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교보생명 LLM 활용 전략: 5대 유즈케이스와 데이터 로드맵

일반 리포트 2025년 07월 22일
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목차

  1. 요약
  2. 서론
  3. 핵심 유즈케이스 선정
  4. 유즈케이스별 내부 데이터 매핑
  5. 보안·프라이버시 거버넌스
  6. 기술 인프라 및 운영 전략
  7. 결론

1. 요약

  • 본 리포트는 교보생명이 LLM(거대언어모델)을 활용하여 내부 직원의 생산성과 고객 경험을 혁신하기 위한 5대 유즈케이스와 각 유즈케이스별 필요한 내부 데이터 로드맵을 제시합니다. 현대 보험업계에서 고객 서비스와 업무 효율성을 높이기 위해 AI 기술 도입은 필수적이며, 리포트에서는 고객 상담 챗봇, 언더라이팅 지원 AI, 클레임 자동 분석, 리스크 탐지 시스템, 사내 지식 관리 및 교육 보조와 같은 유즈케이스를 선정하여 심층 분석하였습니다. 특히, 고객 상담 챗봇의 경우 70% 이상의 고객이 AI 서비스를 통해 문제를 신속하게 해결한 사례를 통해, AI 도입이 고객 경험 개선에 미치는 긍정적인 영향을 강조하였습니다.

  • 리포트는 각 유즈케이스별로 요구되는 내부 데이터 항목과 이에 따른 보안 및 프라이버시 거버넌스 방안도 제시하고 있습니다. LLM을 통해 확보할 수 있는 데이터는 고객 상담 대화 로그부터 시작하여, 언더라이팅 및 클레임 처리 과정까지 다양한 영역에서 실질적이고 구체적인 요구사항을 강조합니다. 향후 LLM 도입이 성공적으로 이루어질 경우, 교보생명은 고객 접점에서의 서비스 개선 뿐만 아니라 운영 효율성까지 극대화할 수 있을 것입니다.

2. 서론

  • 현재 보험 산업에서 인공지능(AI)과 대규모 언어 모델(LLM)의 도입은 변화의 중심에 서 있습니다. 고객 서비스의 품질을 높이고 내부 프로세스를 효율적으로 관리하기 위한 요구는 날로 증가하고 있으며, 특히 교보생명과 같은 기업은 이러한 기술적 혁신을 통해 경쟁력을 강화할 수 있는 기회를 맞이하고 있습니다. 예를 들어, 한 조사에서 고객 상담 분야의 AI 기술 도입이 70% 이상의 문제 해결에 기여한다고 보고된 바 있습니다. 이는 고객 마음에 신뢰를 구축하고 브랜드 이미지를 개선하는 데 결정적인 역할을 합니다.

  • 본 리포트의 목적은 교보생명이 LLM을 활용하여 고객 경험을 한층 개선하고, 내부 직원의 생산성을 증대시킬 수 있는 최적의 5대 유즈케이스를 제시하는 것입니다. 각 유즈케이스는 세밀하게 분석되어 있으며, 이를 통해 필요한 내부 데이터 요구 사항까지 매핑하여 구체적인 실행 가능성을 제시하고자 합니다. 이 리포트는 유즈케이스 결정에서부터 데이터 확보 계획, 보안 및 프라이버시 고려사항을 포함하여 전반적인 실행 프레임워크를 마련하는 데 중점을 두고 있습니다.

  • 리포트는 크게 핵심 유즈케이스 선정, 유즈케이스별 내부 데이터 매핑, 보안 및 프라이버시 거버넌스, 기술 인프라 및 운영 전략의 구조로 구성되어 있습니다. 각 섹션을 통해 교보생명이 향후 LLM을 성공적으로 도입하고 활용할 수 있는 단계별 전략을 제공할 것입니다.

3. 핵심 유즈케이스 선정

  • 현대 사회에서 인공지능(AI)의 발전은 보험 산업을 포함한 다양한 분야의 혁신을 이끌고 있습니다. 특히, 고객 서비스와 내부 업무 효율성 증대를 동시에 추구하는 보험업계에서는 AI 기술 도입이 필수적으로 자리잡고 있습니다. 최근 여러 보험사 CEO들이 조사에서 밝혔다시피, 고객 상담 분야와 언더라이팅, 클레임 처리 등 다양한 업무에 AI를 적극적으로 활용할 계획을 내세우고 있는 만큼, 이러한 변화는 향후 보험업의 경쟁력을 좌우할 중요한 요소로 작용할 것입니다.

