이는 새로운 시연 방식이 아니라 기존 공개 사례 검증 절차를 그대로 따른 것입니다.

자료는 Cognizant 공식 공개 사례에서 가져왔으며, 먼저 후반부 결과를 분리한 뒤

의사결정 시점에 알 수 있었던 내용만으로 교육용 자료를 재구성했습니다.

Minerva Advisor가 유료 실행을 1회 완료했습니다.

이 영상은 실제 Decision Room의 검증 재생입니다.

Cognizant의 보증을 의미하지 않으며, 실제 고객 성과도 아닙니다.

사례의 출발점은 영국 대형 보험사로, 노후 RPA에서 하루 약 30건 이상의 로봇 미실행

사건이 발생했고, 기존 공급업체는 대규모 배포가 어렵고 결과 투명성도 부족했습니다.

Minerva는 전체 자동화 즉시 이전과, 고장률·지급 리스크가 높은 프로세스부터 안정화하는 방안을 비교했습니다.

이번 실행은 공식 출처 1건을 대상으로 관계자 4명을 식별하고, 사실 6건,

추론 2건, 미확인 3건으로 구분했으며, 두 경로를 비교하고 대안 해석 3건과 반전 조건 1건을 남겼습니다.

경영진은 고장, 지급, 공급업체, 수동 대체 처리 근거를 직접 확인할 수 있습니다.

확인된 사실은 고장이 잦고, 구형 소프트웨어로 개선이 제한되며, 청구서 처리가 느리고 정확도 개선이 필요하다는 점입니다.

미확인 사항은 고장이 인프라, 프로세스, 데이터 예외, 공급업체 중

무엇에 얼마나 기인하는지, 그리고 어떤 프로세스가 실제로 우선 이전에 적합한지입니다.

시스템은 반대 관점도 유지합니다. 전면 이전이 구형 플랫폼 종료를 더 빠르게 앞당길 수 있고,

공급업체 투명성도 계약을 통해 직접 개선될 수 있습니다.

파일럿에서 통제가 검증 가능하고 고장이 감소하며 지급 정확도가 목표에 도달하면 확대 이전으로 전환해야 합니다.

경영진은 교육용 시뮬레이션 메시지 4건을 펼쳐볼 수 있습니다.

Cognizant 후반부의 목록 평가, 워크숍, 신규 플랫폼, PoC,

보고서 및 컴포넌트 라이브러리, 그리고 750만 파운드,

260명 인력, 사건 감소 성과는 입력값에 포함되지 않았습니다.

Marcus는 진짜 결정 사안이 어떤 프로세스가 우선 안정화 또는 이전 대상이 되는지로 정리합니다.

Sofia는 운영, 보험금 재무, 공급업체 거버넌스, 직원 영향을 시뮬레이션합니다.

Evelyn은 전면 이전이 미확인 요소를 신규 플랫폼 안에 그대로 가둘 수 있다고 지적합니다.

세 관점의 공통된 방향은 고위험 프로세스부터 기한을 정한 파일럿을 진행하는 것입니다.

Evelyn은 로봇 실행률만 보면 청구서 오류와 예외 처리 문제가 가려질 수 있다고 지적합니다.

경영진은 지급 정확도, 수동 대체 처리, 고장률, 공급업체 가시성을 동시에 요구해야 합니다.

경영진 보완 의견: 고장률과 지급 리스크가 높은 프로세스를 우선 선정하고, 수동 대체 처리를 유지하며, 지급 정확도,

고장률, 공급업체 투명성을 중단 또는 확대 기준으로 설정합니다.

시스템은 응답 기록을 남깁니다.

즉시 전면 이전은 구형 플랫폼 교체를 앞당길 수 있으나, 미확인 근본 원인과 공급업체 의존성을 신규 환경에 그대로 가둘 위험이 있습니다.

기한을 정한 파일럿은 프로세스, 통제, 정확도를 먼저 검증할 수 있지만, 단기적으로는 일부 고장을 계속 감수해야 합니다.

경영진은 두 번째 경로를 선택했습니다.

최종적으로 자동화 운영, 보험금 재무, 공급업체 거버넌스 팀이 고위험 프로세스를 선정하고, 수동 대체 처리,

정확도, 고장률, 중단 또는 확대 조건을 수립합니다.

Minerva는 신규 플랫폼, 70건 이상의 자동화, 절감 성과가 실제로 발생했다고 주장하지 않습니다.

이번 Cognizant 사례는 의사결정 품질 검증 항목 10개를 통과했습니다.

기존 Decision Room 초기 판단 경로는 모델 호출 4회로,

31.201초 만에 주요 판단과 3인 자문단 교차 검증을 완료했습니다.

이번 배치의 최초 판단 가능 시점 p95는 23.207초이며,

전체 결과 p95는 31.458초로,

공식 고객 기준인 30초 및 45초 속도 기준을 통과했습니다.

의사결정 품질, 고객 경험, 성능 상태 모두 기준을 통과했으나, 이는 단일 사례 실측일 뿐,

실제 운영 환경의 서비스 수준이나 실제 고객 성과를 의미하지는 않습니다.