분산된 증거 기반의 Agentic Workflow를 통한 물류 마진 회수 자동화

Context

물류 브로커리지 산업 내 Detention, Lumper Fee 등 수많은 Exception Fee가 발생하나 개별 건당 낮은 금액으로 인해 인적 회수 비용이 이득을 상회하는 구조적 한계 존재. 파편화된 문서와 이메일, 상충하는 타임스탬프 등 데이터 정제 비용이 과다하여 실질적인 Gross Margin 손실로 이어지는 상황.

Technical Solution

• 단순 LLM 질의가 아닌 Case 단위의 State를 유지하는 Operational Spine 설계
• Rate Confirmation, POD, Chat Log 등 다중 소스에서 증거 데이터를 수집하는 Evidence Gathering 파이프라인 구축
• 고객사별 상이한 청구 규칙을 반영한 Deterministic Calculation 로직과 LLM의 정성적 분석 결합
• 증거 패킷 생성부터 제출, 거절 대응 및 에스컬레이션까지 이어지는 End-to-End Agentic Workflow 구현
• Edge Case 발생 시에만 인간 작업자에게 할당하는 Human-in-the-loop 구조를 통한 운영 효율 최적화
• 정형 데이터(타임스탬프)와 비정형 데이터(이메일, 영수증 이미지)를 통합하여 방어 가능한 Claim Narrative 생성