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NLP
NLP 사례: AI 기반 SIU 업무 자동화
생명보험 쟁점사항(진료비 확인 및 환불 사례 등)에 대한 분류의 자동화 여부 가능성을 ML 기반으로 접근함
| 과제명 | 텍스트 데이터 자동 코드 분류 |
|---|---|
| 텍스트 분석 범위 |
·과제1 : 쟁점(12개 코드) 코드 적절성 검증 ·과제2 : 정형 + 비정형 데이터 활용, 쟁점 코드 자동 분류 ·과제3 : 전문가 직접 쟁점 코드 선택時 선택 참조 보조 코드(대/중/소) 생성 |
| PoC 정의 |
1) As-Is 쟁점 코드 분류 작업서비스 CM팀의 手작업으로
･ 手작업으로 작성된 비정형 2) To-Be 진료비 확인 서비스환불사례의 쟁점 분류 심사원의 수기로 작성된 
3) Requirements 프로젝트 요구사항과제1 : 코드 적절성 검증 과제2 : 쟁점 코드 분류 과제3 : 참조 보조 코드 생성 |
비정형, 정형 데이터를 통합한 ML 모델을 설계하여 쟁점 사항을 분류함
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NLP기술을 통합한 Deep VOC 아키텍처 - VOC 데이터 자동분류
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단가비교시스템
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Micro Big data 표준화
Micro data 표준화: 의미와 형태 식별 범위 1
Micro data 표준화는 공정, 설비, 장치, 계측 (위치/유형)에 구조적인 의미와 형>태를 고려하여 수행되어야 함
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Micro data 표준화: 의미와 형태 식별 범위 2
Micro data 표준화는 공정, 설비, 장치, 계측 (위치/유형)에 구조적인 의미와 형>태를 고려하여 수행되어야 함
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AI-driven Micro data 표준화 체계
1 접근체계P사 內外 input resources를 활용하고 AI 기반 표준화 추론 engine을 구성하여, micro data 표준화를 수행함
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표준항목명을 구성하는 각 단위 정보에 대한 표준용어사전을 구축/활용함으로써 input data에서 발생 가능한 인적 오류 및 표기 편차를 초기 정제함
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Rule과 ML 알고리즘을 함께 적용하여 표준항목명을 생성함
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기대효과
검증된 AI 모델을 기반으로 他 공정/공장 적용 방안을 고도화하고 Micro data 표>준화를 수행
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