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보험 산업에서는 매년 다양한 보험 상품이 출시되고, 고객들은 24시간 다양한 채널로 문의를 남기기 때문에, 인력 비용과 응대 품질 관리가 중요합니다. 특히, 고객 문의는 간단한 가입 절차부터 복잡한 약관·특약 설명, 보험금 청구나 거절 사유 등에 이르기까지 폭넓은 범위를 커버해야 합니다. AI 기반 대고객 챗봇을 도입하면, 24/7 운영을 통해 고객 편의성을 높이고, 기본적인 문의·상담 업무를 자동화하여 운영 비용을 절감할 수 있습니다. 하지만, 약관이 복잡하고, 규정이 수시로 바뀌어 챗봇이 이를 실시간 반영해야 한다는 점이 도전 과제입니다. LLM(대규모 언어 모델) 기반 접근이 필수적인 이유입니다.

VESSL의 LLMOps로 도입할 수 있는 AI 서비스

대고객용 AI 챗봇

• 고객이 보험 상품 문의, 갱신, 약관 설명, 보험금 청구 여부 등 질문 시 24/7 즉각적으로 답변
• 반복 업무 자동화
• LLM과 파인튜닝·RAG를 활용해 내부 약관·내규·상품 정보를 결합, 정확한 맥락 제공
• AI 도입 경험이 전무한 기업도 단계별로 쉽게 구축 가능

해결 과제 정의

보험사는 매년 새로운 상품들을 통해 새로운 고객을 유치하고, 기존 고객의 관심을 유도합니다. 날이 갈수록 새로운 상품과 그에 따른 규정, 연계된 상품들의 연결성은 복잡해질 수 밖에 없습니다. 내일은 임직원이 검토해야 할 문서의 양이 더 늘어나게 되는 것입니다.

그렇다면, 어떻게 보험사가 대고객 챗봇을 첫 단계부터 구축해, 반복적인 고객 문의를 자동화하고, 정확한 약관 정보를 실시간 제공해 운영 비용과 고객 불만을 모두 줄일 수 있을까요?

VESSL AI가 제안드리는 해결 과제는 다음과 같습니다.

복잡한 약관과 자주 바뀌는 내규

• 상품이 다양하고, 약관이 복잡해 고객 문의에 정확히 대응하기 어려움
• 내규·규정이 변경되면 챗봇이 실시간으로 반영해야 함

대고객 상담 & 법적 리스크

• 잘못된 정보 안내 시 법적 분쟁·브랜드 이미지 타격
• 콜센터 24시간 상주 어렵고, 인력 비용이 높음

실시간 규정 데이터 업데이트

• 약관·규정이 바뀌면, 챗봇이 즉시 재학습해 고객에게 최신 정보 안내
• 업데이트로 오류·지연 발생 방지

콜센터 비용 절감 & 고객 만족

• 간단 문의를 챗봇이 대처, 상담사 투입은 복잡한 사례에만 집중하여 반복 업무 자동·최소화
• 고객은 언제든 정확한 응답을 받아 불만 최소화

솔루션

이러한 문제들은 VESSL의 LLMOps 플랫폼을 통해 대고객 AI 챗봇을 구축·운영으로 해결할 수 있습니다.

• 대고객 챗봇 (24/7)
  • 상품 추천, 약관 설명, 보험금 청구 문의 등 고객 질의 자동화
  • 내부 약관을 벡터화+LLM으로 RAG 방식 처리, 정확도 보장
• 자동 업데이트 파이프라인
  • 규정·상품 변경 시 자동 재학습+챗봇 반영 → AI 도입 경험 0인 기업도 GUI 기반 설정 가능

LLMOps 솔루션 개요

VESSL AI의 LLMOps 솔루션은 아래 기능에 중점을 둡니다.

