AWS, 스트랜즈 에이전트로 보험 청구 접수 자동화하는 핸즈프리 시스템 공개

AWS가 자사 머신러닝 블로그를 통해 보험 청구의 최초 접수(FNOL, first notice of loss) 단계를 자동화하는 '핸즈프리' 인테이크 시스템을 소개했다. 오픈소스 스트랜즈 에이전트(Strands Agents) SDK로 만든 에이전트가 도메인 추론을 담당하고, 아마존 베드록 에이전트코어 브라우저 도구(Amazon Bedrock AgentCore Browser Tool)가 실제 포털을 직접 조작하는 구조다.

FNOL은 사고가 난 뒤 청구가 시스템에 처음 들어오는 순간을 말한다. 현장에서 찍은 사진, 차량을 한 바퀴 돌며 찍은 영상, 스캔한 문서, 구술하거나 녹음한 메모 같은 비정형 멀티모달 증거가 한꺼번에 도착한다. 자동차, 재물·배상책임, 생명, 건강, 특종 등 보험 종목 전반에서 일어나는 일이며, '그저 청구를 여는 일'로 여겨지지만 실제로는 대량의 비정형 데이터를 해석·검증·연관 지어야 하는 복잡한 작업이다.

문제는 숙련된 청구 담당자가 자신의 전문성을 발휘하기 전에 반복적인 인테이크 검증에 지나치게 많은 시간을 쓴다는 점이다. 포털을 일일이 클릭하며 필요한 아티팩트가 모두 있는지 확인하고, 사진과 영상이 쓸 만한지 하나씩 열어 보고, 정책 기준과 대조하며 감사용 요약을 남기는 과정은 판단이 아니라 단순 주의력만 요구한다. 재난이나 계절적 급증으로 물량이 몰리면 이런 지연이 누적돼 백로그가 쌓인다.

해결책의 한 축인 스트랜즈 에이전트는 모델 주도 방식으로 생성형 AI 에이전트를 만드는 오픈소스 SDK다. 이 구조에서 에이전트는 아마존 베드록으로 제공되는 파운데이션 모델을 활용해 증거 해석, 모달 간 상관 분석, 청구 복잡도 평가 같은 보험 특화 비즈니스 규칙을 적용한다.

다른 한 축은 브라우저 조작을 맡는 아마존 노바 액트(Amazon Nova Act)다. 노바 액트는 '다음 미처리 청구를 열어라'거나 '이미지 분석을 실행하라' 같은 자연어 지시를 해석해 실제 UI 동작으로 변환하는 클라이언트 SDK다. 에이전트코어 브라우저 도구는 노바 액트가 연결되는 관리형 격리 크롬(Chrome) 세션을 제공하며, 세션 녹화와 라이브 뷰 기능으로 관측성도 지원한다.

실제 흐름에서는 노바 액트가 브라우저 세션에 보이는 화면을 추론하며 인테이크 절차를 진행하고, 그 사이 백그라운드에서는 스트랜즈 기반 에이전트가 도메인 추론을 수행한다. 노바 액트가 언제 증거를 분석해야 할지 판단하고 포털 상호작용을 오케스트레이션하면, 도메인 에이전트는 사람 검토자가 쓰는 것과 같은 도메인 로직으로 그 증거가 무엇을 의미하는지 해석한다.

그 결과 수작업 화면 노동은 자동화되면서도 사람의 감독과 감사 가능성은 그대로 유지된다. 청구 담당자는 검증을 끝낸 상태가 아니라, 맥락이 풍부하게 사전 분석된 제출물을 받아 곧바로 판단에 들어갈 수 있다. 태깅된 증거는 일회성 해석이 아니라 라우팅·패턴 분석·워크플로 개선에 두루 쓰이는 지속적 운영 자산이 된다.

증거를 인제스트 시점에 태깅하면 누락되거나 불충분한 아티팩트를 일찍 잡아내고, 관련성이 암묵적 판단이 아니라 명시적으로 드러난다. AWS는 이렇게 코드화된 도메인 추론으로 태깅이 이뤄지면 보험사가 라우팅과 우선순위를 개선하고, 불완전한 제출로 생기는 재작업을 줄이며, 지연·에스컬레이션을 부르는 패턴을 식별하고, 컴플라이언스 경계나 의사결정 권한을 바꾸지 않으면서 인테이크 규칙을 정교화할 수 있다고 설명했다.