LLM 기반 Defeasible Deontic Logic 적용으로 보험금 지급 자동화 정밀도 구현

Defeasible Deontic Logic for Insurance Claims Automation

Johann Hagerer2026년 6월 8일6분advanced

AI 요약

Context

보험 약관의 복잡한 예외 조항 처리 시 단순 Semantic Similarity 기반 검색 모델의 낮은 정확도 문제 발생. 단순 관련성 기반 리트리벌은 실제 적용 가능 여부를 판별하지 못해 잘못된 보상 결정으로 이어지는 한계 노출.

Defeasible Deontic Logic(DDL)을 Semantic Backbone으로 채택하여 Grant, Exclusion, Exception의 계층적 우선순위 구조 설계
LLM을 활용한 Pre-processing 파이프라인을 통해 비정형 약관 텍스트를 Type, Antecedents, Priority를 포함한 정형 규칙으로 변환
단순 관련성(Relevance)이 아닌 모든 전제 조건의 충족 여부를 검증하는 Applicability Test 로직 도입
Priority Resolution 메커니즘(Exception > Exclusion > Grant)을 통한 상충 규칙 간의 결정론적 충돌 해결
Prompting 기반의 정형화 단계와 Rule-based 추론 단계를 분리하여 모델 학습 없이 즉시 배포 가능한 아키텍처 구성
추론 과정의 전 단계를 추적하는 Auditable Reasoning Trace를 생성하여 결정 근거의 투명성 확보

실천 포인트

1. 도메인 지식 기반의 명확한 우선순위(Priority)가 존재하는 시스템 설계 시 Rule-based Logic과 LLM의 하이브리드 구조 검토

2. 벡터 유사도 기반 검색의 한계를 극복하기 위해 조건부 충족 여부를 검증하는 Boolean-level Filter 계층 추가

3. LLM의 출력을 단순 텍스트가 아닌 Typed JSON 형태로 정형화하여 후속 결정론적 로직의 입력값으로 활용

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