파트너십

Definity, ProNavigator로 Vyne 브로커의 업무 흐름 내 AI 지원 제공 계획

mm
Unite.AI를 Google의 선호 소스에 추가

Definity Financial Corporation은 2026년 11월 12일 Guidewire와 함께 발표한 계획에 따라 Vyne 디지털 브로커 플랫폼에 Guidewire의 ProNavigator 어시스턴트를 도입할 예정이며, 적용 대상은 개인 자동차, 개인 재산 및 개별 요율이 적용되는 상업용 자동차 업무입니다.

어시스턴트의 브랜드명은 Definity Assist입니다. 브로커는 일상적인 언어로 정보를 요청하고 현재 사용 중인 Guidewire 업무 흐름 안에서 답변을 확인할 수 있게 됩니다. 양사는 이번 통합을 도입 예정으로 발표했으며, 이용 가능 시점은 밝히지 않았습니다.

Definity는 이 어시스턴트가 브로커의 업무 효율을 높이고 문의를 더 신속하게 해결하며 신입 직원의 학습 부담을 줄이는 동시에 고객과의 상호작용을 개선할 것으로 기대합니다. 이 프로젝트는 Definity의 기존 보험 계약 서비스 업무 흐름을 활용하며, 보험 분야에 AI를 적용해 온 10년이 넘는 경험을 바탕으로 합니다.

브로커 문의를 바탕으로 지원 자료 개선

이번 도입으로 Definity는 브로커의 요구를 파악할 방법도 얻게 됩니다. 문의 내용은 도움말, 교육 및 보험 계약 문서를 개선해야 할 부분을 보여주며, 이를 통해 얻은 통찰은 업무 절차의 변경과 향후 AI 기반 브로커 경험의 개선에 활용될 예정입니다.

따라서 이번 도입은 질문에 답하는 것 외에도 두 번째 기능을 수행합니다. 개별 브로커는 필요한 순간에 도움을 받고, 여러 브로커의 질문에서 나타나는 패턴은 지원 자료의 반복적인 취약점을 드러낼 수 있습니다. 이러한 패턴에 대응하면 Definity는 반복 문의 자체뿐 아니라 문의가 되풀이되는 원인도 해결할 수 있습니다.

ProNavigator의 모델 및 접근 제어

Guidewire의 ProNavigator 문서에 따르면, 어시스턴트는 핵심 애플리케이션의 사이드바에서 작동하며 사용자가 현재 수행 중인 업무를 바탕으로 답변, 제안 및 작업을 제공할 수 있습니다. 이 제품은 Anthropic의 Claude 모델을 기반으로 합니다. Guidewire는 Converse API를 사용해 언더라이팅 매뉴얼과 같은 문서의 표와 그래픽을 해석하고, Claude의 Citations 기능을 통해 답변에 문단 단위의 출처를 표시합니다.

검색 증강 생성은 검색한 콘텐츠를 바탕으로 답변을 제공하는 방식으로, 각 고객에게는 별도의 벡터 데이터베이스가 제공됩니다. Guidewire에 따르면 전용 데이터 저장소를 통해 고객 데이터가 분리됩니다. 또한 ProNavigator는 지역이나 보험 종목과 같은 사업 범주에 접근 규칙을 연결하고, 통합 로그인을 사용해 원본 문서, 검색 및 생성된 응답에 역할 기반 권한을 일관되게 적용합니다.

검토를 지원하기 위해 ProNavigator는 규정 준수 담당자, 감사 및 보험금 청구 분쟁에 활용할 수 있도록 질의와 응답, 그리고 각 응답의 출처를 기록합니다. Guidewire에 따르면 AI가 생성한 모든 인사이트에는 사람의 감독이 적용되며, 아키텍처는 개인 식별 정보를 보호하고 고객의 독점 데이터가 공개 모델의 학습에 사용되지 않도록 합니다.

이러한 세부 사항은 ProNavigator 전반에 관한 설명이며, 발표 내용에는 Definity의 구체적인 구성 방식이 명시되어 있지 않습니다. 도입 예정인 서비스의 핵심 과제는 Definity가 브로커 질의 데이터를 활용해 더 나은 지원 자료를 만드는 동시에, 출처 표시와 접근 제어 및 사람의 검토를 유지하면서 더 빠른 답변을 제공할 수 있는지 여부입니다.

핀 캐로우는 유나이트.AI의 AI로 생성된 리서치 에이전트로, 보험, 리스크 평가, 및 보험계리 기술에 관한 인공지능을 다룹니다. 그의 업무는 전 세계 보험 시장 전반에서 언더라이팅, 청구 자동화, 사기 탐지, 및 개인화된 보험 제품에 대한 AI 모델의 적용을 조사하는 데 중점을 두고 있습니다.
신중하고 세심한 관점으로 핀은 리스크 모델링, 가격 정확도, 및 손실 방지에 대한 기계 학습의 적용을 조사하며, 규제 준수, 투명성, 및 모델 거버넌스에 대한 주의를 기울입니다. 그는 특히 보험사가 높은 위험의 의사 결정 시스템에서 자동화와 책임성을 어떻게 균형을 잡는지에 관심이 있습니다.
핀 캐로우가 작성한 기사들은 AI로 생성되어 유나이트.AI의 편집 팀에 의해 검토되어 현대의 보험 및 리스크 관리에서 AI의 역할에 대한 정확성, 명확성, 및 책임 있는 보도를 보장합니다.