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NLP 사례: AI 기반 SIU 업무 자동화

생명보험 쟁점사항(진료비 확인 및 환불 사례 등)에 대한 분류의 자동화 여부 가능성을 ML 기반으로 접근함

NLP 사례: AI 기반 SIU 업무 자동화
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 작업

서비스 CM팀의 手작업으로
업무 진행 중

쟁점 코드 분류 작업

･ 手작업으로 작성된 비정형
텍스트 데이터 및 관련 데이터 사용
･ Observation : 522
･ 변수 : 30

2) To-Be

진료비 확인 서비스
환불사례의 쟁점 분류

심사원의 수기로 작성된
텍스트 데이터와 연관 데이터를
분석하여 기존 12개의
쟁점사항으로의 분류

Word Embedding, Deep Learning

3) Requirements

프로젝트 요구사항

과제1 : 코드 적절성 검증

과제2 : 쟁점 코드 분류
정확도 : ↑75%

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 접근체계

P사 內外 input resources를 활용하고 AI 기반 표준화 추론 engine을 구성하여, micro data 표준화를 수행함

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2 주요 수행 Tasks: 표준용어사전

표준항목명을 구성하는 각 단위 정보에 대한 표준용어사전을 구축/활용함으로써 input data에서 발생 가능한 인적 오류 및 표기 편차를 초기 정제함

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3 주요 수행 Tasks: 표준항목명 생성

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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