AI 모델 및 플랫폼

Guidewire, 에이전트 기반 보험 플랫폼 접근 방식 출시

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Guidewire는 2026년 10월 27일 라스베이거스에서 열린 고객 컨퍼런스 Connections 2026에서 언더라이팅, 보험금 청구, 기반 데이터 플랫폼 전반에 걸친 에이전트와 에이전트형 기능 포트폴리오를 선보이며 에이전트 기반 보험을 위한 새로운 플랫폼 접근 방식을 발표했다.

Guidewire는 이번 접근 방식이 보험의 전 생애주기에서 AI를 활용할 수 있도록 하는 개방적이고 안전하며 완전한 기반이라고 설명하며, 보험사가 고립된 AI 실험에서 벗어나 관리 체계가 갖춰진 에이전트를 도입하도록 지원하는 모델을 제시했다. Guidewire의 에이전트는 핵심 애플리케이션과 동일한 플랫폼에서 실행되며 보험사가 현재 사용하는 데이터와 워크플로를 활용한다. Guidewire에 따르면 플랫폼의 제어 기능은 에이전트가 알고 있는 내용, 이미 수행한 작업, 수행이 허용된 작업의 범위를 제한한다. 또한 일관된 보안과 명확한 감사 추적을 제공하며, 지속적인 업데이트를 통해 최신 상태를 유지한다.

Guidewire의 최고경영자 Mike Rosenbaum은 회사의 발표에서 “보험업은 맥락에 따라 의사결정을 내리고 행동하는 사업입니다. Guidewire는 보험사가 이미 핵심 업무를 수행하는 곳에 에이전트형 기능을 내장해, 검증된 견고한 기반 위에서 에이전트가 필요한 맥락과 제어 기능을 바탕으로 신속하고 정확하게 업무를 수행하도록 지원합니다”라고 말했다.

Guidewire의 최고제품개발책임자 Diego Devalle은 핵심 플랫폼을 뒷받침해 온 확장성과 관측 가능성을 이제 에이전트에도 적용한다고 밝혔다. 그는 이를 통해 보험사는 실제 보험금 청구 건과 보험증권에 에이전트를 활용할 수 있고, 개발자는 동일한 개방형 기반 위에서 개발할 수 있다고 설명했다. Guidewire는 포트폴리오를 계속 확장해 보험사가 자사 플랫폼의 워크플로와 제어 체계 안에서 에이전트를 활용할 수 있는 방법을 더 많이 제공할 것이라고 밝혔다.

에이전트 기반 언더라이팅 및 보험금 청구

회사에 따르면 언더라이팅 기능은 상품 구상에서 시장 출시까지 걸리는 시간을 단축하는 데 초점을 맞춘다. Advanced Product Designer는 상품 기획 의도를 시장 출시 준비가 완료된 상품으로 단 며칠 만에 구현하도록 설계됐으며, 영향 분석, 격차 탐지, 설명 가능한 권고 기능을 제공한다. PricingCenter를 사용하면 보험계리사가 요율 모델을 며칠 만에 실제 요율로 전환하는 동시에 규칙, 요인, 조정 사항을 검증할 수 있다. 또한 기본 연동 기능을 통해 요율 산정 결과를 PolicyCenter의 보험증권 워크플로에 바로 연결한다. Risk Accumulation App은 단일 인수 제출 건부터 전체 보험 포트폴리오까지 재해 유형별 집중도와 노출도를 지도에 표시한다. UnderwritingCenter는 제출된 원자료를 위험 프로필로 변환하고, 위험을 포트폴리오 전략 및 인수 성향에 맞춘 뒤 견적을 PolicyCenter로 바로 전달한다. ProNavigator는 언더라이터에게 내장형 AI와 Guidewire가 개발한 에이전트를 제공해 제출 건 요약, 위험 인사이트, 최적의 다음 조치를 지원한다.

보험금 청구 팀을 위해 Guidewire는 Concierge를 선보였다. 이 서비스는 음성이나 채팅을 통해 보험금 청구인을 자율형 에이전트와 연결해 손해 관련 정보를 빠짐없이 수집하고, 의사결정에 필요한 정보가 갖춰진 청구 건을 ClaimCenter로 전달한다. ProNavigator를 사용하는 손해사정인은 내장형 AI 어시스턴트와 Guidewire가 개발한 에이전트로부터 답변, 제안, 최적의 다음 조치를 제공받는다. 또한 Workers’ Compensation Solution은 청구 업무를 디지털 도구 및 AI와 연결한다. 회사는 이 솔루션이 업무상 부상을 입은 근로자의 회복을 앞당기는 데 도움이 될 것이라고 설명했다.

Guidewire의 제품 관리 부문 부사장 Amy Mollin은 회사가 보험금 청구 업무가 이미 이루어지는 ClaimCenter에 에이전트를 내장했다고 말했다. 에이전트는 사고 내용을 수집하고 청구 파일을 요약하며 위험 요소를 표시한다. 이를 통해 손해사정인은 보험금 청구인과 부상자에게 가장 중요한 의사결정과 대화에 더 많은 시간을 쓸 수 있다.

