운영 비용 22% 절감, Event-Driven 아키텍처로 구현한 AI 보험 엔진

Context

전통적 보험의 수동 청구 및 검증 프로세스로 인한 보상 지연 문제. 고빈도 API 폴링 방식의 데이터 수집으로 인한 가상 운영 비용(Burn Rate) 급증 및 자원 효율성 저하.

Technical Solution

• 실시간 데이터 기반의 즉각적 보상을 위한 AI-Enabled Parametric Trigger Engine 설계
• 강수량 15mm/hr, 온도 42°C, AQI 250 초과 등 외부 환경 지표를 모니터링하는 다중 소스 데이터 파이프라인 구축
• Python 기반 경량 ML 모델을 통한 Earning Loss Probability(ELP) 예측 및 보상금 자동 산출 로직 구현
• 고비용 Pull 모델에서 Webhooks 중심의 Push 모델로 아키텍처 전환을 통한 Event-Driven Architecture 구현
• 네트워크 불안정 환경을 고려한 Worker Dashboard의 Offline-first UI 전략 채택
• 보상 내역의 투명성 확보를 위한 Immutable Claims Ledger 구축

Impact

• 아키텍처 리팩토링을 통한 운영 오버헤드 약 22% 감소

Key Takeaway

성능 최적화뿐 아니라 예산 제약 조건을 아키텍처 설계 단계부터 반영하는 비용 효율적 엔지니어링의 중요성.