보험 문서를 학습해 근거와 함께 답하는 지식 엔진

알티스는 약관·규정·서류를 학습해, 묻는 말에 답하고 그 답이 어느 문서 어디서 나왔는지 출처를 함께 보여줍니다.

Why RT'S

범용 LLM과 무엇이 다른가

ChatGPT 같은 범용 LLM은 우리 회사도, 보험 실무도 깊이 알지 못합니다. 알티스는 회사의 자료와 보험 도메인을 함께 학습해, 내부 인원 누구나 근거와 함께 답을 얻습니다.

회사 정책·내부 규정·보험 교육자료처럼 부서마다 흩어져 있던 자료를 한곳에 모아 학습합니다. 내부 인원은 평소 쓰는 말로 묻고, 필요한 규정과 자료를 출처와 함께 바로 찾습니다.

범용 LLM은 우리 회사의 자료를 알지 못합니다.

약관·산출방법서·감독규정 같은 보험 도메인을 미리 학습한 엔진 위에 회사 자료를 얹습니다. 보험 맥락을 이해한 상태에서 답하고, 추측 대신 근거가 된 문서를 짚어 줍니다.

범용 LLM은 보험 맥락을 추측합니다.

온프레미스로 고객사 내부망에 배포해, 질문과 자료가 외부로 전송되지 않습니다. 학습한 회사 자료도 외부 모델 학습이나 외부 서비스로 빠져나가지 않습니다.

범용 LLM은 입력이 외부 서버로 전송됩니다.

직무와 역할에 따라 조회할 수 있는 자료를 나눕니다. 누가 무엇을 묻고 어떤 근거를 받았는지 감사 로그로 남겨, 민감한 내부 자료도 통제된 범위 안에서만 답합니다.

범용 LLM은 자료 접근 권한을 구분하지 않습니다.

Modules

알티스는 한 제품 안에 네 개의 모듈을 담고 있습니다.
보험사와 GA는 지금 가장 급한 업무부터 모듈을 골라 도입할 수 있습니다.

Clause & Rule QA

약관·산출방법서·내부규정을 학습합니다. 평소 쓰는 말로 물으면, 답과 함께 그 근거가 된 조항을 짚어 줍니다.

약관 PDF → 출처 인용 응답

Coverage Analysis

가입 증권과 상품 데이터를 읽어, 어떤 보장이 들어 있고 무엇이 겹치며 어디가 비었는지 한눈에 정리합니다.

가입 증권 → 중복·공백 리포트

Document Reading

진단서·소견서·영수증처럼 양식이 제각각인 서류에서 필요한 항목을 읽어내고, 해당 약관 조항과 맞춰 봅니다.

비정형 서류 → 구조화 필드

Incentive Parser

보험사마다 양식이 다른 시책 공문과 엑셀을 일정한 형태로 정리해, 수수료·정산 시스템이 바로 받아 쓸 수 있게 합니다.

시책 공문 → 정규화 수수료

같은 기능을 두 가지 배포 형태로 제공합니다. 보안 요건과 도입 속도에 맞는 쪽을 고르세요.

Architecture

약관부터 시책 공문, 진단서까지.
양식이 제각각인 문서가 같은 흐름을 거쳐, 시스템이 바로 쓰는 정형 데이터로 나옵니다.

비정형 문서가 엔진을 거쳐 정형 데이터로 바뀌고 업무 시스템에 반영됩니다. 데이터는 고객사 인프라 안에서만 흐릅니다.

우리 문서로 어떤 모듈이 맞을지 함께 진단합니다. 도입 상담을 남겨주세요.