  • 보험업에 도입 가능한 최적의 유즈케이스를 선정하는 것은 앞으로의 AI 도입 전략에 있어 결정적인 과제가 될 것입니다. 본 리포트에서는 교보생명이 LLM(거대언어모델)을 도입함으로써 실제로 가장 효과적인 유즈케이스 다섯 가지를 심층적으로 분석하고 각 유즈케이스를 실행하기 위해 필요한 내부 데이터 요구 사항을 고려하여 구체화할 것입니다.

  • 3-1. 고객 상담 챗봇 자동화

  • 고객 상담 챗봇 자동화는 보험업계에서 가장 우선적으로 접근할 수 있는 유즈케이스입니다. 챗봇은 24시간 고객에게 상담 서비스를 제공함으로써 고객 만족도를 높이는 동시에 인적 자원의 부담을 경감시키는 역할을 합니다. 예를 들어, 교보생명은 이미 고객 상담 업무에 챗봇을 도입하여 응답 시간을 단축하고 고객의 반복적인 질문에 신속히 대응함으로써 고객 경험을 개선하고 있습니다. 이와 함께, 소속 직원들이 보다 복잡한 문제에 집중할 수 있도록 업무 정리를 도와주는 역할도 수행하고 있습니다.

  • 챗봇 자동화를 위해 필요한 내부 데이터는 고객 간의 상호작용 기록, 자주 묻는 질문(FAQ) 데이터, 그리고 상품 및 약관에 대한 정보입니다. 이를 통해 챗봇은 고객의 질문에 대하여 보다 정확하고 효과적인 대응을 할 수 있습니다. 최근 조사에 따르면, 70% 이상의 고객이 AI 기반의 챗봇 서비스를 통해 자신의 문제를 빠르게 해결했다고 응답했습니다. 이는 고객의 성향에 맞춘 맞춤형 서비스 제공을 통해 신뢰를 구축하는 데 중요한 기여를 하고 있습니다.

  • 3-2. 언더라이팅(심사) 지원 AI

  • 언더라이팅 지원 AI의 도입은 보험 가입자의 위험 평가를 보다 정교하게 만들어 줄 수 있는 기회를 제공합니다. 기존의 수작업 중심으로 이루어지던 언더라이팅 과정에 AI를 접목하면, 보다 많은 데이터 포인트를 실시간으로 분석하여 여행자, 고령자, 만성 질환자와 같이 고위험군 고객에 대해서도 적절한 보험 한도를 제시할 수 있게 됩니다. 이런 접근은 보험사의 손실을 줄이는 동시에 고객에게 최적의 보험 상품을 제안하는 데 필수적입니다.

  • 내부 데이터로는 계약 이력, 고객의 건강 및 신용 정보를 포함해야 하며, 이 외에도 외부 연계 데이터 인터페이스가 중요합니다. 예를 들어, 고객의 건강 기록을 쉽게 접근할 수 있도록 만드는 API 인터페이스를 통해 AI 모델은 더 많은 정보를 활용하여 보다 정확한 위험 평가를 수행할 수 있습니다. 이로 인해, 보험사의 수익성 강화에도 큰 도움이 될 것입니다.

  • 3-3. 클레임(청구) 자동 분석·처리

  • 클레임 자동 분석 및 처리는 보험사고 후 고객의 불만을 줄이고, 청구 처리 과정을 신속하게 진행하기 위한 전략으로 매우 중요합니다. AI기반의 시스템은 고객이 제출한 서류를 자동으로 분석하고, 이를 기반으로 정확한 지급 결정 과정을 가속화합니다. 이러한 자동화는 또한 정보 입력 과정에서 발생할 수 있는 인간의 실수를 줄여주는 효과를 가져옵니다.

  • 이를 위해 필요한 내부 데이터는 사고 접수 기록, 지급 이력, 사진 및 문서 증빙 파일입니다. 이러한 데이터는 AI가 클레임을 분석하고 처리하는 데에 매우 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, 고객이 제출한 사진 자료를 분석해 사고의 신빙성을 검토하거나, 과거 지급 이력 데이터를 활용하여 비슷한 사례와의 비교 평가도 가능해 집니다.

