프로젝트 404
"상담사가 매번 약관 PDF 켜놓고 Ctrl+F로 검색해요. 그러다 보면 손님 대기시간이 길어지고, 가끔 잘못된 조항을 인용해서 클레임이 들어와요."
실제 화면 흐름이 궁금하신 분들을 위해, 아래에서 간단한 데모 화면을 먼저 확인하실 수 있습니다.
보험·금융·의료처럼 규제가 강한 업종에서 일하시는 분들에게서 자주 듣는 말입니다. 약관·규정·매뉴얼이 회사마다 다르고, 수백 페이지가 넘는데, 신입 상담사가 적응하려면 몇 달이 걸려요. 그렇다고 ChatGPT 같은 일반 AI에 그대로 물어보면 그럴듯하지만 우리 회사 약관이 아닌 답을 받기도 합니다. 이게 가장 위험해요.
오늘은 저희가 보험사 4곳의 약관·상품요약서·사업방법서를 한 챗봇에 학습시킨 사례를 화면과 함께 보여드릴게요. 핵심은 "절대로 회사를 섞으면 안 된다"는 것이었습니다.
1. 저희가 만난 D 보험사의 상황
D 보험사에서 의뢰가 들어왔을 때, 저희에게 주신 자료는 이거였어요.
4개사의 약관·상품요약서·사업방법서 PDF 수십 건
상담사들이 "이 상품 보장 범위 알려달라"고 물으면, 해당 회사의 해당 상품 약관에서만 근거를 찾아야 함
NH 상품 질문에 메리츠 약관을 인용해서 답하면 그건 사고. 일반 챗봇을 그대로 가져다 쓸 수 없는 이유
저희가 풀어야 했던 핵심 과제는 "회사 간 자료가 한 챗봇 안에 있되, 검색할 때는 절대로 섞이지 않게"였습니다.
2. 회사 4곳 자료가 한 챗봇에, 절대 섞이지 않게 — 상담사 챗봇
상담사가 챗봇을 켜면 가장 먼저 회사·상품 모드를 선택합니다. 그 모드 안에서만 챗봇이 답을 찾아요. 다른 회사 자료는 아예 보지 않습니다. 회사를 섞을 가능성을 구조적으로 막은 거예요.
① 모드 상태 칩이 항상 상단에
"검색 범위: S사 > 운전자보험 > 약관·요약서"가 스크롤해도 보이게 고정.
회사별 컬러 배경 칩으로 시각적으로 구분. 자물쇠 아이콘으로 "지금 어디만 검색 중인지" 명확하게.
② 회사 전환 시 시스템 메시지
모드를 바꾸면 채팅 영역에 "이제 'S사 운전자보험' 모드입니다. S사 자료에서만 답을 찾습니다." 시스템 메시지가 표시.
도입 효과: 상담사가 모드를 헷갈려서 잘못된 답을 받을 가능성을 차단.
③ 답변 끝에 무조건 출처 표시
답변 끝에 "이 답은 [S사 운전자보험 보통약관 제3조]를 참고했어요"가 반드시 같이 나옵니다.
우측 패널에 인용된 조항 원문이 노란 하이라이트로 표시됨. 상담사는 한 번 더 확인하고 안내.
④ 자료에 없으면 "모른다"고 답한다
규제 산업에서 가장 위험한 건 챗봇이 그럴듯하게 거짓말하는 것(환각)이에요. 그래서 답변 모드를 보수적으로 잡았습니다.
자료에서 명확한 근거를 못 찾으면 "해당 내용은 약관에서 확인되지 않습니다. 담당 부서에 문의하세요"라고 답하게 만들었습니다.
3. 관리자 콘솔에서 본 운영 현황
관리자는 별도 콘솔에서 회사·상품·문서별 통계와 사용 현황을 한눈에 봅니다.
회사별 자료 개수와 마지막 업데이트 시각 — 어떤 회사 자료가 오래됐는지 즉시 파악.
상담사 사용량 통계 — 누가 어느 회사 모드를 가장 많이 쓰는지.
시스템 상태 — 답변 품질·응답 시간 추이.
4. 회사·상품·문서 유형으로 자료 분리 — 자료 관리
PDF를 그냥 통째로 넣으면 챗봇이 헤매요. 저희가 먼저 한 일은 PDF를 회사(4개) → 상품명 → 문서 유형(약관·요약서·사업방법서)으로 꼬리표를 달아 정리하는 거였어요. 이 작업이 사실 가장 시간이 많이 들었습니다.
