공개 오류를 줄이고 비용 규율을 유지하기 위한 PolicyBazaar의 AI 검토 내부
PolicyBazaar는 온라인 보험 시장이 보험 인수를 자동화하고, 청구 승인을 늘리며, 빠르게 디지털화되는 인도의 보호 시장에서 높아지는 고객 기대를 충족시키기 위해 노력하면서 독점 AI를 탐구하고 있습니다.
구루그람에 본사를 둔 이 회사는 2019년부터 AI에 투자하기 시작했으며 클라우드 공급업체에 의존하는 대신 자체 자동 음성 인식 엔진을 훈련했다고 CTO인 Saurabh Tiwari가 벵갈루루에서 열린 YourStory의 주력 스타트업 기술 서밋인 TechSparks 2025에서 말했습니다.
노변담화에서 Tiwari는 Insurtech 회사가 수백만 건의 인바운드 및 아웃바운드 대화를 처리하기 시작하자 모든 통화를 기록하는 것이 필수적이라고 설명했습니다. 사내 자동 음성 인식(ASR) 소프트웨어를 사용하여 PolicyBazaar는 판매 홍보, 공개, 반대, 의료 설문 응답 및 불만 패턴을 대규모로 분석할 수 있습니다.
이 데이터는 구매 프로세스 중 위험 공개 또는 불완전한 정보를 표시하는 품질 감사, 상담원 교육 모델 및 AI 시스템을 강화합니다. 또한 이를 통해 회사는 잘못된 판매가 규제 발화점인 제품에 대해 대리인이 규정 준수 스크립트를 준수하는지 여부를 추적할 수 있습니다.
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“모든 통화를 기록하고 기록을 통해 우리는 회사 내에서 많은 중요한 자산을 구축할 수 있었으며 이는 고객 여정은 물론 고객 센터의 생산성과 효율성을 높이는 데 도움이 되었습니다. 이는 현재 우리 DNA의 핵심이었습니다.”라고 Tiwari는 덧붙였습니다.
또한 ASR은 상담원에게 최상의 질문을 하고, 공개 내용을 정확하게 포착하며, 정책 발행을 위한 왕복 시간을 줄이는 실시간 지원 도구와 통합됩니다. 정기 보험 및 건강과 같은 대규모 인수 카테고리에서는 공개 오류가 줄어들면 발행률과 향후 청구 승인이 직접적으로 향상됩니다.
PB핀테크 자회사가 ASR을 구축한 또 다른 이유는 비용 절감이었다. 1,200만 명의 등록 사용자, 수백만 개의 정책, 600만 건 이상의 역사적 상호 작용을 통해 ASR을 아웃소싱하는 것은 재정적으로 터무니없는 일이었다고 CTO는 지적했습니다. “우리가 운영하는 규모에서는 자체적으로 구축하지 않으면 규모의 경제가 의미가 없을 것입니다.”라고 그는 말했습니다.
Tiwari는 회사의 기술 점검이 10여 년 전에 단일 모놀리식 코드 기반을 해체하고 이를 건강, 생명, 자동차 보험과 같은 제품 라인이 반독립적으로 운영될 수 있도록 하는 모듈식 아키텍처로 교체하면서 시작되었다고 말했습니다.
각 카테고리가 중앙 팀에 의존하지 않고도 자체 스택을 현대화할 수 있으므로 변경으로 인해 실행 속도가 빨라졌습니다.
자동화에 대한 추진에도 불구하고 Tiwari는 고난의 시기에 인간의 지원이 여전히 필수적이라고 말했습니다. “사람들은 믿을 수 있는 사람과 대화하고 싶어하는데, 그런 곳에서 말하는 로봇은 말이 안 됩니다.”라고 그는 말했습니다. PolicyBazaar는 요약 및 워크플로우 자동화를 위해 백그라운드에서 AI를 사용하지만 서비스에는 여전히 기술과 라이브 에이전트의 조합이 필요하다고 말합니다.
회사는 생성 도구가 성숙해짐에 따라 AI가 팀 전반에 더욱 많이 내장될 것으로 기대합니다. “1년 정도 안에 AI 엔지니어가 모든 보드에 연결될 것입니다. 대부분의 엔지니어는 소프트웨어 엔지니어가 아니라 AI 엔지니어가 될 것입니다.”라고 임원은 말했습니다.
PolicyBazaar는 다음 투자 단계는 인도 보험 시장의 아킬레스건인 서비스 신뢰성에 초점을 맞출 것이라고 밝혔습니다. “질병을 공개하려면 청구를 받아야 합니다. 그리고 우리는 그러한 신뢰를 구축해야 합니다”라고 Tiwari는 말했습니다.
편집자: Kanishk Singh