최초 사고 접수부터 지급까지 보험 청구 자동화

AI, 업무 규칙, 워크플로 조율로 최초 사고 접수(FNOL)부터 정산까지 수작업을 줄입니다. 접수, 추출·검증, 위험 검사와 분류가 대상입니다. 반복적인 문서 준비를 자동화하고 보장 판단, 복잡한 손해, 지급 결정은 담당자가 맡습니다. 정리된 청구를 적절한 사람에게 빠르게 전달하는 것이 목적입니다.

FNOL부터 시작합니다. 고객은 포털, 앱, 챗봇, 이메일이나 전화로 사고를 알립니다. 디지털 다채널 접수가 정보를 즉시 구조화해 후속 단계에서 자유 형식 문서를 재입력하지 않게 합니다.

사진, 견적, 청구서, 경찰 보고, 의료 기록과 계약서를 분류한 뒤 피보험자, 번호, 날짜, 손해, 한도, 자기부담금과 청구 금액 등 필요한 필드만 추출합니다. 전체 문서를 전사하지 않습니다. 보험 문서 추출 워크플로가 수작업이 많은 이 단계를 구조화합니다.

손해가 보장되는지, 한도·자기부담금, 계약 유효성, 과거 이력과의 일치를 확인합니다. 조기 확인이 오류와 누수를 막으며 정확한 보험 계약 데이터 연결이 필요합니다.

머신러닝이 위험 점수를 매기고 과거 패턴의 이상을 표시합니다. 약 90%의 일반 청구와 조사 대상을 구분해 의심·고위험 사건은 전문가에게, 저위험 사건은 다음 단계로 보냅니다.

규칙과 AI 의사결정이 계약 조건을 적용합니다. 저위험이고 기준 내인 청구는 FNOL부터 정산까지 수동 개입 없는 STP로 처리할 수 있습니다. 기준 밖은 완성된 파일과 함께 담당자에게 가므로 검토가 판단에서 시작됩니다.

IDP·OCR은 양식, 청구서, 의료 기록을 읽고 컴퓨터 비전은 사진 손해를 평가합니다. NLP는 메모와 서신을 해석하고 머신러닝은 사기 점수·분류를, RPA는 기존 시스템 간 데이터 이동을 담당합니다. 규칙 기반 이동과 AI 이해를 결합합니다.

과정은 같지만 자료는 다릅니다. 자동차는 모바일 접수와 사진 평가, 재산은 시공업체 견적·점검·보장 규칙, 건강보험은 의료 기록과 자격이 중심입니다. 건강보험 문서 워크플로는 검토 요약을 준비합니다. 상업·산재 청구는 문서와 예외가 많아 자동 취합과 사람의 검토가 특히 유효합니다.

모든 청구를 자동 처리해서는 안 됩니다. 모호한 약관, 책임 분쟁, 크거나 복잡한 손해, 사기 의심에는 판단·공감·협상이 필요합니다. AI 거절 관련 집단 소송은 사람의 감독, 명확한 이의제기 절차와 완전한 감사 기록의 중요성을 보여줍니다. 수치마다 원본을 연결해야 검토와 규정 준수를 설명할 수 있습니다.

Kuse는 핵심 청구 플랫폼과 함께 쓰며 심사 엔진이나 지급 체계를 운영하지 않습니다. 접수 자료 수집, 분류·추출, 보장 대조, 요약, 고객 서신 초안, 예외 분류를 원본 증거가 붙은 반복 워크플로로 처리합니다. 담당자의 결정을 대신하지 않고 검토 가능한 청구를 전달합니다.