① 회사별 컬러 트리
회사 4개를 컬러 색 점으로 구분. 각 노드에 자료 개수, 마지막 업데이트 시각 표시.
드래그로 회사 간 이동 불가: 노드를 다른 회사로 끌어가면 "회사 간 이동 불가" 토스트. 섞임 방지를 UI 차원에서 강제.
② 자료 메타 편집 모달
자료 업로드 시 회사 드롭다운이 가장 굵게 강조됨. "이 자료가 누구 자료인지를 정확히" 고르도록 설계.
시행일·개정 여부까지 메타로 관리. 약관이 개정되면 챗봇이 자동으로 새 자료를 반영하는 옵션도 가능.
5. 답변마다 출처, 검수 가능한 이력 — 사용 이력·QA 검토
규제 산업에서는 "챗봇이 어떻게 답했는지"가 사후 검증 가능해야 합니다. 그래서 모든 상담사 질의와 챗봇 답변, 인용된 조항을 이력으로 남깁니다.
상담사별·회사별·기간별 필터: "지난주 NH 모드에서 어떤 질문이 많이 들어왔는지" 즉시 확인.
답변 품질 검토: 답이 약관 조항과 정확히 일치하는지 관리자가 샘플링 검수.
모르겠다 답변 비율 모니터링: 비율이 높으면 그 영역 자료가 부족하다는 신호.
6. 결과 — 구조적으로 안전한 챗봇
D 보험사 POC 기준으로 확인된 결과예요.
4개사·수십 건의 약관 자료가 한 챗봇 안에서 회사별로 깔끔히 분리되어 검색됨.
상담사가 약관 PDF를 직접 켤 일이 눈에 띄게 줄어듦. 처음 검색은 챗봇이, 최종 확인만 사람이.
신입 상담사가 회사별 상품 구조를 파악하는 데 걸리는 시간이 체감상 절반 이하로 감소.
답변에 출처가 명시되니, 잘못된 안내로 인한 클레임 위험이 줄어듦.
POC 단계라 실제 운영 통계는 보험사 내부 데이터로 가지고 계시고, 저희는 구조적으로 "회사 간 섞임 방지", "출처 표시", "모르면 모른다고 답하기" 가 작동하는 것까지 확인해드렸어요.
7. 비슷한 분들도 같은 방식으로 도와드릴 수 있어요
법무팀·계약 검토팀: 계약서·약관·내부 규정을 챗봇이 검색해주고, 변호사·담당자가 최종 검수.
의료·제약: 의약품 정보, 의료기기 매뉴얼, 임상 가이드라인 기반 사내 챗봇.
세무·회계 법인: 세법·국세청 예규를 사무실 전체가 공유하는 챗봇.
콜센터·CS팀: 상담 매뉴얼·응대 가이드·FAQ를 학습한 상담사 보조 챗봇.
대학·연구소: 학칙·연구비 규정·내부 지침을 학생·연구원이 직접 물어볼 수 있는 챗봇.
부동산·건설: 시방서·약정서·내부 규정 검색용.
마치며 — 규제 산업 챗봇은 "출처 + 모른다"가 핵심
규제 산업에서 챗봇이 가장 많이 망하는 이유는 두 가지예요.
챗봇이 출처 없이 답해서 상담사가 검증을 못 함.
챗봇이 "모르겠다"고 답하지 않고 그럴듯하게 지어냄.
저희는 이 두 가지를 처음부터 막는 방향으로 설계해요. 챗봇은 상담사를 대체하는 게 아니라 상담사가 약관을 뒤지는 시간을 줄여주는 도구라고 생각하시면 맞아요. 그 정도만 잘 풀어드려도, 콜센터 효율은 확연히 달라집니다.
🚀 자료가 두꺼워서 사람이 따라가지 못하는 회사라면
저희가 보통 권하는 순서는 이래요. 자료 점검 → POC(1~2개 상품만) → 본 도입. "바로 본 도입"은 권하지 않습니다. POC로 한 번 보여드리고 회사에서 방향이 맞다고 판단하신 뒤에 본 도입에 들어가는 게 시간도 비용도 덜 듭니다.
보험·금융·의료처럼 약관·규정 기반으로 답해야 하는 업종
사내 직원이 매번 약관 PDF를 뒤지는 회사
신입 상담사 적응 기간이 너무 긴 콜센터
출처 표시와 "모른다 답변"이 구조적으로 작동하는 챗봇 — 저희가 가장 잘하는 영역입니다.
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"챗봇이 답하지 않아도 되는 영역을 아는 챗봇 — 그게 규제 산업에서 가장 중요한 능력입니다."