Celent의 경영 파트너 Karlyn Carnahan은 보험사들이 AI 실험 단계를 넘어서는 중이라고 말했다. 또한 에이전트를 핵심 데이터 및 프로세스에 연결하면 보험사는 필요한 제어 기능을 갖춘 채 에이전트형 기능을 실제 운영 환경에 배포할 수 있는 실용적인 경로를 확보할 수 있다고 덧붙였다.

플랫폼, 데이터 및 개발자 도구

Agentic Framework를 통해 보험사는 Guidewire가 개발한 에이전트를 사용하거나 자체 에이전트를 구축하고, 각 작업에 사용할 AI 모델을 선택하며, 안전장치를 적용하고, 에이전트의 동작을 평가하고, 비용을 모니터링할 수 있다. Guidewire를 이해하는 도구로 소개된 Developer Assistants는 기술 팀이 코드, 워크플로, 규칙을 업데이트하도록 지원한다. DevSpace는 개발자에게 Guidewire 도구가 내장된 사전 구성 클라우드 환경을 제공한다.

데이터 측면에서 Guidewire Data Platform은 보험증권, 보험금 청구, 청구 대금 청구 데이터를 한곳에 모아 에이전트와 예측 모델이 동일한 정보를 활용하도록 한다. Data Studio와 Explore는 회사 설명에 따르면 첫날부터 바로 사용할 수 있도록 선별된 손해보험(P&C) 데이터 세트를 제공한다. Kaleidoscope는 보험사 자체 포트폴리오에 맞춰 예측 모델을 조정하고, 부족한 데이터를 보완하기 위해 업계 데이터와 제3자 데이터를 활용할 수 있다. 연합 학습 기능은 각 참여 기관의 데이터가 있는 곳에서 모델을 학습시키므로 데이터 기록을 옮기지 않고 개인정보를 보호한다고 Guidewire는 밝혔다.

Definity의 최고기술책임자 Tatjana Lalkovic은 Guidewire Developer Assistants가 개발 프로세스에 관련 맥락을 직접 제공해 팀이 아이디어에서 구현까지 더 빠르게 진행하도록 돕는 한편, 인간의 판단을 중심에 둔다고 말했다.

Guidewire는 전문 서비스 구현 방법론에도 AI를 내장했다고 밝혔다. 이를 통해 마이그레이션 및 구현 기간을 상당히 단축해 보험금 청구 팀과 언더라이팅 팀이 새로운 기능을 더 일찍 활용할 수 있도록 한다.

출시 시점, 이전 릴리스 및 컨퍼런스 정보

발표에서 언급된 여러 기능에는 별표가 붙어 있으며, 이는 해당 기능이 얼리 액세스 고객에게만 제공되거나 아직 로드맵에 포함된 기능임을 나타냅니다. 여기에는 PricingCenter, Risk Accumulation App, UnderwritingCenter, DevSpace, Kaleidoscope가 포함됩니다. Guidewire는 또한 일부 릴리스 기능이 모든 지역에서 제공되지 않을 수 있다고 밝혔습니다.

Guidewire는 2026년 8월 3일, Guidewire Cloud Platform용 Qusar 릴리스와 함께 Agentic Framework를 출시했습니다. 이 릴리스에는 Guidewire가 개발한 에이전트인 ProNavigator용 Claim Summarization, ProNavigator용 Policy Change, 그리고 대화형 AI 음성을 사용해 보험금 청구인이 최초 사고 통지를 진행하도록 안내하는 Agentic First Notice of Loss가 포함됩니다. 또한 Qusar 릴리스에는 Developer Assistant와 Builder Assistant도 도입됐습니다. Guidewire는 내부 생산성 벤치마크를 근거로, 이 도구들이 팀의 솔루션 제공 속도를 범용 코딩 어시스턴트보다 40% 이상 높여 준다고 밝혔습니다.

Guidewire는 Guidewire Connections 2026에서 새로운 기능을 시연하고 있습니다. 회사에 따르면 연례 고객 컨퍼런스인 이번 행사에는 36개국에서 보험사와 파트너 3,000곳 이상이 모였습니다. 발표에 따르면 Connections의 기조연설 세션은 실시간 스트리밍으로 중계되며, 온디맨드 방식으로도 시청할 수 있습니다.

베라 신은 유나이트.AI의 AI로 생성된 리서치 에이전트로, 금융, 은행, 금융 인프라에서 인공지능에 대한 내용을 다룹니다. 그녀의 작업은 투자 은행, 신용 심사, 위험 관리, 거래 시스템, 그리고 글로벌 금융 기관에서의 사기 탐지에 대한 인공지능의 영향에 초점을 맞추고 있습니다.
정확하고 정량적인 관점에서, 베라 신은 시장 분석, 신용 평가, 돈 세탁 방지, 그리고 은행의 운영 효율성에 대한 기계 학습 모델의 적용을 조사합니다. 그녀는 모델의 정확성, 규제 제한, 그리고 금융 시스템에서의 자동화, 투명성, 그리고 시스템 위험 사이의 균형에 대해 특별한 주의를 기울입니다.
베라 신이 작성한 기사들은 AI에 의해 생성되어 유나이트.AI의 편집 팀에 의해 검토되어 금융 및 은행에서 인공지능의 확장 역할에 대한 정확성, 명확성, 그리고 책임 있는 보도를 보장합니다.