보험 청구 데이터 추출
종합 가이드 (2026)

보험 청구 데이터 추출이란?

보험 청구 데이터 추출은 청구 관련 문서에서 주요 필드를 자동으로 읽어 스프레드시트, 청구 관리 시스템 또는 분석 플랫폼이 수집할 수 있는 구조화된 데이터로 변환하는 프로세스입니다. 단일 문서 유형을 대상으로 하는 표준 인보이스 또는 영수증 추출과 달리, 청구 추출은 각 구성 요소가 고유한 형식, 고유한 주요 필드 및 고유한 추출 요구 사항을 가진 다중 문서 패킷을 처리해야 합니다.

그 범위는 최초 손해통지(FNOL)를 넘어섭니다. 완전한 청구 추출 전략은 접수부터 보상까지 청구 파일에 들어오는 모든 문서를 다룹니다: 최초 ACORD 양식, 손해를 입증하는 첨부 자료, 그리고 청구가 진행됨에 따라 누적되는 지속적인 서신 및 청구 문서. 특히 최초 ACORD 양식에서 AI가 추출할 수 있는 것과 없는 것에 대한 자세한 필드 수준 분석은 AI가 보험 청구 FNOL 양식을 읽을 수 있나요?에 대한 관련 기사를 참조하십시오.

이 범주를 다른 문서 추출 작업과 구별하는 것은 청구 패킷의 계층 구조입니다. ACORD 양식의 구조화된 헤더 필드는 예측 가능한 패턴을 따르며 안정적으로 추출됩니다. 손해 설명 섹션의 자유 텍스트 내러티브는 그렇지 않습니다. 첨부 문서는 각각 별도의 추출 전략이 필요합니다. 완전한 접근 방식은 가장 편리한 하나가 아닌 세 가지 계층 모두를 고려해야 합니다.

수동 보험 청구 데이터 입력이 보이는 것보다 더 많은 비용이 드는 이유

수동 보험 청구 데이터 입력의 가시적 비용은 단순합니다. 데이터 입력 담당자나 조정자가 각 문서의 필드 값을 한 글자씩 청구 시스템에 입력하는 것입니다. McKinsey는 자동화가 청구 처리 시간을 최대 50% 단축하고 청구 처리 비용을 최대 30% 절감할 수 있다고 추정합니다. 그러나 이러한 총계 수치는 수동 처리가 운영에 실제로 부과하는 비용을 과소평가합니다. 실제 비용은 대부분의 기업이 별도 예산으로 관리하는 네 가지 경로를 통해 발생하기 때문입니다.

직접 입력 인건비. 단일 청구 패킷을 처리하는 조정자 또는 청구 담당자는 데이터 입력에만 약 20~30분을 소비합니다. 주당 50건의 청구를 처리한다면 순수 입력 시간만 17~25시간입니다. 경력 있는 청구 담당자의 시간당 부담 비용이 $35–45라면, 청구에 판단 가치를 전혀 더하지 않는 노동에 주당 $600–1,100이 지출되는 셈입니다.

오류 비용. 보험 문서의 수동 데이터 입력은 필드 수준 오류율이 약 3~5%로 추정됩니다. ACORD 양식과 첨부 문서에 추출 가능한 필드가 25~40개인 청구 패킷의 경우, 청구당 1~2개의 오류가 발생한다는 뜻입니다. 잘못 입력된 증권 번호는 자격 확인을 지연시킵니다. 잘못된 손해 발생일은 피보험자에게 확인 전화를 유발합니다. 수리 견적서의 숫자 전위는 조정에 시간이 걸리는 준비금 불일치를 초래합니다. 업계 벤치마크에 따르면 청구 건당 데이터 입력 오류를 수정하는 데 $15–30이 소요되며, 오류가 접수 시점이 아닌 하류에서 발견되면 이러한 비용은 더욱 커집니다.

조정자 시간의 기회비용. McKinsey의 연구에 따르면 언더라이터와 청구 조정자는 데이터 입력 및 문서 검색을 포함한 행정 업무에 시간의 30~40%를 소비합니다. 100~150건의 진행 중인 청구를 처리하는 시니어 조정자의 경우, 이는 보장 범위 조사, 합의 협상, 복잡한 사례 관리 대신 입력에 주당 12~20시간을 소비한다는 의미입니다. 이 시간의 금전적 비용은 조정자의 전체 급여입니다. 기회비용은 그 시간을 판단 업무에 전환했을 때 창출할 수 있었던 청구 처리 속도와 고객 만족도입니다.

