AI-OCR at Hanwha Life.
국내 보험 도메인 최초 AI-OCR 실무 도입 — 카이렌 AI 사업의 출발점이자 시그니처. AI 모델 영역을 제외한 백엔드 전 영역을 단독 분석·설계·개발했고, 4년 후 보험업계 최초 OCR 특허까지 이어진 시스템.
The signature case.
한화생명 AI-OCR은 카이렌이 "운영 환경에서 출발한다"는 슬로건의 가장 분명한 증거입니다. 4년 후 시스템이 특허까지 이어진 것이 곧 운영급 설계의 증명.
Three domain traps.
보험 OCR 도메인이 무너지는 세 가지 함정. 룰 기반 OCR이 인식률 16%에 머문 이유 — 도메인의 본질을 정조준하지 않으면 어떤 기술을 갖다 붙여도 작동하지 않습니다.
병원마다 다른 서류 양식
병원의 개설·폐쇄가 잦고 새 양식이 끊임없이 들어옵니다. 룰 기반 OCR로는 새 양식 한 번에 인식률이 무너집니다.
인식률 16% — 결국 담당자가 수기 입력으로 대체
AI 모델 학습 + 서식 일반화로 76% 달성 (5배)
대용량 비정형 이미지 흐름
실손영수증·세부내역서·처방전이 일평균 수만 건으로 들어옵니다. 동기 처리로는 백오피스가 못 받쳐줍니다.
심사 적체 → 보험금 지급 지연 → 고객 클레임
Kafka 비동기 큐 + Triton GPU 추론 + ES 색인 분리
심사 업무에 묶인 사람
담당자가 단순 수기 입력에 시간을 쓰면 정작 중요한 심사 판단에는 시간을 못 씁니다.
활용도 6% — 사람의 시간이 가장 비싼 자원에서 소모
활용도 80% — 사람은 판단, 시스템은 인식
Five layers, cleanly split.
AI 추론 · 비동기 큐 · 색인 · 이미지 저장 · 애플리케이션. 각 계층이 명확히 분리되어 한 부분의 부하가 다른 부분을 막지 않는 구조.
Inference AI 추론
NVIDIA Triton GPU 추론 서버. AI 모델 영역과 백엔드의 경계는 REST API로 정확히 분리.
Async Pipeline 비동기 큐
Apache Kafka로 이미지 수신 → 추론 → 색인을 비동기 분리. 백오피스 처리 속도와 무관한 파이프라인.
Indexing 전문 검색
ElasticSearch로 인식 결과를 색인. 자연어 처리로 항목·금액·일자 추출하여 심사 시스템 연계.
Image Store 원본 이미지
Xtorm으로 실손영수증 이미지 원본 보관. 인식 결과와 매핑하여 판독 연계.
Application 운영 시스템
Spring Boot 기반 MSA. Naver Cloud · Docker · Kubernetes. Vue 2 + Node.js 프론트 연계, Tibero DB.
From day one to industry patent.
카이렌이 떠난 후에도 4년 동안 운영되며 보험업계 최초 OCR 특허로 이어진 시스템. “운영급에서 시작한다”는 카이렌 슬로건의 가장 분명한 증거.
비정형 문서가 업무 병목인가요?
한화생명에서 검증한 아키텍처(Triton + Kafka + ES + MSA)를 그대로 활용 가능합니다. 도메인에 맞춰 학습 셋과 색인 전략만 재설계하면 빠르게 운영급으로.