플러스프로젝트 배경
1) 문제점 - 수십 개 보험 상품의 약관이 수백 페이지에 달해 상담사가 정확한 정보를 신속하게 찾기 어려움 - 보험사별 약관 용어와 보장 조건이 달라 비교 분석에 많은 시간 소요 - 고객 문의에 대한 답변 정확도와 속도가 상담사 개인 역량에 의존 2) 프로젝트 목표 - AI 기반 약관 검색: 보험 약관 PDF를 벡터 DB에 임베딩하여 자연어로 즉시 검색 - 출처 기반 답변: 모든 답변에 PDF
프로젝트 성과
상담 응답 시간 90% 단축
약관 검색부터 답변까지 수 초 내 완료되어 기존 수동 검색 대비 상담 응답 시간을 90% 이상 단축했습니다.
출처 기반 신뢰성 확보
모든 답변에 PDF 파일명과 페이지 번호를 명시하여 답변의 정확성을 검증할 수 있는 투명한 시스템을 구축했습니다.
10개 보험 약관 통합
삼성화재, 현대해상, KB손해보험 등 6개 보험사의 10개 약관을 벡터 DB에 임베딩하여 통합 검색 체계를 완성했습니다.
핵심 기능
RAG 기반 약관 검색·응답
사용자 질문을 벡터 검색하여 관련 약관 조항을 찾고, LLM이 출처(PDF명, 페이지)와 함께 정확한 답변을 생성합니다.
진행 단계
기획 및 데이터 설계
2025.05.
보험 약관 PDF 수집, 데이터 구조 설계, 벡터 DB 임베딩 파이프라인 구축 및 RAG 아키텍처를 설계했습니다.
프로젝트 상세
보험사별 약관 PDF 문서를 AI가 분석하여 고객 질문에 정확히 답변하는 RAG 기반 AI 상담 챗봇 시스템입니다. 삼성화재, 현대해상, KB손해보험, 한화생명, 교보생명 등 10개 보험 약관을 벡터 DB에 임베딩하여 관리하며, 사용자가 입원비 보장 내역, 암 진단금 지급 조건 등을 질문하면 해당 약관에서 정확한 정보를 출처(PDF명, 페이지)와 함께 테이블 형태로 제공합니다. 추천 질문 기능과 대화 히스토리