  • 3-4. 리스크 탐지·사기 방지 시스템

  • 리스크 탐지 및 사기 방지 시스템은보험업계가 직면하고 있는 심각한 문제 중 하나인 보험사기를 효과적으로 방지하기 위한 유즈케이스입니다. AI를 기반으로 한 시스템은 과거의 청구 패턴 및 의심스러운 행동을 실시간 모니터링하고 감지할 수 있습니다. 이를 통해 보험사기는 조기 단계에서 예방할 수 있으며, 불필요한 손실을 미연에 방지하는 것이 가능합니다.

  • 회사가 구축해야 할 내부 데이터로는 사기 탐지 지표, 청구 패턴 로그, 그리고 내부 감사 보고서가 있습니다. 이러한 데이터는 AI 시스템이 패턴을 분석하는 데 필요한 핵심 요소가 되며, 동적인 데이터 업데이트가 가능할수록 시스템의 정확도도 향상됩니다. 예를 들어, 삼성화재는 고객 정보를 기반으로 하여 사기 지표를 실시간으로 산출하는 시스템을 통해 고객의 문의에 신속하게 대응하고 있습니다.

  • 3-5. 사내 지식관리(FAQ) 및 직원 교육 보조

  • 사내 지식관리 및 직원 교육 보조 시스템은 직원의 생산성을 높이고, 고객 상담의 품질을 개선하는 데 있어 핵심적인 요소입니다. AI 기술을 활용해 직원들이 자주 필요한 정보에 빠르게 접근할 수 있도록 개별화된 FAQ 시스템을 구축하고, 이를 통해 학습 및 교육 자료를 제공하면 직원들이 필요한 지식을 쉽게 소화할 수 있습니다. 이러한 시스템이 갖춰지면 직원들의 전문성 향상은 물론, 고객 상담 시 보다 효과적으로 문제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

  • 필요한 내부 데이터로는 사내 매뉴얼, 교육 영상 스크립트, 직원 Q&A 데이터베이스가 있습니다. 이러한 데이터는 AI가 직원에게 추천할 수 있는 내용의 근거가 되며, 체계적인 학습 시스템을 구축하는 데 필수적입니다. 교보생명은 이미 이러한 시스템을 도입하여 직원들이 쉽게 필요한 정보를 파악하고 교육받을 수 있도록 개선하고 있습니다.

4. 유즈케이스별 내부 데이터 매핑

  • 현대 보험업계에서 디지털 혁신은 필수적이며, 내부 데이터의 효율적 활용은 그 핵심입니다. 보험사들이 대규모 언어 모델(LLM)을 도입함에 따라, 고객 경험 향상 및 운영 효율성을 위한 유즈케이스 별 데이터 매핑이 필수적입니다. 이 리포트에서는 교보생명이 LLM을 도입하여 최소한으로 활용할 수 있는 5개의 유즈케이스를 분석하고, 각 유즈케이스에서 요구되는 내부 데이터를 명확히 규명합니다.

  • 4-1. 고객 상담 챗봇: 콜센터 대화 로그·FAQ·상품·약관 문서

  • 고객 상담 챗봇은 고객 대응을 자동화하는 주요 유즈케이스입니다. 이 챗봇 구현을 위해서는 콜센터 대화 로그, 자주 묻는 질문(FAQ) 리스트, 상품 관련 문서 및 약관 문서가 필요합니다. 콜센터의 대화 로그는 고객의 대화 패턴과 요구사항을 분석하는 데 필수적입니다. 예를 들어, 특정 질문에 대한 고객의 반응을 연구함으로써 챗봇의 응답을 더욱 정교화할 수 있습니다.

  • FAQ와 상품·약관 문서는 챗봇이 고객의 질문에 신뢰성 있게 답변할 수 있도록 하는 기초 데이터입니다. 이를 통해 고객의 궁금증을 즉시 해결하고, 상담사들의 업무 부담을 줄일 수 있습니다. 실제 사례로는 한 보험사가 챗봇을 도입하며 연간 상담 비용을 30% 이상 절감한 사례가 있습니다.

