아마존 웹 서비스(AWS)가 보험사의 최초 손해 통지(FNOL, First Notice of Loss) 접수 업무를 AI 에이전트로 자동화하는 아키텍처를 공개했다. 이 시스템은 오픈소스 SDK인 스트랜즈 에이전트(Strands Agents)와 아마존 베드록 에이전트코어 브라우저 툴(Amazon Bedrock AgentCore Browser Tool), 그리고 아마존 노바 액트(Amazon Nova Act) 클라이언트 SDK를 결합해 구성된다. 보험 청구 접수 시 유입되는 사진·동영상·녹음 등 비정형 멀티모달 증거를 담당자가 직접 열람하지 않아도 자동으로 분류·태깅해 검토 준비 상태로 만드는 것이 핵심이다.
아키텍처는 역할을 두 층으로 나눈다. 노바 액트는 아마존 베드록 에이전트코어 브라우저 툴이 제공하는 관리형 크롬 세션에 크롬 개발자 도구 프로토콜(CDP)로 접속해 포털 UI를 사람처럼 탐색하며, 이미지·동영상·음성 분석 작업을 순서대로 호출한다. 스트랜즈 에이전트는 서버 측에서 보험 도메인 전문 지식을 구현한 규칙을 적용해 증거를 해석하고 태깅 결과를 생성한다. 증거 분석 에이전트는 이미지·영상·전화 녹음 내용을 각각 독립 경로로 처리하며, 복잡성 분석 에이전트는 수집된 태그를 종합해 청구 건을 단순(자동 처리) 또는 복합(검토 필요)으로 분류한다. 분석 결과와 이유는 아마존 S3와 다이나모DB(DynamoDB)에 저장되며, 모든 단계의 스크린샷과 프롬프트·추론 기록이 자동으로 감사 추적에 남는다.
AWS가 이 시스템을 통해 강조하는 가치는 기존 포털을 수정하지 않고도 자동화를 적용할 수 있다는 점이다. 노바 액트가 사전 녹화된 스크립트나 하드코딩 셀렉터 없이 현재 UI 상태를 보고 판단하기 때문에, 포털 화면 구성이 바뀌어도 동일한 로직이 작동한다. 보험 업계에서 FNOL 접수는 “단순히 청구를 여는 것”으로 불리지만 실제로는 수십 개의 비정형 파일을 수동으로 열어 확인하는 반복 작업이 청구 담당자의 상당한 시간을 소모한다. 이 병목을 해소함으로써 대규모 재해나 계절적 청구 폭증 시에도 처리 속도를 유지할 수 있다고 AWS는 설명했다.
장기적으로는 접수 시점에 구조화된 태그 데이터가 축적되면 이전에는 분석하기 어려웠던 청구 패턴을 발굴하고, 유사 사례의 처리 속도를 단축하는 데 활용할 수 있다. AWS는 해당 프로토타입 코드를 깃허브(GitHub)에 공개했으며, 아마존 베드록 에이전트코어 및 스트랜즈 에이전트 문서를 통해 동일한 접근 방식을 자체 환경에 적용할 수 있도록 안내하고 있다. 보험 외에도 청구 전처리가 필요한 다른 규제 산업에 유사한 구조를 확장할 여지가 있다는 평가다.
