단순 대시보드를 넘어 증거 기반 Supplement Packet 자동 조립 에이전트 설계

Context

기존 AI 솔루션들이 사진 기반 견적이나 단순 KPI 대시보드 등 프론트오피스 편의성에 집중하여 실제 수익 누수가 발생하는 지점을 간과함. 파편화된 데이터 소스로 인해 Teardown 이후의 추가 작업 내용을 보험사에 증명하는 과정에서 심각한 운영 병목 및 수익 손실 발생.

Technical Solution

• 다중 소스 데이터 통합을 통한 증거 기반의 Supplement Packet 조립 아키텍처 설계
• CCC, Mitchell 등 보험사 견적서와 OEM 절차서, Scan 로그, 현장 사진을 결합한 Evidence Collection 로직 구현
• 단순 텍스트 생성이 아닌 정형화된 Reimbursement Packet(라인별 메모, 라벨링된 증거물, 조정자용 커버레터) 출력 구조 채택
• 에이전트가 데이터 수집, 정규화, 라벨링 및 초안 작성을 수행하고 인간이 최종 판단을 내리는 Human-in-the-loop 워크플로우 구축
• 단순 API 호출이 아닌 episodic하고 파일 중심적인 operational context를 반영한 에이전트 아키텍처 적용