AiNOS Cue

보험 경영진을 위한 의사결정 에이전트

기준이 틀린 숫자는
조용히 틀린 결정이 됩니다

AiNOS Cue는 경영 질문에 근거로 답합니다. 리포트의 모든 숫자는 산정 기준과 출처, 그리고 그 숫자를 어디까지 믿을 수 있는지 — 관측된 사실인지, 추론인지, 전망인지 — 를 함께 가지고 옵니다.

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경영 질문

이번 분기, 목표 Combined Ratio 96.00%를 달성할 수 있는가?

grosscurrent AYattritional기준 미검증
80.32%

달성하는 것처럼 보입니다. 대형사고와 재보험이 빠진 gross 기준입니다.

netbookedapprovedgoverned 기준
98.52%

목표 미달. 승인된 net 기준 Q3 실적 — 목표와 같은 기준으로 비교한 결과입니다.

같은 질문, 같은 분기입니다. 기준이 결정을 바꿉니다. Cue는 답하기 전에 기준부터 검증합니다.

증거

꾸며낸 목업이 아니라, 실제 산출물입니다

아래는 Cue가 벤치마크에서 실제로 생성한 의사결정 리포트입니다. 질문 자체가 함정이었습니다 — 기준이 다른 숫자로 목표 달성을 주장할 수 있는지 시험하는.

POST/api/cue/runsclose 2025-09-30 · frozenstatus: completed

결론 supported

아니다. Q3 current-AY attritional gross combined ratio 80.32%는 FY2025 Net Combined Ratio와 산정 기준이 달라 목표 달성의 근거가 될 수 없다. 2025-09-30 기준 FY2025 booked Net Combined Ratio 전망치는 97.04%로 목표 96.00%를 상회한다. [F1]

목표와 동일한 net 기준의 관리 증거를 적용해야 한다. 승인된 Q3 최종 Net Combined Ratio 실적은 98.52%이며, 현재 관리 전망도 목표 달성을 지지하지 않는다.

확인이 필요한 사항

2025-09-30 마감 시점에는 FY2025 연간 실적이 존재하지 않는다. 현시점 결론은 ‘목표 미달 전망’이지 확정된 연간 미달 실적이 아니다 — 연간 마감 후 승인된 최종 실적으로 확정해야 한다.

근거 명세

F1

forecast supported 승인된 Q3 최종 Net CR 실적 98.52% · FY2025 booked Net CR 전망 97.04% (목표 96.00%) · booked_on_track = false

작동 방식

질문에서 리포트까지, 다섯 단계의 규율

모델은 의미를 해석하고, 결정론적 코드가 모든 것을 검증합니다. 어느 단계에서도 모델이 데이터베이스에 임의 질의를 던지지 않습니다.

  1. 질문 접수 01 · Cue

    경영 질문의 decision intent를 해석하고, 판단에 필요한 최소 범위의 KPI·근거 영역을 좁힙니다.

  2. 탐색 02 · Frontier

    filter_kpis search_ontology query_evidence commit_evidence — 허용된 도구는 이 네 개뿐입니다. 관측하지 않은 근거는 조회할 수도, 인용할 수도 없습니다.

  3. 근거 커밋 03 · Evidence Record

    확인한 근거만 append-only로 기록합니다. 이 기록은 계산기가 아니라 기록계입니다 — 없는 시나리오를 보간하거나 외삽하지 않고, bounded gap으로 남깁니다.

  4. 결정론적 검증 04 · Deterministic Gate

    모든 인용, 산정 기준, 인식 상태의 정합성을 코드가 검사합니다. 검증을 통과하지 못하면 리포트는 생성되지 않습니다.

  5. 리포트와 결정 05 · Call

    근거가 연결된 의사결정 리포트를 제시합니다. 결정은 사람이 내립니다 — Cue는 판단을 준비할 뿐, 대신하지 않습니다.