  • 4-2. 언더라이팅 지원: 계약 이력·고객 신용·건강 정보·외부 연계 인터페이스

  • 언더라이팅 과정에서 LLM의 활용은 신속한 리스크 평가와 의사결정을 가능하게 합니다. 이를 위해 필요로 하는 데이터는 계약 이력, 고객의 신용 정보, 건강 정보 등이 포함됩니다. 이러한 데이터는 보험사가 고객의 리스크를 신속하고 정확히 평가하기 위해 필수적입니다. 특히 건강 정보는 고객의 과거 병력 및 치료 이력과 같은 세부 데이터로 구성되어 있어 리스크 분석의 품질을 높여줍니다.

  • 외부 연계 인터페이스를 통해 추가 데이터를 통합함으로써, 고객에 대한 포괄적인 이해도가 강화됩니다. 예를 들어, 고객의 의료 기록이 의료기관과 연계되어 제공된다면, 보험사는 보다 정밀한 언더라이팅을 수행할 수 있게 됩니다.

  • 4-3. 클레임 자동 분석·처리: 사고 접수 기록·지급 이력·증빙 파일

  • 클레임 처리 자동화는 보험사의 운영 효율성 향상에 큰 기여를 합니다. 이를 위해 필요한 데이터는 사고 접수 기록, 지급 이력, 증빙 파일 등입니다. 사고 접수 기록은 사고 발생 후 고객이 제출하는 첫 번째 데이터로서, 클레임의 정당성을 입증하는 중요한 증거가 됩니다.

  • 증빙 파일은 의료비 영수증, 수리 영수증 등 모든 거래와 관련된 문서로, 이러한 기록이 시스템에 올바르게 입력되고 처리되어야 정확한 클레임 판단이 가능해집니다. 사고 접수 단계에서 LLM을 활용하여 필요한 증빙을 자동으로 요청하거나 분류할 수 있는 시스템이 도입된다면, 처리 속도의 획기적인 향상이 기대됩니다.

  • 4-4. 리스크 탐지·사기 방지: 사기 탐지 지표·청구 패턴 로그·내부 감사 보고서

  • 사기 방지와 리스크 탐지는 보험사가 직면하고 있는 가장 큰 도전 과제 중 하나로, LLM을 통한 데이터 분석이 결정적 역할을 합니다. 필수 데이터는 사기 탐지 지표, 청구 패턴 로그 및 내부 감사 보고서입니다. 사기 탐지 지표는 과거에 기록된 사기 사례를 기반으로 고객의 행태를 분석하는 데 사용됩니다.

  • 청구 패턴 로그는 여러 고객의 청구 데이터를 분석하여 비정상적인 패턴을 발견하는 데 유용합니다. 이러한 데이터는 LLM이 특정 패턴을 기반으로 위험을 예측하고 사기를 조기에 발견할 수 있도록 돕습니다. 내부 감사 보고서는 감사 과정에서 집중적으로 다뤄진 사항들을 기록하고 있으며, 이를 바탕으로 유사 사례가 발생하지 않도록 시스템을 보완하는 데 중요한 역할을 합니다.

  • 4-5. 사내 지식관리·교육 보조: 매뉴얼·교육 영상 스크립트·Q&A DB

  • 마지막으로, 사내 지식관리 및 교육 보조는 LLM의 활용 가능성을 더욱 넓힙니다. 이 유즈케이스에 필요한 데이터는 매뉴얼, 교육 영상 스크립트, Q&A 데이터베이스 등입니다. 직원들은 교육 자료를 통해 필요한 정보를 효율적으로 학습하고, 고객의 질문에 신속하게 답변할 수 있습니다.

  • 매뉴얼과 교육 자료는 직원들이 필요할 때 언제든지 쉽게 접근할 수 있는 형태로 제공되어야 합니다. LLM은 이러한 자료를 분석하고 직원이 헷갈릴 수 있는 내용을 강조하여 보다 나은 교육 효과를 이끌어낼 수 있습니다. 실제 보험사에서는 LLM을 이용해 직원의 질의응답을 지원하고, 시간별 직원 실적을 기록하여 교육의 질을 높이고 있습니다.

