한국딥러닝 DEEP Agent, 대형 보험사 완전자동처리율 28%에서 91%로

한국딥러닝이 2026년 8월 국내 대형 보험사에 AI 에이전트 DEEP Agent(딥 에이전트)를 공급한다. 보험금 청구 문서를 활용한 사전 검증에서 사람 개입 없이 분류·추출·구조화·검증까지 마치는 완전자동처리율은 28%에서 91%로 올랐고, 사람이 다시 확인해야 하는 문서는 기존보다 87% 줄었다. 보험사는 이를 통해 연간 약 38억 원의 운영비 절감을 기대하고 있다.

보험금 청구 한 건에 쌓이는 서류

보험금 청구 한 건에는 청구서, 진료비 세부내역서, 영수증, 신분증, 통장사본처럼 형식이 서로 다른 문서가 함께 제출된다. 기존 광학문자인식(OCR)은 글자를 읽을 수는 있었지만 서류 누락, 항목 불일치, 저화질로 인한 오류는 결국 사람이 다시 확인해야 했다.

이 보험사는 OCR로 1차 인식을 한 뒤 외부 검수 인력이 원문과 대조하는 방식을 써 왔다. 검수 인력은 수십 명 규모였고, 문서 한 장당 약 2,500~3,000원의 비용이 들었다. 복잡한 표, 저화질 이미지, 보험사마다 다른 서류 양식이 자동화를 가로막는 요인이었다. 보험사 측은 청구 물량이 늘 때마다 외부 검수 인력과 문서당 처리 비용도 함께 늘었다고 설명했다.

문서가 아닌 '청구 건' 단위로 처리

DEEP Agent는 여러 서류를 개별 문서가 아닌 하나의 보험금 청구 건으로 묶어 처리한다. 필수 서류가 모두 제출됐는지 확인한 뒤 정상 건은 후속 심사로 넘기고, 서류 누락이나 문서 간 정보 불일치, 신뢰도가 낮은 결과는 예외 건으로 분류해 사람이 확인하게 한다. 사람은 전체 문서가 아니라 예외로 걸러진 건만 보면 된다.

처리 과정은 네 가지 구성 요소가 나눠 맡는다. DEEP OCR은 기울어지거나 화질이 낮은 영수증과 진료 서류에서 숫자와 금액을 인식한다. DEEP Parser는 병합 셀이 있는 복잡한 표와 여러 페이지에 걸친 진료비 내역의 구조를 복원한다. 문서 특화 비전언어모델(VLM)은 양식이 달라도 같은 의미의 항목을 공통 업무 기준으로 구조화하고, 검증 엔진은 청구인과 피보험자 정보, 계좌번호, 진료 기간, 청구 금액을 여러 문서에서 서로 대조한다.

한국딥러닝은 이번 사업을 위해 필기체, 복잡한 표, 저화질 이미지, 여러 페이지에 걸친 진료비 내역까지 처리하도록 엔진을 고도화했다. DEEP Agent는 2025년 3월 문서로 일을 끝내는 AI 에이전트로 출시됐고, 2026년 5월 국가 공인 소프트웨어 품질 인증인 GS인증 1등급을 종합 97.77점으로 받았다. 2026년 상반기 매출이 전년 동기 대비 3.4배 늘 만큼 금융과 공공의 수요가 커진 가운데 나온 보험 분야 공급이다.

"기업 문서 자동화의 성패는 일부 까다로운 문서 때문에 사람이 전체 업무에 다시 개입하는 상황을 얼마나 줄이느냐에 달려 있습니다."

— 김지현 한국딥러닝 대표

비정형 문서를 다루는 산업으로 확대

김 대표는 고객이 현장에서 효과를 체감할 수 있도록 처리 엔진을 계속 강화하겠다고 밝혔다. 한국딥러닝은 DEEP Agent를 금융, 보험, 공공, 제조처럼 비정형 문서를 대량으로 처리하는 산업에 적용해 나갈 계획이다. DEEP Agent는 문서 분석에서 검증, 판단, 시스템 입력까지 수행한다.