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TPA KOREA 지자체 unit은 전국 약 150개 지자체의 보험 상품을 담당하고 있습니다. 고객의 보험 문의가 접수되는 순간부터 서류 관리, 보험료 납입, 계약 갱신까지 한 흐름으로 관리합니다.
문제는 이 모든 업무를 수작업으로 처리한다는 점입니다. 고객으로부터 보험 접수 전화가 걸려오면, 전화를 받은 사람이 담당자가 됩니다. 담당자는 사고 내용을 듣고 어떤 보험에 해당하는지 판단합니다. 그리고 각 보험에 맞춰 서류를 요청하고, 처리 절차를 안내합니다. 보험과 관련한 고객의 질문에 답변하는 것도 중요한 역할입니다.
전화를 끊은 후에도 수작업은 이어집니다. 고객이 보낸 서류를 메일이나 팩스로 받고, 공용 NAS 폴더에 저장한 뒤 엑셀에 정보를 옮겨 적고, 보험사에 다시 메일로 전달합니다. 업무시간 내 처리하지 못한 일은 다음 날로 넘어갑니다. 지자체 unit 이현화 책임은 "월요일은 주말간 밀린 접수 전화로 전쟁"이었다고 설명합니다.
7명의 실무자가 하루에 처리할 수 있는 접수는 약 200건. TPA KOREA는 고민에 빠졌습니다. 사업을 확장하려면 실무자의 수도 함께 늘려야 하는 구조였기 때문입니다. 수익이 느는 만큼 고정비도 늘 수밖에 없는 상황. 회사 내부에서 "전화를 꼭 사람이 받아야 할까?"라는 질문이 화두로 떠올랐습니다. TPA KOREA는 AI 챗봇을 도입하기로 결정하고 위시켓 AIDP를 만났습니다.
기획서를 받아 든 위시켓 AIDP 팀의 행동은 일반적인 SI 업체와 달랐습니다. 바로 개발에 착수하는 대신, 사무실에 상주하며 실무자들과 인터뷰를 시작했습니다.
일주일을 현장에서 보낸 위시켓 AIDP 팀이 가져온 것은 챗봇 프로토타입이 아니라 새로운 워크플로우의 청사진이었습니다. 앞단에서 보험 접수를 받을 챗봇, 챗봇이 받은 정보와 처리 상태가 저장될 어드민, 그리고 두 시스템을 TPA KOREA가 직접 운영하고 확장할 수 있는 기능까지 포함되어 있었습니다. 위시켓 AIDP 배종연 팀장은 당시를 이렇게 회상합니다.
"AI 챗봇 단품만 올리면 회사는 24시간 접수만 자동으로 받는 형태가 됩니다. 그다음 처리는 다시 사람 손으로 돌아가죠. 업무를 조금 덜어낼 수는 있겠지만, 결국 임원진과 현장이 모두 원하는 '자동화'를 이루기는 어렵습니다. 그래서 데모를 만들 때, 한 건의 접수가 챗봇으로 들어와 어드민에서 단계별로 흐르고, 보험사에 전달되기까지 한 시스템 안에서 일관되게 처리되는 프로세스를 설계했습니다."
실제로 McKinsey의 「The state of AI in 2025」에 따르면 조직의 88%가 AI를 도입했지만, 실제 의미 있는 사업 임팩트를 만들어내는 'AI 고성과 기업'은 단 6%에 그친다고 합니다. 그리고 성공과 실패를 가르는 가장 강한 변수는 AI를 도구로만 사용하느냐, 워크플로우를 새롭게 설계하느냐의 차이였습니다. 배종연 팀장은 지자체 unit 사무실에서 실무자들과 인터뷰를 진행하며, TPA KOREA에도 같은 해결책이 필요하다는 판단을 내렸습니다.
AIDP의 데모를 본 TPA KOREA는 계약을 결정했습니다. AX에 대한 회사 내부의 시각이 한 단계 진화한 순간이었습니다. 곧 두 개의 시스템이 만들어졌습니다.
TPA KOREA는 AI 챗봇을 기획할 때 '높은 응대 퀄리티'를 강조했습니다. 응대 내용·필요 서류·처리 프로세스가 보험마다 조금씩 다르기 때문에, AI 챗봇이 모든 보험 종류를 정확히 식별하고 그에 맞는 답변을 해야 했습니다.
위시켓 AIDP는 이를 RAG 기반 AI 챗봇으로 풀었습니다. RAG란 AI가 지정된 자료를 참고해 답변을 생성하는 방식입니다. 보험별 약관·관련 법령·처리 시나리오를 보험 종류별로 분리해 학습 자료로 넣어두면, 챗봇은 고객 질문에 맞는 보험 자료만 찾아 답변에 반영합니다.
Tip. AI 챗봇의 두 가지 유형
1) 룰 베이스 챗봇 (Rule-Based) : 미리 정해둔 시나리오대로 답변하는 챗봇입니다. 빠르고 정확하지만, 새로운 질문 패턴이 생기면 시나리오를 사람이 직접 추가해야 합니다.
2) RAG 챗봇 (Retrieval-Augmented Generation) : 자료를 넣어두면 AI가 질문에 맞춰 적절한 내용을 찾아 답변에 반영하는 챗봇입니다. 새 자료를 추가하기만 하면 챗봇이 다음 응대부터 그 내용을 반영하므로, 운영 단계에서 자체 확장이 가능합니다.