지연된 처리 주기. 문서 수령과 데이터 가용성 사이의 모든 수동 단계는 청구 수명 주기에 시간을 추가합니다. 대량 청구 운영에서는 이러한 시간이 누적되어 며칠이 됩니다. J.D. Power의 청구 만족도 연구는 FNOL 처리 속도가 고객 만족도의 가장 강력한 동인 중 하나임을 일관되게 보여줍니다. 수동 처리의 하루 추가는 고객 경험을 저하시키고 소송, 규제 민원, 에스컬레이션 가능성을 높입니다.

보험 청구 추출이 다른 문서 유형과 다른 점

보험 청구 추출은 인보이스나 영수증 추출과 기술적 DNA를 공유합니다. 동일한 비전-언어 모델, 동일한 맞춤 열 접근 방식을 사용하지만, 세 가지 구조적 요인으로 인해 근본적으로 더 어려운 문제입니다.

1. 보험사 및 업종별 형식 차이. ACORD 1과 ACORD 2는 수집하는 정보가 다르기 때문에 서로 다르게 보입니다. 그러나 Applied Epic 에이전시 관리 시스템을 통해 작성된 동일한 ACORD 1은 Vertafore AMS360에서 작성된 것과 다르게 렌더링되며, 종이 양식에 손으로 작성된 것과는 또 다르게 렌더링됩니다. ACORD는 800개 이상의 표준 양식 유형을 유지 관리합니다. 미국의 약 39,000개 독립 P&C 에이전시는 각자의 시스템 구성, 인쇄 설정, 작성 습관에 따라 이러한 양식을 생성합니다. 고정된 필드 좌표에 의존하는 템플릿 기반 추출은 레이아웃이 조금만 바뀌어도 작동이 중단됩니다. 필드 레이블을 읽어 값을 찾는 의미론적 추출은 보험사별 구성 없이 이러한 차이를 처리합니다. 이 차이점에 대해 기존 OCR과 AI 기반 추출 비교 설명에서 더 자세히 다루었습니다.

2. 다중 문서 청구 패킷. 인보이스 추출 도구는 인보이스 하나를 처리합니다. 청구 추출 워크플로우는 폴더를 처리합니다. ACORD 양식, 경찰 보고서, 수리 견적서, 의료 접수 기록, 사진, 때로는 견인 영수증이나 렌털 계약서까지 포함됩니다. 각 문서 유형에는 고유한 표준 필드, 고유한 레이아웃 규칙, 고유한 추출 열 정의가 있습니다. 과제는 단일 문서를 추출하는 것이 아니라 모든 문서를 동일한 청구 레코드에 연결된 일관된 워크플로우로 추출하는 것입니다.

3. 구조화된 필드와 자유 형식 내러티브가 한 문서에 공존. ACORD 양식은 한 페이지에 두 가지 모드를 모두 결합한다는 점에서 독특합니다. 헤더에는 명확하게 라벨이 지정된 짧은 값 필드가 있어 AI가 높은 정확도로 추출합니다. 손해 설명(Description of Loss) 섹션은 내러티브 산문을 위한 빈 상자입니다. 50단어든 500단어든, 손으로 쓰든 타자로 쓰든, 집중적이든 산만하든 상관없습니다. 이 두 모드는 동일한 문서 내에 공존하며 근본적으로 다른 처리가 필요합니다.

구조화된 필드: 안정적으로 추출할 수 있는 항목

ACORD 양식의 구조화된 헤더 필드는 AI 추출이 가장 큰 가치를 제공하는 부분입니다. 이러한 필드에는 인쇄된 라벨, 제한된 값 범위, 일관된 의미 패턴이 있어 비전-언어 모델에 이상적인 조건입니다. 아래는 P&C 보험 접수 대부분을 포괄하는 4가지 주요 ACORD FNOL 양식 유형별 핵심 필드입니다.

ACORD 1 — 재물 손해 통지

ACORD 2 — 자동차 손해 통지서

ACORD 3 — 일반 배상책임 손해통지서

세 가지 양식 유형 전반에 걸친 패턴은 일관됩니다. 라벨이 있는 필드의 짧은 값은 타자든 필기든 85–95%+의 정확도로 추출됩니다. 차이는 AI가 페이지에서 필드를 찾지 못해서가 아니라, 필기 가독성과 체크박스 표시 품질에서 비롯됩니다. 의미론적 추출은 고정 좌표에 의존하지 않고 필드 라벨을 읽기 때문에, "증권번호"에 대한 동일한 열 정의가 보험사 포털 PDF의 ACORD 1과 도로변에서 촬영한 ACORD 2 모두에 적용됩니다. 템플릿도, 보험사별 구성도 필요 없습니다.

