보험을 위한 AI 워크포스 구축하기
AI는 준비하고, 인간은 결정합니다.
대부분의 AI 프로젝트는 단일 작업에 집중합니다. 챗봇, 음성 비서 또는 Q&A 시스템을 구축하죠. 저는 더 큰 것을 만들고 싶었습니다. 바로 AI 워크포스를 구축하고 싶었습니다.
보험은 이를 적용하기에 완벽한 분야입니다. 조사는 반복적이고, 추천은 데이터에 의존하며, 후속 조치에는 시간이 소요됩니다. 신뢰가 중요하며, 인간의 판단은 여전히 필수적입니다.
이 시스템은 human-in-the-loop 모델로 작동합니다. AI가 힘든 작업을 수행하고, 인간 상담사가 최종 결정을 내립니다.
AI 워크포스는 다음과 같은 전문 에이전트로 구성됩니다:
- Discovery Agent: 고객 프로필, 목표 및 위험 수준을 수집합니다.
- Research Agent: 보험 약관을 분석하고, 대기 기간을 비교하며, 면책 조항을 검토합니다.
- Comparison Agent: 플랜 비교를 위한 구조화된 표를 생성합니다.
- Recommendation Agent: 최적의 종합 옵션 또는 가성비 옵션을 제안합니다.
- CRM Agent: 고객 기록 및 작업 상태를 업데이트합니다.
- Follow-up Agent: WhatsApp 알림 및 이메일 경고를 보냅니다.
고객은 이미 사용 중인 도구를 통해 상호작용합니다. WhatsApp, 전화, 웹사이트 채팅 또는 이메일을 사용합니다. 새로운 앱을 설치할 필요가 없습니다.
기술 스택은 다음과 같습니다:
- n8n: 시각적 워크플로우 및 빠른 프로토타이핑용.
- OpenAI, Gemini, Claude: 지능형 엔진용.
- LangGraph: 복잡한 에이전트 로직용.
- Supabase 및 PostgreSQL: 데이터 관리용.
- Pinecone: 메모리용.
아이디어를 빠르게 검증하기 위해 n8n으로 시작했습니다. 워크플로우가 작동하기 시작하자, NestJS와 LangGraph를 사용하여 프로덕션 환경 구축으로 넘어갔습니다.
AI가 보험 상담사를 대체하지는 않을 것입니다. 대신, 모든 상담사가 배후에서 작동하는 AI 워크포스를 갖게 될 것입니다.
AI는 속도, 일관성, 확장성을 제공합니다. 인간은 신뢰, 공감, 판단력을 제공합니다.
미래는 인간 vs AI가 아닙니다. 미래는 인간 + AI입니다.
선택 사항 학습 커뮤니티: https://t.me/GyaanSetuAi