위시켓 AIDP는 실무자가 쉽게 AI 챗봇을 운영할 수 있도록 구조를 잡았습니다. 챗봇 학습 페이지를 별도로 구축하고, 시스템 구축 기간 동안 상주하며 어떤 형식의 문서를 어떻게 넣어야 원하는 결과물이 나오는지 실무자에게 교육해 내재화를 도왔습니다.
덕분에 응대 정확도를 더 높여야 할 때, 새 보험사의 양식이 들어올 때, 새 응대 패턴이 발견될 때. 외부 도움 없이 TPA KOREA 실무자가 직접 학습 자료를 추가하거나 수정해 챗봇을 갱신할 수 있게 되었습니다.
어드민은 챗봇이 받은 정보를 회사 안에서 흐르게 하는 시스템입니다. 메일·팩스로 받은 서류를 NAS에 옮기고 엑셀에 정리하던 작업이 사라지고, 접수 내용·서류·처리 이력·갱신 계약까지 한 곳에서 관리됩니다. 매년 발생하는 갱신 계약도 같은 시스템 안에서 일괄 처리할 수 있죠.
또한 특정 접수건의 담당자가 부재하더라도, 누구나 어떤 접수건이 어느 단계에 머물러 있는지 쉽게 확인할 수 있습니다. 담당자 개인이 없어도 일이 이어지게 된 것입니다.
배종연 팀장은 어드민 시스템을 만들 때에도 TPA KOREA가 직접 운영할 수 있도록 심혈을 기울였습니다. 그렇게 탄생한 것이 워크플로우 커스터마이징 기능입니다. 각 보험마다 조금씩 다른 접수 양식, 필수 서류, 처리 절차 등을 시스템 안에서 직접 설계할 수 있도록 한 것이죠.
위시켓 AIDP는 상주 기간 동안 워크플로우 설계 방식을 TPA KOREA 실무자들과 함께 익혔습니다. 지자체 unit 이현화 책임은 당시 상황을 이렇게 회상합니다.
"교육 초반에는 솔직히 어려웠습니다. 시스템을 직접 다룬다는 게 부담이었거든요. 그런데 보험사·지자체별로 미묘하게 다른 양식을 우리 팀이 그 자리에서 직접 반영해본 뒤로, 일하는 방식 자체가 바뀌었다는 게 실감 났습니다."
시스템이 도입되고 업무 구조가 바뀐 후, 가장 빨리 드러난 변화는 현장의 반응이었습니다. 직접 시연에 참여한 실무자들이 이현화 책임에게 "언제부터 써볼 수 있나요?", "너무 편한데요?"라고 묻기 시작한 것입니다. 이현화 책임은 실무자의 업무 효율이 2배 상승할 것이라고 예상했습니다.
성과는 그뿐만이 아니었습니다. 효율보다 더 큰 두 가지 변화가 수면 위로 떠올랐습니다. 하나는 입찰 경쟁에서 우위를 차지했다는 것, 나머지 하나는 기술이 완벽하게 내재화되었다는 것입니다.
지자체 보험은 입찰의 연속입니다. 매년 경쟁 입찰로 다음 해 운영 업체가 정해지고, 처리 속도와 정확성이 곧 다음 해 입찰의 무기가 되죠.
그런 면에서 AI 챗봇과 어드민 시스템은 큰 무기가 되었습니다. 지자체 unit 이현화 책임은 “24시간 언제든 접수가 가능하고 업무 처리가 끊기지 않는 기업과, 영업 시간 안에만 운영되는 기업 중 어디를 택할지 솔직히 명확하지 않나요”라고 웃으며 말합니다.
개발팀이 없는 기업 특성 상, 시스템을 수정하거나 고도화하기 위해서는 외부 업체의 힘을 빌려야 합니다. 외부 업체와의 일정 협상, 계약, 개발, 검수가 끝날 때까지 실무자들은 다시 수작업으로 돌아가야 하죠.
하지만 이제는 TPA KOREA가 AI 챗봇을 직접 교육시키고, 새로운 워크플로우를 직접 어드민에 반영합니다. 외부 의존이 사라지니 사업 확장의 속도를 회사 안에서 결정할 수 있게 되었습니다. 7명의 인원으로 하루 200건의 접수를 소화하던 회사에서, 인력 증원 없이 처리 용량을 늘릴 수 있는 회사로 운영 구조 자체가 바뀐 것입니다.
AI를 도입한다는 말은 흔하지만, 그 기술이 회사 안에서 어떤 역할을 해낼 수 있는지는 천차만별입니다. 도구로 받아 쓸 것인가, 일하는 방식을 바꿀 것인가. 전자가 시스템 도입이고 후자가 AI 전환입니다.
위시켓 AIDP는 업체가 아닙니다. 기업의 AI 운영 파트너입니다. 주어진 결과물만 납품하고 떠나는 대신, 회사의 업무를 시스템 위에서 새롭게 설계하고, 직접 운영하고 확장할 수 있는 구조까지 설계합니다.
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위시켓 콘텐츠 매니저 조가은입니다. 기업의 쉽고 올바른 IT 의사결정을 돕습니다.
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