자유 형식 서술문: 다른 전략

Description of Loss 섹션은 ACORD 양식에서 AI 추출이 구조적 한계에 부딪히는 부분입니다. 이 섹션에는 청구인이 사건에 대해 직접 작성한 서술형 산문이 포함되며, 일반적으로 200~500단어 분량이고 추출 가능한 패턴이 없습니다. 자동차 사고 설명은 이렇게 쓰일 수 있습니다: "Main Street의 신호등에 정차 중이었습니다. 트럭이 뒤에서 들이받았습니다." 재산 피해 설명은: "오후 3시경 주방 바닥에 물이 있는 것을 발견했습니다. 다락방에 올라가 보니 배관이 파열되어 있었습니다." 동일한 충돌 시나리오도 세 명의 청구인이 각각 다른 문장 구조, 단어 선택, 세부 수준으로 세 가지 방식으로 작성할 수 있습니다.

최신 비전 AI는 이 서술문의 텍스트를 높은 정확도로 추출할 수 있습니다 — 손으로 쓰거나 타자 친 단어를 페이지에서 읽어 스프레드시트 셀의 텍스트 블록으로 변환합니다. 이 부분은 안정적으로 작동합니다. 작동하지 않는 부분은 대부분의 청구 팀이 실제로 원하는 단계입니다: "손해 원인 범주," "과실 당사자," 또는 "부상 심각도"와 같은 구조화된 필드로 해당 서술문을 자동 분류하는 것입니다. 이러한 분류를 시도하는 언어 모델은 25~30%의 오류율을 보이며, 결과의 정확성에 의존하는 모든 다운스트림 프로세스에는 너무 높은 수치입니다.

청구 운영에 권장되는 접근 방식은 서술문을 단일 필드의 원시 텍스트로 추출하는 것입니다. 조정자는 해당 필드를 읽습니다 — 종이 양식에서 읽는 것과 정확히 동일하게 — 구조화된 필드는 이미 스프레드시트에 채워져 있습니다. 시간 절약은 구조화된 필드를 다시 입력하지 않아도 되는 데서 오는 것이지, 서술문이 지원하지 않는 분류로 강제 변환하려는 데서 오는 것이 아닙니다.

첨부 문서: 하나의 청구, 여러 추출 전략

실제 청구 패킷은 거의 항상 ACORD 양식만으로 구성되지 않습니다. 첨부 문서는 일반적으로 기본 양식보다 2:1 또는 3:1 비율로 많으며, 각 유형마다 고유한 추출 프로필이 필요합니다. 가장 일반적인 첨부 문서가 추출 전략에 어떻게 매핑되는지는 다음과 같습니다.

경찰 보고서

경찰 보고서는 가장 자주 첨부되는 증빙 서류입니다. 여기에는 조사 경찰관의 이름과 배지 번호, 보고서 번호, 보고서 접수 일시, 과실 운전자 지정, 교통 인용 정보, 기상 및 도로 상태 메모, 그리고 청구인이 ACORD 양식에 작성한 내용을 반복하거나 확장하는 서술 섹션 등 중요한 정형 데이터가 포함되어 있습니다. 경찰 보고서 추출의 과제는 필드 복잡성이 아니라 형식 다양성입니다. 미국에는 약 18,000개의 법 집행 기관이 있으며, 각 기관은 자체 보고서 레이아웃을 사용합니다. 일부는 표준 NHTSA 모델 교통사고 보고서를 사용합니다. 다른 기관은 주별 양식을 사용합니다. 많은 기관이 기록 관리 시스템에서 생성한 맞춤 보고서 형식을 사용합니다. 템플릿 기반 접근 방식은 모든 기관에 대해 별도의 템플릿이 필요합니다. 의미론적 추출은 보고서의 라벨("Officer Name", "Report Number", "At Fault")을 페이지의 위치와 관계없이 읽기 때문에 하나의 열 정의로 모든 형식을 처리합니다.

