한국딥러닝, DEEP Agent for 보험 출시로 청구 문서 40여 종 1차 판단까지

한국딥러닝이 2026년 8월 27일 보험금 청구 업무에 특화한 AI 에이전트 DEEP Agent for 보험(딥 에이전트 for 보험)을 출시했다. 보험금청구서와 진단서, 진료비 영수증 등 청구·심사 과정의 주요 문서 40여 종을 분류하고, 여러 문서에서 뽑은 데이터를 서로 대조해 정상 처리 가능 여부를 1차로 판단한다. 실제 청구 문서와 업무 기준을 활용한 사전 검증에서는 기존 수작업 방식 대비 처리 비용과 시간이 최대 91% 줄었다.

문서 인식 이후에 남아 있던 일

DEEP Agent for 보험은 문서 인식 이후에 남아 있던 대조·검증과 1차 검토·판단까지 자동화하는 데 초점을 맞췄다. 보험금 청구 심사는 문서를 읽는 데서 끝나지 않는다. 담당자는 청구 건마다 필요한 서류가 모두 들어왔는지 확인하고, 진단서와 영수증, 세부내역서에 적힌 값이 서로 맞는지 대조한 뒤, 계약 조건과 청구 기준에 비춰 처리 여부를 정한다. 그동안 보험사는 광학문자인식(OCR)으로 문서를 1차 인식한 뒤 불확실하거나 누락된 내용을 외부 인력이 다시 검수하는 방식을 써 왔다. 복잡한 표나 저화질 이미지일수록 재검수가 필요해, 청구량이 늘면 인력과 운영비가 함께 늘어나는 구조였다.

서류 확인부터 1차 판단까지 어떻게 이어지나

DEEP Agent for 보험은 보험금청구서, 진단서, 진료비 영수증, 진료비 세부내역서, 입퇴원확인서 등 주요 문서 40여 종에 대응한다. 여러 장의 문서를 하나의 청구 건으로 묶어 분류하고, 사고 유형과 진단명, 입원·통원·수술 같은 청구 내용을 파악해 필요한 구비서류를 자동으로 구분한다. 대리청구에 필요한 위임 서류까지 확인하며, 필수 서류가 빠지면 누락 건으로 분류해 담당자에게 알린다.

서류가 갖춰지면 진단명과 진료일, 청구금액 같은 핵심 데이터를 여러 문서에서 추출해 대조하고, 보험 계약과 청구 기준을 적용해 정상 처리 가능 여부를 1차로 판단한다. 정상 건은 후속 업무 시스템으로 자동 연결되고, 정보 불일치나 서류 누락 같은 예외 건만 담당자에게 전달된다.

대형 보험사 사전검증에서 확인한 효과

한국딥러닝은 2026년 8월 11일 국내 대형 보험사에 문서 자동화 솔루션 DEEP Agent를 공급한다고 밝혔다. 이 보험사의 사전검증에서 보험금 청구 문서의 완전자동처리율은 28%에서 91%로 올랐고, 사람이 다시 확인해야 하는 문서는 87% 줄었다. 보험사는 반복 검수와 외주 운영 부담을 줄여 연간 약 38억 원의 운영비를 절감할 것으로 예상했다. 처리 범위도 필기체, 복잡한 표, 저화질 이미지, 여러 페이지에 걸친 진료비 내역까지 넓어졌다. 솔루션은 OCR과 비전언어모델(VLM), 검증 엔진을 결합해 구성됐다. 서류를 청구 건별로 묶어 필수서류 제출 여부와 정보 일치 여부를 확인하고, 문제없는 건은 후속 심사로 넘기며 추가 확인이 필요한 건만 따로 분류한다.

김지현 한국딥러닝 대표는 당시 기업 문서 자동화의 성패가 일부 까다로운 문서 때문에 사람이 전체 업무에 다시 개입하는 문제를 얼마나 줄이느냐에 달려 있다고 말했다.

"딥에이전트 for 보험은 문서 인식 이후에도 남아 있던 대조·검증 업무를 줄여, 보험사의 처리시간과 운영비를 동시에 낮추는 데 초점을 맞췄습니다. 앞으로는 사람의 검수 시간을 얼마나 줄이고 청구 건당 처리 비용을 얼마나 낮췄는지가 보험 AI의 성과를 가르는 기준이 될 것입니다."

— 김지현 한국딥러닝 대표

일본 등 해외 보험시장으로

한국딥러닝은 일본 대형 보험사를 포함한 해외 보험시장으로 적용 범위를 넓히고 있다. 보험금 청구·심사를 시작으로 계약, 인수, 보상 등 보험 업무 전반의 문서 처리로 적용 영역을 확대할 계획이다.