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보험사는 해마다 새로운 상품을 출시하고, 그에 따라 내규, 약관, 상품 매뉴얼 등 방대한 문서를 보유하게 됩니다. 임직원들은 고객 상담, 상품 설계, 보험금 청구·지급 절차 등의 업무를 위해 매번 광범위한 문서를 참조해야 하지만, 자료가 곳곳에 분산되어 있고, 업데이트도 자주 이루어집니다. 이로 인해 반복적인 검색과 중복 리서치 업무가 발생하고, 정확한 정보 확인까지 오랜 시간이 소요됩니다. 내부용 AI 챗봇을 도입하면, 임직원들이 한곳에서 최신 문서·약관을 쉽고 정확히 검색·조회할 수 있어 업무 효율을 크게 높일 수 있습니다.

VESSL의 LLMOps로 도입할 수 있는 AI 서비스

내부용 AI 챗봇

• 회사 내부에 축적된 보험 약관, 내규, 상품 매뉴얼 등 문서를 LLM으로 학습
• RAG를 통해 임직원 질의에 정확한 맥락과 신속한 답변 제공
• 한 번도 LLM·AI 파이프라인을 적용해본 적 없는 기업도 쉽게 구축 가능

해결 과제 정의

어떻게 하면 보험사의 내부 직원이 방대한 문서(약관, 내규, 상품 매뉴얼 등)를 빠르고 정확하게 검색하고, 업데이트에 따라 최신 정보를 즉시 반영해 업무 효율과 정확도를 높일 수 있을까요?

보험사의 역사와 문서 및 약관의 양은 비례

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.

복잡하고 많은 양의 보험 약관은,

• 임직원의 교육 비용을 증가시킵니다.
• 정보 검색의 어려움을 초래합니다.
• 보험 상품 및 규정 간의 연결성 가시화를 어렵게 합니다.
• 약관이 복잡하니, 데이터 추출의 정확성을 떨어뜨립니다.

이에, VESSL AI가 제안드리는 해결 과제는 다음과 같습니다.

지속적 약관·규정 업데이트 & 정보 일관성

• 약관 변경 시 챗봇에 즉시 반영해야, 임직원 전원이 동일한 최신 정보를 활용
• 약관 해석 실수 시 업무 오류, 법적 리스크 가능성
• AI 챗봇이 정제된 약관 해석 안내로 업무 오류 감소

상품 및 규정 데이터 교육 및 공유

규정 데이터를 적재적소에 업데이트 하는 것은 시작입니다. 문서를 공유하고 임직원이 숙지해야 비로소 규정 업데이트가 완수된 것이라 할 수 있을 것입니다.

• 규정에 대한 학습 및 자료 전파의 지연으로 인한 운영 비용 증가
• 보험금을 지급했지만, 신설된 규정으로 인해 지급 거절시 법적 대응 비용 증가

업무 효율 & 내부 역량 증대

보험금 지급을 위한 업무 중 대부분이 상품과 내규 리서치에 쓰인다는 사실, 체질 개선이 필요합니다. 상품과 규정의 검색, 매일 업무의 대부분을 소모할 수 밖에 없다면, 이제는 바꿔야 할 때입니다.

• 내부 자료 리서치로 소모되는 운영 비용
  • 여러 상품에 걸친 중복 또는 유사 약관이 많고, 문서 형태도 PDF·워드·스캔 등 다양
  • 상담을 위해 작성하는 상담 문서 및 메뉴얼 파악 소요
• 임직원들이 단순 문서 검색 대신 가치 높은 업무(상품 기획, 고객 컨설팅 등)에 집중

솔루션

위의 해결 과제들은 VESSL AI의 LLMOps 플랫폼을 통해 완수하실 수 있습니다. 처음 AI 파이프라인을 구축하는 기업도 손쉽게 내부용 AI 챗봇을 도입하는 과정을 VESSL AI가 함께합니다.

LLMOps 솔루션 개요

VESSL AI의 LLMOps 솔루션은 아래 기능에 주안점을 두고, 고객과 함께 문제를 풀어갑니다.