• 클러스터 관리
  • GPU 리소스 효율 활용, 처음 도입하는 기업도 손쉽게 클러스터를 관리
• 학습 & 파인튜닝
  • 상담사 톤, 브랜드 이미지 반영
• 검색 증강(RAG)
  • 약관+내규 DB 검색, 정확 답변
• 모델 버전 관리 & 배포
  • 약관 변경 시 빠르게 업데이트
• 모델 성능 모니터링 & 최적화
  • 챗봇 응답 품질, 고객 만족 실시간 추적
• 엔터프라이즈급 지원
  • 긴급 이슈 시 전문 엔지니어 즉각 대응

실제 도입 사례

한 보험사는 콜센터 상담 및 대면 상담에 많은 비용이 들고, 고객들의 24시간 문의에 즉각 대응하기 어려워 대고객용 AI 챗봇을 고려하고 있습니다. 그러나 LLM(대규모 언어 모델)·RAG(검색 증강)·파인튜닝 같은 기술을 한 번도 도입해본 적 없어서, 어떻게 시작해야 할지 막막한 상황입니다. 보험 상품은 약관이 복잡하고, 내규와 규정이 자주 변경되므로, 챗봇이 실시간으로 정확한 정보를 안내해야 합니다. 이에 대고객 챗봇을 구축해 운영 비용을 절감하고, 고객 만족도를 높이려는 요구가 커지고 있습니다.

해결하고 싶었던 문제

• 한 보험사는 콜센터 문의 증가로 인력 부담 커지고, 고객들은 24시간 응대를 원함
• AI 챗봇으로 간단 문의를 자동화하고, 정확도 높여 오류를 줄이고자 했습니다.

해당 문제를 해결하기 위한 어려움

• 약관·내규가 수시 변경, 기존 챗봇(키워드 기반)으로는 맞춤형 안내 어려움
• LLM 도입 경험이 없었고, RAG나 파이프라인 개념도 처음 접함

VESSL AI의 문제 해결 접근 기법

• VESSL LLMOps로 대고객 챗봇 구축, 약관·내규 문서를 벡터 DB에 저장
• 고객 질문 시 RAG 방식으로 해당 문서 근거 찾아 정확한 답변
• 약관 업데이트 시 자동 파이프라인 구동, 신규 모델 배포

비즈니스 효과 창출 성공

• 콜센터 부담 감소, 고객 만족도 상승 (24/7 정확 응대)
• 모델 응답이 브랜드 톤으로 정제돼, 서비스 품질 일관성 확보
• AI 초보 기업도 단기간에 파이프라인 구축, 디지털 전환 가속

보험 산업의 Private LLM 적용 프로세스

이 솔루션의 상세 도입 과정에 대한 자료를 받아보고 싶으시다면 아래의 버튼으로 양식을 제출해주세요. 솔루션 도입 과정 PDF 파일을 다운로드 받으실 수 있습니다.

VESSL AI는 귀사의 고민을 함께합니다

AI 챗봇으로 인력 및 운영 비용 절감과 동반할 수 있는 영향 중 하나는 고객 경험의 질과 내부 인력의 소통 비용입니다. 하지만, 고객 경험을 높이기 위해 & 내부 소통 비용을 줄이기 위해 도입한 AI 챗봇이 오히려 역효과를 불러일으킬 수 있다는 점 또한 고려해야 하는 사항입니다. 운영 비용 절감과 동시에 소통 비용 감소, 고객 만족을 위해 존재하는 CS의 목적과도 공존할 수 있어야 합니다. AI 챗봇을 만들어 서비스하는 것은 충분한 이점을 활용하기 위해, 동시에 고객의 만족도를 높이기 위해 끊김없는 서비스를 위한 인프라, 정확도와 가치 높은 답변 생성을 위한 RAG, 파인튜닝 기술, 그리고 이를 아우를 수 있는 플랫폼인 VESSL만의 LLMOps를 통해 비즈니스의 가치를 높여보세요.

AI 챗봇으로 인력 및 운영 비용 절감과 동반할 수 있는 영향 중 하나는 고객 경험의 질과 내부 인력의 소통 비용입니다. 하지만, 고객 경험을 높이기 위해 & 내부 소통 비용을 줄이기 위해 도입한 AI 챗봇이 오히려 역효과를 불러일으킬 수 있다는 점 또한 고려해야 하는 사항입니다. 운영 비용 절감과 동시에 소통 비용 감소, 고객 만족을 위해 존재하는 CS의 목적과도 공존할 수 있어야 합니다. AI 챗봇을 만들어 서비스하는 것은 충분한 이점을 활용하기 위해, 동시에 고객의 만족도를 높이기 위해 끊김없는 서비스를 위한 인프라, 정확도와 가치 높은 답변 생성을 위한 RAG, 파인튜닝 기술, 그리고 이를 아우를 수 있는 플랫폼인 VESSL만의 LLMOps를 통해 비즈니스의 가치를 높여보세요.