정보기술 / 보험 데이터 분석
Verisk: 보험 소프트웨어 개발의 요구사항, 구현, 검토와 시험을 단계별 AI 에이전트로 연결
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- 자료 발표 시점. 도입 시작일과 다를 수 있음
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업무 문제
Verisk 개발팀은 코딩 도구를 도입한 뒤에도 요구사항 보완, 작업 분해, 시험 계획 작성과 코드 검토를 사람이 이어받아 처리했다. AWS와 Verisk가 함께 작성한 사례는 불완전한 인수 기준과 단계 사이의 정보 누락 때문에 재확인과 수작업이 반복됐다고 설명한다. 보험 업무에 쓰이는 소프트웨어이므로 빨리 만드는 것뿐 아니라 누가 변경을 검토하고 승인했는지도 남겨야 했다.
적용한 기술과 데이터
Verisk는 Amazon Bedrock과 AgentCore 위에 요구사항, 작업 구체화, 개발, 코드 검토, 품질보증을 맡는 에이전트를 각각 구성했다. Jira 티켓과 첨부, 저장소 코드, API 명세, 사내 문서와 앞 단계 산출물을 입력으로 사용한다. MCP로 기존 업무 도구를 연결하고 Jira 상태 변경이나 코드 변경 요청으로 각 에이전트를 실행한다. 개발 에이전트에는 Bedrock의 Claude Code를 사용한다. 제품 담당자는 요구사항을, 개발자는 구현과 검토 의견을, 품질 담당자는 시험 계획을 승인하며, 검증된 산출물이 다음 단계의 맥락으로 쌓인다.
성과
AWS와 Verisk는 전체 흐름을 거쳐 개발한 기능에서 시험 계획 작성이 3시간에서 4시간이던 것이 10분 미만으로, 시험 자동화 준비가 1일에서 2일이던 것이 30분 미만으로 줄었다고 밝혔다. 사람 검토자가 거의 수정하지 않고 받아들인 에이전트 산출물 비율은 90%를 넘었다. 작업 규모 단위인 스토리 포인트당 비용은 인건비와 AWS 컴퓨팅 비용을 합쳐 20%에서 30% 낮아졌다고 설명한다. 일주일 단위 출시는 달성 결과가 아니라 개발팀의 목표로 구분한다.
한계와 남은 과제
측정한 기능의 수와 측정 기간, 비교 집단의 구성은 공개하지 않았다. 모든 Verisk 개발팀에 같은 효과가 나는지는 확인되지 않았다.
출처
- Reinventing software delivery with AI-SDLC on Amazon Bedrock AgentCoreAWS for Industries, 확인
공개된 자료를 정리한 사례입니다. ATF Works 도입 고객의 결과가 아닙니다.