인공지능이 보험업계를 혁신하다: 객체 중심 프로세스 마이닝의 놀라운 활용 사례

본 논문은 AI 기반 자동화, 특히 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 보험금 청구 자동화 사례 연구를 통해 객체 중심 프로세스 마이닝(OCPM)의 실용성과 한계를 보여줍니다. LLM 도입으로 운영 효율성은 향상되었지만, 새로운 프로세스 역학이 발생하여 추가 개선이 필요함을 시사하며, AI 자동화의 영향을 데이터 기반으로 분석하는 중요성을 강조합니다.

최근 대규모 언어 모델(LLM)을 중심으로 한 인공지능(AI)의 발전은 기업들이 지식 집약적인 업무를 자동화하고 비즈니스 프로세스를 재설계하는 능력을 크게 향상시켰습니다. 이러한 자동화는 점진적인 변화를 통해 프로세스의 효율성과 효과성을 개선하며 디지털 전환을 가속화하고 있습니다. 하지만 이러한 자동화의 영향을 제대로 평가하기 위해서는 기존 방식과 AI 기반 프로세스가 공존하는 전환 과정을 심층적으로 분석하는 데이터 중심 접근 방식이 필요합니다.

Shahrzad Khayatbashi, Viktor Sjölind, Anders Granåker, Amin Jalali 등의 연구진은 최근 발표한 논문, "AI-Enhanced Business Process Automation: A Case Study in the Insurance Domain Using Object-Centric Process Mining"에서 이러한 문제에 대한 해결책을 제시합니다. 그들은 보험 분야에서 LLM을 활용하여 보험금 청구 부분 식별 작업을 자동화한 사례 연구를 통해 객체 중심 프로세스 마이닝(OCPM)의 실용성을 입증했습니다. 과거 수작업으로 진행되어 확장성에 제한이 있던 이 작업이 LLM을 통해 자동화됨으로써 어떤 변화가 일어났는지 분석한 것입니다.

흥미로운 점은 LLM 도입으로 운영 능력이 크게 향상되었지만, 동시에 새로운 프로세스 역학이 발생했다는 것입니다. 이는 AI 기반 자동화가 단순한 효율성 증대를 넘어 프로세스 자체에 변화를 일으킬 수 있음을 보여주는 중요한 발견입니다. 연구진은 OCPM을 통해 이러한 변화를 정확하게 분석하고, 향후 개선 방향을 제시합니다. 이는 단순히 AI 기술의 적용 사례를 넘어, AI 도입의 전 과정을 면밀히 분석하고, 그 영향을 평가하는 새로운 접근 방식을 제시하는 의미있는 연구입니다. 본 연구는 AI 기반 자동화의 실질적인 적용과 OCPM의 장단점을 명확히 제시함으로써, AI 기술 도입을 고려하는 기업들에게 귀중한 통찰력을 제공합니다.

결론적으로, 이 연구는 AI 기반 자동화가 보험 산업의 효율성을 높이는 데 기여하지만, 동시에 새로운 과제를 야기할 수 있음을 보여줍니다. OCPM과 같은 데이터 분석 기법은 이러한 변화를 이해하고, AI 도입 전략을 개선하는 데 필수적인 도구임을 강조합니다. 앞으로 AI 기술이 더욱 발전함에 따라, 이러한 데이터 기반 분석 접근 방식의 중요성은 더욱 커질 것으로 예상됩니다. 🤖📈