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TL;DR
보험 청구 접수(FNOL)는 사진, 영상, 문서 등 비정형 데이터가 혼재되어 있어 수동 검토에 많은 시간이 소요된다. 이 시스템은 Amazon Nova Act를 통해 브라우저 UI를 제어하고, Strands Agents를 사용하여 보험 도메인 로직을 적용해 증거를 분석한다. Nova Act는 인간처럼 브라우저를 탐색하며, Strands Agents는 수집된 증거를 태깅하고 청구 복잡도를 평가한다. 이 접근 방식은 기존 포털 변경 없이 자동화를 구현하며, 조정자는 검증 작업 대신 고부가가치 판단 업무에 집중한다.
배경
AWS 계정 및 관리 권한, AWS CDK 사용 경험, Docker 컨테이너 및 ECS 배포 지식, 에이전트 기반 시스템 설계 이해
대상 독자
보험 산업의 기술 아키텍트 및 프로덕션 환경에서 에이전트 기반 자동화를 구축하려는 개발자
의미 / 영향
이 아키텍처는 레거시 포털을 수정하지 않고도 에이전트 자동화를 도입할 수 있음을 보여준다. 비정형 데이터의 구조화는 단순한 효율성 개선을 넘어, 데이터 기반의 의사결정과 지속적인 운영 최적화를 가능하게 한다.
섹션별 상세
기존 FNOL 프로세스는 조정자가 수동으로 포털을 탐색하고 비정형 증거를 검토해야 하므로 병목 현상이 발생한다.
근거
- FNOL intake validation consumes a substantial share of an adjuster’s time. — The opportunity: Optimizing claims intake to amplify human expertise section
Amazon Nova Act는 Chrome DevTools Protocol을 통해 라이브 포털을 인간처럼 탐색하며, 명시적 지시 없이 UI 상태를 기반으로 다음 작업을 결정한다.
Strands Agents는 보험 도메인 규칙을 적용하여 이미지, 영상, 오디오 등 다중 모달 증거를 해석하고 구조화된 태그를 생성한다.
자동화된 태그 생성은 청구 건의 복잡도를 즉시 분류하여 단순 건은 자동 해결하고, 복잡한 건은 필요한 맥락과 함께 조정자에게 라우팅한다.
이 아키텍처는 기존 시스템을 수정하지 않고도 브라우저 자동화와 도메인 추론을 분리하여 운영할 수 있어 확장성과 감사 가능성을 확보한다.
용어 해설
- FNOL
- — First Notice of Loss의 약자로, 보험 사고 발생 후 보험사에 최초로 접수하는 단계이다. 이 과정에서 사진, 영상, 문서 등 다양한 비정형 증거가 수집되며, 이후 청구 처리의 정확도와 속도를 결정짓는 핵심 시점이다.
- Agentic Workflow
- — AI 에이전트가 스스로 도구를 사용하고 추론하여 복잡한 작업을 수행하는 방식이다. 단순히 텍스트를 생성하는 것을 넘어, 브라우저 제어, 데이터 분석, 의사결정 등 실제 환경과 상호작용하며 업무를 자동화한다.
- Multimodal Evidence
- — 보험 청구 시 제출되는 이미지, 영상, 오디오, 문서 등 다양한 형태의 데이터를 의미한다. 각 데이터는 상호 보완적인 정보를 담고 있으며, 이를 통합적으로 해석해야 정확한 청구 심사가 가능하다.
- Browser Automation
- — 웹 브라우저를 프로그래밍 방식으로 제어하여 UI 상호작용을 수행하는 기술이다. 인간이 포털을 사용하는 것과 동일하게 클릭, 스크롤, 데이터 입력 등을 수행하여 레거시 시스템을 수정하지 않고도 자동화를 구현한다.
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 06. 10.수집 2026. 06. 10.출처 타입 RSS
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