수리 견적서

정비소의 자동차 수리 견적서와 계약업체의 부동산 수리 견적서에는 준비금 설정 및 합의 협상에 필수적인 라인 항목 세부 정보가 포함되어 있습니다. 추출 가능한 주요 필드는 다음과 같습니다: 정비소 또는 계약업체 이름 및 연락처, 견적 날짜, 차량 또는 부동산 식별자, 항목별 노동 시간 및 단가, 부품 비용, 도장 및 자재, 소계, 세금, 합계. 수리 견적서는 라인별 테이블로 추출할 때 가장 가치가 높습니다. 특정 비용 항목을 누락할 수 있는 단일 수기 합계에 의존하는 대신 모든 항목의 합계에서 총 예상 손해액을 계산할 수 있기 때문입니다. 또한 견적서는 이를 뒷받침하는 청구 기록에 연결되어야 하므로 추출 워크플로우는 견적서에 표시된 청구 또는 보험증권 번호를 여백에 수기로 작성된 경우에도 캡처해야 합니다.

의료 기록 및 접수 양식

부상이 포함된 청구에서는 의료 문서가 신속하게 청구 파일에 유입됩니다. 응급실 접수 양식, 구급차 출동 기록, 진단 영상 처방전, 초기 치료 기록에는 모두 구조화된 필드와 임상 기록이 혼합되어 있습니다. 추출 전략은 ACORD 접근 방식과 동일합니다. 구조화된 필드는 열 정의와 함께 추출하고, 임상 기록은 조정자나 간호 사례 관리자가 검토할 수 있도록 자유 텍스트로 유지합니다.

사진

손상 사진은 전통적인 의미에서 구조화된 데이터로 추출할 수 없습니다. 사진에서 읽을 "금액"이 없습니다. 그러나 컴퓨터 비전 모델은 청구 운영에 자동 손상 코딩 사용 사례가 있는 경우 손상 유형을 식별하고 분류할 수 있습니다. 대부분의 청구 팀에게 실용적인 접근 방식은 사진을 청구 접수 시스템이 수신하여 청구 기록에 연결하는 증빙 자료로 취급하고, 구조화된 추출을 시도하지 않는 것입니다.

모든 보조 문서 유형에 걸친 핵심 운영 통찰력: 각 문서에는 자체 추출 열 정의가 필요하며, 워크플로우는 모든 문서의 출력을 동일한 청구 기록에 연결된 상태로 유지해야 합니다. 이는 단일 추출 문제가 아닙니다. 하나의 청구 사건을 중심으로 구성된 추출 문제의 집합입니다.

전통적 방법 대 AI 기반 추출

보험 청구 데이터 입력의 기존 접근 방식에는 두 가지 변형이 있습니다: 수동 입력과 템플릿 기반 OCR. 둘 다 동일한 근본적인 한계를 공유합니다 — 각 청구 문서의 레이아웃이 예측 가능한 것처럼 취급하지만, 실제 청구 접수 환경에서는 그렇지 않습니다.

시맨틱 AI 접근 방식 — 템플릿 없는 문서 추출 — 은 실제 청구 접수에서의 형식 다양성 때문에 다른 어떤 문서 범주보다 청구에 더 중요합니다. 보험사 포털에서 깨끗한 PDF로 도착한 ACORD 2와 팩스로 도착한 동일한 양식은 동일한 열이 필요한 동일한 문서 유형이지만, 템플릿 기반 시스템은 두 가지 구성을 필요로 합니다. 시맨틱 시스템은 하나로 둘 다 처리합니다.

혼합 보험사 청구 양식 일괄 처리

하루 50~200건의 청구를 처리하는 청구 팀을 위한 실용적인 워크플로는 일괄 처리입니다. 즉, 청구 서류 폴더를 업로드하고, 각 구성 문서에서 구조화된 필드를 추출하고, 청구 번호 키로 각 문서 유형의 행을 연결하는 통합 스프레드시트로 모든 것을 내보내는 것입니다.

일반적인 일괄 워크플로는 다음과 같습니다:

일괄 우선 처리는 청구 운영의 부차적인 고려 사항이 아닙니다. TPA가 각각 다른 ACORD 렌더링을 사용하는 50개 보험사의 청구를 처리하고 지원 문서가 다양한 유입 채널을 통해 도착할 때 확장 가능한 유일한 워크플로입니다.

청구 추출 도구 선택 방법

모든 추출 도구가 보험 청구에 적합한 것은 아닙니다. 문서 구성 — 구조화된 양식, 자유 형식의 서술, 다중 출처 첨부 파일 — 은 일반적인 용도의 OCR 도구에는 부족할 수 있는 특정 기능을 요구합니다. 다음은 청구 운영에 특히 중요한 기준입니다.

