근 삼성생명 AI, 삼성화재 AI 등 대형 보험사의 디지털 전환과 더불어, 보험사 AI 활용이 업계 화두가 되고 있습니다. 또한 AI 보험설계사나 생성형 AI 보험처럼 확장 가능한 영역도 무궁무진하죠.
이제는 한국딥러닝과 함께 AI OCR 솔루션으로 보험청구 자동화를 실현해 보세요. 청구 과정부터 문서관리, CS 대응까지 엔드투엔드로 혁신해, 업계 경쟁력을 높이실 수 있습니다.
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