5. 보안·프라이버시 거버넌스

  • 오늘날 거대언어모델(LLM)의 활용이 증가하면서 보안과 프라이버시 문제는 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 이러한 기술이 기업과 개인의 데이터를 다루는 방식을 혁신적으로 변화시키고 있음에도 불구하고, 그 이면에서는 여러 가지 보안 취약점과 개인정보 침해의 위험이 도사리고 있습니다. 이제는 LLM을 도입하더라도 그 안전성과 신뢰성을 확보하기 위한 체계적 접근이 절실합니다.

  • 5-1. 개인정보보호법·GDPR 준수 방안

  • 개인정보보호법과 GDPR(일반개인정보보호법)은 데이터 처리와 관리에 있어 가장 기본적인 규제틀을 제공합니다. LLM을 도입할 때, 이 두 법의 요건을 준수하는 것이 필수적입니다. 예를 들어, 사용자의 동의를 구하고, 정보주체의 권리를 보장하며, 데이터 처리의 투명성을 확보하는 것이 중요합니다. 특히, LLM은 데이터를 학습과 서비스 제공 과정에서 대량으로 수집하고 처리하기 때문에, 정보주체가 자신의 데이터에 대한 통제력을 잃지 않도록 해야 합니다.

  • 법적 요구사항을 충족하기 위해서는 LLM 개발 초기 단계에서부터 개인정보 처리방침을 명확히 하고, 정보주체의 동의 절차를 체계화해야 합니다. 또한, LLM의 데이터 수집 및 처리 과정을 주기적으로 점검하고, 법적 요구사항에 부합하도록 업데이트해야 합니다. 예를 들어, 연구에 따르면 LLM의 개인정보 처리 전체 생명주기 단계에서 발생할 수 있는 프라이버시 리스크를 체계적으로 식별하고 관리할 수 있는 개념 모델이 필요하다고 강조하고 있습니다 (장재영 외, 2025).

  • 5-2. 프롬프트 인젝션·민감 정보 유출 대응 전략

  • LLM의 특성상 프롬프트 인젝션 공격이 발생할 수 있으며, 이는 사용자가 의도적으로 시스템의 명령을 왜곡하여 악의적인 출력을 유도하는 방식입니다. 이러한 공격을 방지하기 위해, 다양한 방어 전략을 개발해야 합니다. 예를 들어, 입력 단계에서 프롬프트 인젝션을 탐지할 수 있는 필터링 시스템을 구축하고, 출력 단계에서는 민감 정보를 자동으로 마스킹하는 기술이 필요합니다. 실제로, 많은 기업들이 프롬프트 인젝션 공격으로 인해 심각한 데이터 유출 사고를 경험하고 있기 때문에, 사전 예방 조치를 강화하는 것이 중요합니다.

  • 또한, LLM이 학습하는 데이터셋에는 개인의 민감한 정보가 포함될 수 있습니다. 이 경우, 시스템이 해당 정보를 자동으로 재현하는 것을 막기 위해 데이터 필터링 기술과 함께 모델의 학습 과정을 엄격하게 관리해야 합니다. 연구에 따르면, 토큰 확률 분석을 활용하여 비정상적인 응답을 사전에 차단하는 방법이 유효하다고 알려져 있습니다 (이승훈, 2025).

  • 5-3. 다층 방어 체계 및 정책 수립 프로세스

  • 효율적인 보안 체계를 구축하기 위해서는 다층 방어 체계를 마련해야 합니다. 단일 필터로는 복잡한 보안 위협을 효과적으로 대응하기 어려운 만큼, 여러 단계에서 겹치는 방어 전략을 실행해야 합니다. 예를 들어, 입력 단계에서의 필터링, 중간 단계에서의 모니터링, 최종 출력 단계에서의 후처리가 필요합니다. 각 단계에서 발생할 수 있는 보안 위협을 명확히 파악하고, 그에 대한 적절한 대응 방안을 수립해야 합니다.

  • 또한, 조직내부에서 LLM 활용과 관련된 정책을 수립할 때는 각 부서와 협의하여 모든 이해관계자가 공감할 수 있는 안전한 가이드라인을 제시하는 것이 중요합니다. 보안 사고가 발생했을 때 즉각적으로 대응할 수 있는 대응 체계를 마련하고, 지속적으로 이를 점검 및 개선하는 프로세스를 구축해야 합니다. 최근 연구에서는 보안 성능을 높이기 위해 정책 기반의 금칙어 목록과 내부 지침을 포함한 정제된 데이터셋으로 LLM을 커스터마이징하는 것이 효과적이라고 입증되었습니다 (이승훈, 2025).