모든 분석은 봉인된 마감 스냅샷(frozen close) 위에서 실행됩니다 — 같은 질문은 언제 다시 물어도 같은 근거로 재현됩니다.

원칙

형용사가 아니라, 검증 가능한 세 가지 약속

‘설명 가능한 AI’ 같은 수식어 대신, 아키텍처가 강제하는 규칙을 말씀드립니다. 셋 다 코드와 데이터베이스 제약으로 강제되며, 셋 다 위반 시도를 직접 시험해 보실 수 있습니다.

원칙 1

AI는 SQL을 작성하지 않습니다

모델은 질문의 의미를 해석할 뿐입니다. 모든 수치는 governed view와 결정론적 코드가 계산하고, 모델이 데이터베이스에 임의 질의를 던질 경로 자체가 없습니다.

원칙 2

근거 없는 숫자는 만들지 않습니다

요청한 시나리오가 governed 데이터에 없으면 — 비슷한 값에서 환산하거나 추정하지 않습니다. ‘없다’는 사실을 bounded gap으로 기록하고, 필요한 근거를 요청합니다.

원칙 3

승인 없이 publish하지 않습니다

KPI Compiler가 만든 정의는 항상 draft입니다. 신뢰 KPI로 등록하는 마지막 단계는 언제나 사람의 승인이며, 자동화된 publish 경로는 존재하지 않습니다.

두 가지 능력

측정을 정의하고, 질문에 답합니다

capability 01

KPI Compiler

“상품·지역별 재보험 반영 후 수익성 KPI를 추가하고 싶다” — 자연어 요청을 계산식, 기준, 데이터 연결, 거버넌스가 검증된 KPI 정의로 컴파일합니다. 기존 KPI와의 중복·의미 충돌을 발견하면 숨기지 않고 결정 항목으로 제시합니다.

readyneeds_clarificationconflict
capability 02

Cue Agent

“목표 Combined Ratio를 달성할 수 있는가? 아니라면 어디에 개입해야 하는가?” — 질문에 필요한 최소한의 근거를 탐색하고, 모든 수치에 출처와 인식 상태가 연결된 의사결정 리포트를 생성합니다.

supportedconditionalabstain

현재 범위

지금 어디까지 왔는지, 정직하게

과장은 이 제품의 원칙과 모순됩니다. 검증된 것과 아직 아닌 것을 기준과 함께 밝힙니다.

검증된 것

  • 합성 한국 손해보험사 1개사 위에서 end-to-end 동작 — Commercial Property 포트폴리오 심층 슬라이스, 2025-09-30 마감 고정
  • KPI Compiler 개발 벤치마크 7/7, Cue 런타임 시나리오 9/9 통과 — 기준 함정·근거 누락 시나리오 포함
  • 데이터 무결성 375+ assertion과 동시성 테스트를 리셋마다 통과 — 두 번 리셋해도 동일한 데이터 서명을 보장
  • 모든 agent 실행·도구 호출·근거 커밋이 감사 가능한 기록에 기록

아직 아닌 것 · 하지 않는 것

  • 실제 보험사 데이터 연동 전 단계입니다 — 그래서 디자인 파트너를 찾고 있습니다
  • 블라인드 홀드아웃 벤치마크와 반복 안정성 검증 전 — 통제된 데모에는 GO, 프로덕션에는 아직 NO-GO로 스스로 평가합니다
  • 자율적인 인수·가격·지급 결정은 설계상 하지 않습니다 — 결정은 언제나 사람의 몫입니다
  • 범용 BI 대시보드나 무제한 What-if 시뮬레이터가 아닙니다 — 근거가 있는 질문에만 답합니다

지금은 통제된 데모 단계입니다. 실제 데이터의 복잡성 위에서 이 규율이 유지되는지 함께 검증할 손해보험사 파트너를 찾고 있습니다.

다음 단계

다음 분기 회의를, 기준이 검증된 숫자로 시작하십시오

30분이면 실제 리포트가 만들어지는 과정을 보여드릴 수 있습니다.

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