템플릿 불필요 또는 템플릿 기반. 이것이 가장 중요한 결정입니다. 도구가 운송사별, 양식 유형별, 접수 채널별로 템플릿을 생성하고 유지 관리해야 한다면 실제 청구 접수의 형식 변동을 견디지 못할 것입니다. 템플릿 불필요 방식 — 열 정의가 양식 유형, 운송사, 레이아웃에 걸쳐 작동하는 방식 — 은 개념 증명 단계 이후에 청구 자동화 시범 프로젝트가 중단되는 원인이 되는 구성 부채를 제거합니다.

다중 문서 유형 지원. 도구는 ACORD 양식, 경찰 보고서, 수리 견적서, 의료 기록을 별도의 열 정의를 가진 별개의 문서 유형으로 처리해야 하며, 모든 것을 "하나의 문서"로 취급해서는 안 됩니다.

필기 인식 기능. 상당한 비율의 청구 양식이 도로변, 병원, 클립보드에서 손으로 작성됩니다. 구조화된 필드에 대한 도구의 필기 인식 정확도가 85% 미만이면 수정이 필요한 출력이 너무 많아져 구조화된 필드 자동화가 붕괴됩니다.

스프레드시트 또는 청구 시스템으로의 일괄 내보내기. 출력은 수동 재구성 없이 Guidewire ClaimCenter, Duck Creek Claims 또는 모든 청구 관리 플랫폼에 로드할 수 있는 구조화된 파일(Excel, CSV)이어야 합니다.

훈련 불필요 요구 사항. 청구 팀은 맞춤 모델을 훈련시킬 만한 데이터량이 없습니다. 양식 유형당 10~50개의 샘플 문서를 요구하여 청구 형식을 "학습"해야 하는 도구는 새로운 운송사 형식과 지원 문서 변형이 정기적으로 나타나는 보험 접수 사용 사례에는 적합하지 않습니다.

자주 묻는 질문

보험 청구 데이터 추출에는 어떤 문서 유형이 포함되나요?

청구 추출은 전체 청구 패킷을 대상으로 합니다: ACORD 손실 통지 양식, 경찰 보고서, 자동차 및 부동산 수리 견적서, 의료 접수 기록 및 청구서, 관련 서신이 포함됩니다. 각 문서 유형에는 고유한 추출 열 정의가 필요하지만, 모든 출력물은 통합 처리를 위해 청구 번호 또는 증권 번호로 연결됩니다.

보험 청구 양식에 대한 AI 추출 정확도는 수동 입력과 비교하여 어떻습니까?

구조화된 헤더 필드에서 AI 추출은 90–95% 이상의 정확도를 달성하며, 이는 수동 데이터 입력의 필드 수준 오류율 3–5%보다 측정 가능하게 우수합니다. 나머지 오류는 특정 필드 유형에 집중되며, 이를 중심으로 표적화된 표본 검사 워크플로우를 구축할 수 있을 만큼 예측 가능합니다. 반면 수동 오류는 무작위적입니다 — 어떤 필드든 어떤 이유로든 잘못될 수 있어 모든 문서를 완전히 다시 읽지 않고는 발견하기 어렵습니다.

AI가 청구 양식에서 손실 설명 서술을 추출할 수 있나요?

서술의 텍스트는 높은 정확도로 추출할 수 있습니다 — 손으로 쓰거나 타자 친 단어를 읽어 스프레드시트 셀의 텍스트 블록으로 렌더링합니다. 그러나 해당 서술을 "손실 원인" 또는 "과실 당사자"와 같은 구조화된 필드로 안정적으로 분류할 수는 없습니다. 서술 분류를 시도하는 언어 모델은 25–30%의 오류율을 보여, 보상 또는 책임 결정에 신뢰할 수 없는 출력을 생성합니다. 권장 워크플로우는 서술을 원시 텍스트로 추출하여 조정자가 직접 읽게 하고, 데이터 입력 부담의 대부분을 차지하는 구조화된 필드는 자동화하는 것입니다.

AI 추출이 다른 관할 구역의 경찰 보고서에도 적용되나요?