6. 기술 인프라 및 운영 전략

  • 오늘날의 비즈니스 환경에서 기술 인프라와 운영 전략은 기업의 경쟁력을 좌우하는 중요한 요소로 대두되고 있습니다. 특히 인공지능(AI)와 대규모 언어 모델(LLM)의 발전은 이를 더욱 부각시키고 있으며, 보험업계에서도 이러한 기술적 혁신의 필요성이 강조되고 있습니다. 비즈니스 프로세스의 최적화와 고객 경험의 혁신을 위해, 교보생명은 적절한 기술 인프라를 수립하고 운영 전략을 명확히 해야 할 시점에 이르렀습니다.

  • 이러한 배경 속에서, 기술 인프라 및 운영 전략 섹션에서는 RAG 아키텍처의 도입, SLM(소형 언어 모델)과 LLM(대규모 언어 모델) 선택 기준 및 하이브리드 모델 설계, 그리고 SOP(표준운영절차)를 기반으로 한 배포 및 모니터링 체계에 대해 심층적으로 분석하고자 합니다.

  • 6-1. RAG 아키텍처 도입

  • RAG(Retrieval-Augmented Generation) 아키텍처는 AI 모델이 외부 데이터 소스로부터 정보를 검색한 후, 이를 바탕으로 답변을 생성하는 혁신적인 접근입니다. 이는 LLM의 한계—즉, 정적 정보만을 기반으로 응답을 생성하는 데서 벗어나, 실시간으로 변화하는 정보에 접근할 수 있게 합니다. 예를 들어, 고객 상담에서 RAG를 활용하면, 고객의 문의 사항에 대한 보다 정확하고 최신 정보 제공이 가능해집니다. 고객 지원 챗봇이 헬프 데스크 위키페이지를 검색해 최신 FAQ를 기반으로 답변한다면, 고객이 필요로 하는 정보를 신속하고 정확하게 제공할 수 있습니다.

  • 이처럼 RAG 아키텍처의 도입은 데이터를 활용한 의사결정의 힘을 극대화하는 한편, LLM의 환각 문제를 최소화하여 신뢰성을 높이는 데 기여할 것입니다. 따라서 교보생명은 RAG 아키텍처를 통해 고객 경험의 품질을 한층 향상시키는 방향으로 나아가야 합니다.

  • 6-2. SLM vs LLM 선택 기준 및 하이브리드 모델 설계

  • 업계에서는 SLM과 LLM의 선택이 점점 더 важ해지고 있습니다. 일반적으로 SLM은 특정 산업이나 비즈니스 목표에 최적화된 소형 모델로, LLM에 비해 데이터 처리와 운영 비용이 낮습니다. 실제로, SLM은 특정 도메인 데이터로 훈련돼 결과의 정확성을 높이고, 기업의 보안과 프라이버시를 강화하는 데 유리합니다.

  • 그렇다면 하이브리드 모델 설계는 어떤 형태일까요? 하이브리드 모델은 SLM과 LLM을 결합하여 각각의 장점을 극대화하는 방향으로 발전할 수 있습니다. 예를 들어, 보험사에서는 LLM을 통해 전반적인 트렌드 파악 및 고객의 생산성 분석을 진행하고, SLM을 활용하여 세부적인 규제 준수 및 위험 평가를 수행할 수 있습니다. 이러한 접근은 교보생명이 기존의 LLM 활용 방식에서 벗어나 보다 유연하게 대응할 수 있는 토대를 마련할 것입니다.

  • 6-3. SOP 기반 배포·모니터링 체계

  • SOP(표준운영절차)는 각 업무 프로세스를 체계적이고 일관되게 수행하기 위한 기본 토대입니다. 교보생명에서 LLM을 성공적으로 운영하기 위해서는, SOP를 기반으로 하는 배포와 모니터링 체계가 필수적입니다. 이는 특히 LLM의 훈련과 실험적 데이터 관리에서 중요한 역할을 합니다.