• 클러스터 관리 위치·교통 빅데이터를 안정적으로 분산 처리할 GPU/CPU 자원을 효율적으로 관리
• 학습 및 파인튜닝 개인화 추천, 경로 최적화, 시계열 예측 등 다양한 모델을 고성능으로 학습
• 검색 증강(RAG) 최신 위치·교통 데이터와 결합해 정확도 높은 검색 및 추천 구현
• 모델 버전 관리 및 배포 여러 모델 버전과 스토리지 & 배포를 지원해 연속적 업데이트 가능
• 모델 성능 모니터링 및 최적화 실시간으로 추천 정확도, 응답 속도 추적·알림 자동화된 파이프라인(CI/CD)으로 학습→배포 과정을 워크플로우 형태로 자동화

실제 도입 과정

한 보험사는 매년 새로 출시되는 보험 상품과 함께 쌓이는 약관, 내규, 상품 매뉴얼 등 방대한 문서를 관리하고 있습니다. 임직원들은 고객 응대나 상품 설계 과정에서 이 문서들을 반복적으로 찾아봐야 하지만, 자료가 분산되고 업데이트가 자주 이루어져 신속하고 정확한 정보를 확보하기 어렵습니다. 이제까지 LLM(대규모 언어 모델)이나 RAG(검색 증강), 파인튜닝 등의 AI 기술을 직접 도입해본 경험이 전혀 없었으나, 내부용 AI 챗봇을 구축해 반복적인 문서 검색과 정보 확인 절차를 대폭 줄이고자 합니다. 이를 통해 업무 효율과 정확도, 그리고 내부 역량 강화를 기대하고 있습니다.

해결하고 싶었던 문제

• 내부에 쌓인 약관, 내규, 매뉴얼을 직원들이 매번 수동 검색하느라 시간이 많이 소요
• AI와 LLM을 전혀 도입해본 적 없지만, 내부용 챗봇으로 업무 효율을 향상 도모

해당 문제를 해결하기 위한 어려움

• 문서가 분산되고, 변경 사항이 자주 발생해 업데이트 반영이 체계화되어 있지 않음
• AI 파이프라인 경험이 없어, GPU나 RAG 같은 개념부터 새롭게 배워야 했음

VESSL AI의 문제 해결 접근 기법

• 벡터화된 약관·내규를 통해, RAG 기반 챗봇을 구축
• 모델의 답변 정확도 향상을 위해 파인튜닝 기능 및 파이프라인 지원과 설계
• 문서 변경 시 자동 파이프라인에서 모델 재학습 가능, 코드 최소화로 쉽게 설정

비즈니스 효과 창출 성공

• 반복 업무 감소, 약관 해석 오류 줄어 업무 시간이 크게 단축
• AI 도입 경험이 없던 기업도 단기간에 챗봇 운영 시작 가능(빠른 도입)
• 직원 교육에 사용되는 시간과 비용의 대폭 감소
• 전사적으로 AI 사용 역량이 축적되어, 추가 Use Case(예: 보험금 지급 자동화) 발굴에 용이

보험 산업의 Private LLM 적용 프로세스 (내부용 챗봇, 신규 구축)

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

보험사의 내부용 AI 챗봇 구축은, LLM 및 MLOps 경험이 전무한 기업도 시작할 수 있는 효과적 디지털 혁신의 첫걸음입니다. VESSL의 LLMOps 솔루션을 통해 데이터 파이프라인과 자동 업데이트, RAG 기반 검색 등을 구현하면, 임직원들의 약관·내규 탐색을 자동화하여 업무 효율·정확도를 높이고, 역량을 자연스럽게 쌓을 수 있습니다. 결과적으로 반복 업무를 줄이고, 법적 리스크를 낮춰 조직 경쟁력과 가치를 모두 높이는 핵심 동력이 될 것입니다. VESSL만의 LLMOps를 통해 비즈니스의 가치를 높여보세요.