네, 그리고 이것이 바로 템플릿 불필요 추출이 기존 OCR보다 결정적 우위를 가지는 부분입니다. 미국에는 약 18,000개의 법 집행 기관이 있으며, 각 기관마다 서로 다른 보고서 형식을 사용합니다. 템플릿 기반 OCR은 기관별로 별도의 템플릿이 필요합니다. 의미론적 추출은 각 보고서의 필드 레이블을 읽어 값을 찾아내므로, 하나의 열 정의로 모든 기관의 형식을 처리할 수 있습니다. 동일한 원칙은 견적 시스템(CCC, Mitchell, Audatex)에 따라 형식이 다른 수리 견적서에도 적용됩니다.

AI는 손으로 작성된 청구 양식을 얼마나 잘 처리하나요?

레이블이 명확한 구조화된 필드의 경우, 손으로 작성된 청구 양식은 대부분의 필체 품질에서 85~90%의 정확도로 추출됩니다. 주요 오류 유형은 필드 전체의 실패가 아니라 개별 문자의 오독입니다. 예를 들어 손으로 쓴 "5"가 "S"로, "0"이 "O"로 읽히는 경우입니다. 사고 후 길가나 어두운 방과 같은 불리한 조건에서 작성된 청구 양식은 더 급하게 쓰인 필체로 인해 정확도가 해당 범위의 하한에 가깝게 떨어지는 경향이 있습니다. 실무적인 청구 워크플로우에는 각 청구 양식의 가장 중요한 2~3개 필드를 점검하는 1~2분의 검증 단계가 포함됩니다.

추출된 청구 데이터를 Guidewire 또는 Duck Creek에 직접 내보낼 수 있나요?

네. 추출 결과물은 일괄 데이터 업로드를 지원하는 모든 청구 관리 시스템에 가져올 수 있는 구조화된 파일입니다. 열 헤더는 추출 설정 중 정의한 필드 이름과 일치하므로 데이터가 시스템의 올바른 필드에 입력됩니다. 대량 처리를 수행하는 팀의 경우, 일괄 내보내기를 문서 유형별로 별도의 시트나 파일을 생성하고 청구 번호 또는 보험 증권 번호로 연결하도록 구성할 수도 있습니다.

산재보상 청구 양식에도 적용되나요?

네. 산재보상 FNOL 양식은 다른 ACORD 기반 청구와 동일한 구조를 공유합니다: 라벨이 지정된 헤더 필드와 사고에 대한 서술적 설명으로 구성됩니다. 구조화된 필드는 재산 및 자동차 청구와 동일한 정확도 범위로 추출됩니다. 산재보상 청구는 또한 추가 지원 문서를 생성하며, 각각 자체 추출 열 집합으로 처리할 수 있습니다.

AI가 차량 손상 사진에서 데이터를 추출할 수 있나요?

전통적인 의미의 구조화된 데이터는 아닙니다. 컴퓨터 비전 모델은 손상 유형을 분류하고 심각도 범위를 추정할 수 있지만, 사진만으로 금액이나 부품 목록을 출력할 수는 없습니다. 사진은 청구 기록에 연결된 증빙 자료로 취급하는 것이 가장 좋으며, 차체 수리점이나 계약업체의 구조화된 견적이 재무 준비금 및 합의 계산에 투입되는 데이터를 제공합니다.

단일 배치에서 몇 개의 청구 양식을 처리할 수 있나요?

AI 추출의 배치 크기에는 실질적인 상한선이 없습니다. 청구 팀은 단일 배치에서 100~200개의 청구 패킷을 일상적으로 처리합니다 — 여러 보험사의 ACORD 양식, 다른 기관의 경찰 보고서, 다양한 수리점의 견적을 혼합합니다. 처리 시간은 문서 수에 따라 선형적으로 확장되며, 형식이나 보험사와 관계없이 문서당 평균 5~10초가 소요됩니다. 더 많은 양의 경우 배치 워크플로는 팀 플랜을 통한 동시 처리를 지원합니다.

자체 청구 양식에서 AI 추출 테스트를 어떻게 시작하나요?

스캔한 ACORD 양식 또는 작성된 청구 양식 사진을 업로드하세요. 첫 번째 테스트에는 등록이 필요하지 않습니다. 청구 시스템에 필요한 열을 정의하세요: 증권 번호, 손실 발생일, 피보험자 이름, 손실 위치, 추정 금액, 손실 유형. 몇 초 안에 추출 결과를 확인하세요. 여러 보험사 양식 및 지원 문서에 걸친 배치 처리를 다루는 전체 안내는 특정 청구 문서 유형에 대한 단계별 가이드를 참조하세요.