📄 Insurance Claim OCR Agent

"비정형 보험금 청구서를 정형 데이터(JSON)로 변환하는 AI 에이전트"

이 프로젝트는 OCR(광학 문자 인식) 의 한계를 LLM(대거대 언어 모델) 의 문맥 이해 능력으로 보완하는 Data-Centric AI 접근 방식을 보여줍니다. 뭉개지거나 흐릿한 보험금 청구서 이미지에서도 핵심 정보(청구인, 사고일, 진단명, 은행명, 계좌번호 등)를 추출합니다.

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✨ Key Features

• Hybrid Extraction: EasyOCR로 1차 텍스트를 추출하고, Google Gemini가 오타 교정 및 정보 구조화를 수행합니다.
• Data Structuring: 비정형 텍스트를 분석 가능한 JSON 포맷으로 자동 변환합니다.
• Secure Access Control:
  • Admin Mode: 비밀번호 인증을 통과한 사용자만 파일 업로드 및 API 호출 가능.
  • Guest Mode: 미인증 방문자에게는 데모(Demo) 결과만 표시하여 API 비용 보호.
• Intuitive Dashboard: Streamlit 기반의 직관적인 UI로 누구나 쉽게 사용 가능.

🛠️ Tech Stack

Category	Technology	Usage
Frontend	Streamlit	Interactive Web Dashboard & UI
LLM	Google Gemini	Context-aware Typo Correction & Entity Extraction
OCR	EasyOCR	Text Detection & Recognition (Korean/English)
Image Proc	OpenCV	Image Preprocessing
Data	Pandas	Data Manipulation & Table View

🚀 Getting Started

1. Prerequisites

• Python 3.9+
• Google Gemini API Key

2. Installation

# Clone the repository
git clone https://github.com/stats-dev/insurance-ocr-llm-project.git
cd insurance-ocr-llm-project

# Initialize and install dependencies with uv
uv sync

3. Configuration (Secrets)

Create a .streamlit/secrets.toml file in the project directory:

# .streamlit/secrets.toml
GOOGLE_API_KEY = "YOUR_GEMINI_API_KEY"
ADMIN_PASSWORD = "YOUR_ADMIN_PASSWORD"

4. Run App

uv run streamlit run app.py

📸 Workflow

1. 게스트 접속 (Guest Access): 데모 이미지와 사전 계산된 JSON 결과만 확인 가능합니다.
2. 관리자 로그인 (Admin Login): 사이드바에 비밀번호를 입력하여 모든 기능을 잠금 해제합니다.
3. 이미지 업로드 (Upload): '보험금 청구서' 이미지를 업로드합니다.
4. AI 분석 (Process):
   • 1단계 (OCR): 이미지에서 원시 텍스트를 추출합니다 (오타 포함 가능).
   • 2단계 (LLM): 문맥을 파악하여 오타를 수정하고 핵심 정보(claimant_name, accident_date, diagnosis_name, bank_name, account_number)를 추출합니다.
5. 결과 다운로드 (Export): 분석된 결과를 .json 파일로 다운로드합니다.

📂 Project Structure

├── app.py                  # Main Application Logic
├── .streamlit/
│   └── secrets.toml        # API Keys & Passwords (Not committed)
├── requirements.txt        # Python Dependencies
└── README.md               # Project Documentation

🌠 Demo Image

(한글) 본 프로젝트는 과학기술정보통신부의 재원으로 한국지능정보사회진흥원의 지원을 받아 구축된 "OCR 데이터(금융 및 물류)"을 활용하여 수행된 연구입니다. 본 프로젝트에 활용된 데이터는 AI 허브(aihub.or.kr)에서 다운로드 받으실 수 있습니다.
(영문) This project used datasets from 'The Open AI Dataset Project (AI-Hub, S. Korea)'. All data information can be accessed through 'AI-Hub (www.aihub.or.kr)'.

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