FP 지점장은 매일 아침 지점 교육을 진행하고, 그 자료를 직접 만듭니다. 상품설명서와 약관은 사내에 충분히 쌓여있지만 형식이 제각각이고 외부로 내보낼 수 없습니다. 엑스페릭스는 이 문서들을 내부망 안에서 검색 가능한 지식저장소로 바꾸고, 그 위에서 교육자료를 만드는 도구를 구축했습니다.
- 고객: 교보생명
- 사용자: FP 지점장, 영업 관리자
- 적용 업무: 오전 교육자료 제작 및 상품 문서 지식화
- 수행 범위: 문서 타입별 전처리 설계부터 OCR, 표 처리 파이프라인, 지식저장소 구축, 생성 로직, 화면 개발까지 직접 수행
- 적용 기술: 문서 레이아웃 분석, 단어 단위 OCR, 표 및 도해 캡션 생성, 지식그래프, RAG 벡터 검색, 템플릿 기반 문서 생성, 온프레미스 경량화
자료는 쌓여 있는데, 찾을수가 없다
“동반·코칭으로 조회자료 만들 시간이 없다”
“자료가 너무 많거나 없어 탐색에 시간이 걸린다”
“주력상품 위주로 조회하는데 자료가 흩어져 있다”
- FP 지점장 VoC 중 발췌
프로젝트는 현장 목소리에서 출발했습니다. 지점장은 매일 아침교육 자료를 직접 만들어야 하는데, 정작 자료를 찾는 일에 시간을 씁니다. 상품설명서, 약관, 보고서가 PPT, WORD, PDF, HWP로 형식이 제각각이고, 핵심 정보인보장 내역 표와 해약환급금 도해는 대부분 이미지로 들어가 있어 검색에 걸리지 않기 때문입니다. 메타데이터가 없는 이미지형 PDF에서는 본문 텍스트조차 추출되지 않습니다. 결국 담당자가 파일을 하나씩 열어 눈으로 찾는 것이 유일한 탐색 수단이었습니다. 자료가 없어서가 아니라, 쌓인 자료에 접근할 방법이 없어서 생긴 문제입니다. 여기에 제약이 하나 더 있습니다. 고객 정보와 상품 정보를 다루기 때문에 문서를 외부 클라우드로 내보낼 수 없습니다. 시중의 생성형AI 도구를 그대로 쓸 수 없는 조건에서, 전처리부터 생성까지 전 과정이 사내 환경 안에서 끝나야 했습니다.
과제의 목표는 세 가지로 정리됐습니다. 상품 데이터를 라벨링, 임베딩해 검색 가능한 지식저장소를 만들 것, 그 위에서 오전 교육용 자료를 생성할 것, 그리고 이 전 과정을 내부망에서 운영할 것.
문서를 지식으로 바꾸고, 그위에서 자료를 만든다
구축은 두 단계로 나뉩니다. 먼저 사내 문서를 검색 가능한 상태로 바꾸는 지식저장소 구축 , 그다음 그 저장소를 근거로 교육자료를 만드는 자료 생성 입니다. 두 단계 모두 내부망 안에서 동작합니다.
생성된 자료는 초안으로 끝나지 않습니다. 이미지를 제외한 모든 콘텐츠를 담당자가 직접 수정할 수 있도록 템플릿 기반으로 배치했고, 사내 양식을 그대로 쓰면서 생기는 마스터 슬라이드 충돌 문제를 해결했습니다. 오전 교육자료는 네 가지 콘텐츠로 구성됩니다.
CONTENT 01. 아이스브레이킹
FP-Ship과 회사 우수성을 다루는 도입부. 지점 분위기를 열고 그날의 교육 주제로 넘어가는 구간입니다.
CONTENT 02. 니즈 환기
암, 뇌심혈관, 간병, 치매, 고혈압, 당뇨, 실손 등 질병 중심으로 보장 필요성을 짚습니다. 최신 발생 현황 자료를 함께 구성합니다.
CONTENT 03. 상품 교육자료
상품 안내장을 근거로 보장 구조와 특징을 정리합니다. 지식 저장소에 색인된 원문에서 직접 가져옵니다.
CONTENT 04. 화법
주요 질문, 보장의 밸런스 등 실제 상담 상황에서 쓰는 대화 구성. 교육 직후 현장에서 바로 활용하는 부분입니다.
여기에 외부 동향·뉴스를 검색해 페이지로 구성하는 기능과, 동업 타사 소식 게시판을 더했습니다. 매일 바뀌는 정보와 바뀌지 않는 상품 정보를 한 도구 안에서 다루기 위한 구성입니다.
내부망에서 운영하기 위한 작업도 함께 이뤄졌습니다. 대형 모델을경 량화하고 컨테이너 기반으로 자원 공유와 스케줄링을 구성해, 사내 환경의 자원 안에서 동작하도록 맞췄습니다. 이 과정에서 다룬 표 데이터 처리 기술은 특허 출원으로 이어졌습니다.
초안이 있는 아침, 그리고 다음 단계
자료를 찾는 시간이 자료를 다듬는 시간으로 바뀌었습니다. 매일, 매주 단위로 교육자료가 자동 생성되고, 담당자는 생성된 초안 위에서 지점 상황에 맞게 손을 봅니다.
“AI가 만든 초안으로 작업하니 시간이 절약된다”
- 사용 현장 피드백
현 단계에서 확인한 것
- 메타데이터가 없는 이미지형 PDF에서 본문, 표, 도해를 추출하고 결과를 검증
- 표 이미지를 엑셀, 마크다운, 객체 형태로 변환해 재사용 가능
- 이미지를 제외한 모든 콘텐츠를 담당자가 직접 편집 가능
- 전처리부터 생성까지 전 과정을 내부망 환경에서 운영
- 그동안 쓰이지 않던 레거시 상품 자료를 AI가 활용 가능한 자산으로 전환
다음 단계는 이 지식저장소를 사내 전체 지식관리 체계로 넓히는 작업입니다. 문서가 계속 늘어나는 환경이므로 모델과 색인을 지속적으로 갱신하는 운영 파이프라인이 함께 필요합니다. 그 위에서 약관 분석, 상품 추천, 보험 설계 지원 같은 대외 서비스로 확장하는 방향을 고객과 논의하고 있습니다.
