고객
미국의 선도적인 생명보험 제공업체는 대량의 고객 이메일 관리를 자동화하여 수동 처리를 줄이고, 응답 정확도를 높이고, 규제된 워크플로를 준수할 필요가 있었습니다.
비즈니스 과제
높은 수동 작업량: 매일 수천 건의 이메일을 직접 검토, 분류, 초안 작성해야 하므로 상당한 직원 자원이 소모되었습니다.
대응 SLA 위반: 처리 속도가 느려 고객 만족도와 규제 준수에 영향을 미쳤습니다.
불일치 및 오류: 수동 프로세스로 인해 다양한 분류 및 규정 준수 위험이 발생했습니다.
기존 CRM 통합 격차: CRM 업데이트(청구, 정책 변경, 피드백)의 자동화 부족으로 인해 다운스트림 프로세스가 느려졌습니다.
규제 압력: 보험 규정에서는 종단 간 암호화, 감사 가능성 및 규정을 준수하는 스토리지가 요구되었습니다.
접근하다
Trianz는 맞춤형 ML 분류와 GenAI 기반 요약을 통합한 완전한 AWS 기반 자동화 스택을 설계하여 종단 간 이메일 처리를 가능하게 했습니다.
AI 기반 분류: Amazon SageMaker에서 청구, 정책 업데이트, 피드백 분류를 위한 맞춤형 모델을 훈련했습니다.
생성적 요약: Amazon Bedrock을 사용하여 초안 응답을 생성하여 수동 초안 작성 작업을 줄였습니다.
데이터 변환 및 구문 분석: 이메일 데이터 추출을 위해 AWS Glue를 배포하고, 첨부 파일을 위해 Amazon Textract를 배포하고, 감정/엔터티 인식을 위해 Amazon Comprehend를 배포했습니다.
자동화된 오케스트레이션: 확장 가능하고 이벤트 중심적인 처리를 위해 AWS Lambda 워크플로를 구현했습니다.
안전한 데이터 저장: 종단 간 암호화를 통해 Amazon S3를 활용하여 이메일 보관 및 메타데이터를 관리합니다.
CRM 통합: 다운스트림 CRM 시스템에 대한 자동화된 구조적 업데이트를 통해 보다 빠른 사례 처리를 보장합니다.
설계에 따른 규정 준수: IAM 역할, 암호화 정책 및 로깅을 통해 보험 규정 준수가 보장되었습니다.
기술 구성 요소
핵심 AWS 서비스: Amazon Bedrock, SageMaker, Glue, Textract, Comprehend, Lambda, S3.
인프라 도구: IAM, CloudWatch, 다중 AZ 고가용성.
변형 효과
80% 수동 감소: 3개월 안에 이메일 처리 업무량을 줄입니다.
SLA가 60% 더 빨라졌습니다. 이메일당 응답 시간이 크게 단축되었습니다.
만족도 15% 증가: 고객 경험 점수가 측정 가능하게 향상되었습니다.
연간 65만 달러 절감: 인력 비용에서 약 50만 달러, 기존 도구 라이선스에서 약 15만 달러를 절약했습니다.
8개월 이내 투자 회수: 1년도 채 되지 않아 ROI를 달성했습니다.
감사 결과 없음: 규정 격차 없이 완벽하게 규정을 준수하는 배포.