  • SOP에 따르면, 각 모델의 배포 전후에 세부적인 절차를 정립하여 품질 보증 및 일정 관리가 이루어져야 합니다. 예를 들어, LLM의 초기 배포 후에는 사용자 피드백을 수집하고, 이를 바탕으로 모델을 수정·보완하는 과정을 반복함으로써 지속적으로 성능을 개선할 수 있습니다. 이러한 SOP 기반의 배포 및 모니터링이 이루어질 때, 교보생명의 LLM은 신뢰할 수 있는 결과를 지속적으로 제공할 수 있을 것입니다.

7. 결론

  • 본 리포트에서 제시된 교보생명의 LLM 활용 전략은 5대 유즈케이스와 각 유즈케이스에 따른 데이터 요구 사항을 규명하고, 이를 통해 고객 경험 및 내부 직원 생산성을 획기적으로 향상시킬 수 있는 기회를 제공함을 명확히 하였습니다. 고객 상담 챗봇, 언더라이팅 지원 AI, 클레임 자동 분석 등 각각의 유즈케이스는 교보생명이 시장에서 보다 경쟁력 있는 보험사로 나아갈 수 있도록 하는 중요한 밑바탕이 될 것입니다.

  • 또한, 보안 및 프라이버시 거버넌스를 고려함으로써, 고객 데이터를 안전하게 처리하고 보다 신뢰성이 높은 서비스를 제공할 수 있는 방안을 강화하는 것이필요합니다. LLM을 성공적으로 도입하기 위해서는 각 단계에서의 세심한 데이터 품질 검증과 법적 요구사항 충족이 필수적이며, 이는 교보생명의 장기적인 전략에 기여할 것입니다.

  • 향후 LLM 기술은 보험업계의 변화를 주도할 것으로 예상되며, 이에 따라 교보생명은 지속적인 데이터 확보 전략과 기술 인프라의 최적화를 통해 더욱 진화한 서비스 제공이 가능할 것입니다. 고객의 소리에 귀 기울이며 이를 실시간으로 반영할 수 있는 시스템을 구축하는 것이 가장 중요합니다. 결국, 고객에게 최상의 경험을 제공하는 동시에 효율적인 내부 운영을 이루기 위한 LLM 도입이 교보생명에게 있어 가장 주효한 경로임을 강조합니다.

용어집

  • LLM(거대언어모델): Large Language Model을 의미하며, 대량의 데이터를 기반으로 자연어 처리 작업을 수행하는 AI 모델입니다.
  • 유즈케이스: 특정 기술이나 시스템이 실제로 사용될 수 있는 상황이나 용도를 의미합니다.
  • 언더라이팅: 보험 상품의 위험을 평가하고 가입 여부를 결정하는 과정을 의미합니다.
  • 클레임: 보험사고 발생 후 고객이 보험금을 청구하는 절차를 의미합니다.
  • 리스크 탐지: 보험사기 또는 위험 요소를 식별하고 평가하는 과정을 의미합니다.
  • FAQ(자주 묻는 질문): 고객들이 자주 질문하는 내용들을 모아 놓은 문서 또는 시스템입니다.
  • RAG(Retrieval-Augmented Generation): AI 모델이 외부 데이터 소스를 검색하여 정보를 얻은 후, 그 정보를 바탕으로 응답을 생성하는 방법입니다.
  • SOP(표준운영절차): 업무 프로세스를 체계적이고 일관되게 수행하기 위한 규정이나 지침을 의미합니다.
  • 프롬프트 인젝션: 사용자가 의도적으로 시스템의 명령을 왜곡하여 잘못된 출력을 유도하는 공격 방식입니다.
  • GDPR(일반개인정보보호법): 유럽연합에서 시행되는 개인정보 보호법으로, 개인의 권리를 보호하고 데이터 처리의 투명성을 요구합니다.
  • 다층 방어 체계: 다양한 보안 계층을 통해 복합적인 보안 위협에 대응하기 위한 방어 전략입니다.
  • 사기 방지 시스템: 보험사기와 같은 부정확한 청구를 감지하고 방지하기 위한 시스템입니다.
  • 데이터 로드맵: 미래의 데이터 활용 계획 및 요구 사항을 정리한 문서입니다.
  • 보안·프라이버시 거버넌스: 기업의 데이터 보안과 개인정보 보호를 위한 관리 체계 및 규정을 의미합니다.
  • 고위험군 고객: 보험 가입 시 높은 위험을 동반할 수 있는 고객군을 의미합니다.

출처 문서