보험(Insurance)과 기술(Technology)의 합성어인 인슈어테크는 몇 년 전만 해도 생소한 단어였지만 이제는 보험회사가 생존하기 위한 필수적인 단어가 되었다. 각 보험사마다 디지털 전담조직을 만들고 신규 인력을 충원하며, 인공지능 업체와 스타트업, 인터넷포털, 통신, 차량 제조기업 등 분야를 가릴 것 없이 전 산업 영역에 걸쳐 보험업을 변화시키고 있다. 보험업 내 상품 및 가입, 심사, 유지, 지급, 구상 등 모든 가치사슬에 디지털 기술이 탑재되어 고객경험 향상, 업무 효과성 제고 및 비용절감 등에서 새로운 전환기를 맞고 있는 가운데 어떤 변화가 우리를 맞이할 지 알아보자.

제3의 보험 판매 채널, 인공지능 기반 인슈어런스 로보텔러

금융위원회의 금융규제 샌드박스에서 승인된 혁신 서비스 중 하나인 인공지능 기반의 보험판매 서비스이다. 내년 1월 DB손해보험이 암보험과 운전자보험을 대상으로 인공지능이 직접 가입상담부터 보험계약 체결까지 전 과정을 24시간 365일 구애 받지 않고 고객에게 보험상품을 판매할 수 있게 된다. AI 인슈어런스 로보텔러는 고객의 전화상담 데이터를 텍스트로 변환하고, 텍스트 분석을 거쳐 발화자의 의도를 파악하며, 사전에 설정된 언어 모델과 지식베이스, 가입 및 계약체결 시나리오대로 진행되며 음성합성 기술을 통해 고객과 직접 목소리로 대화를 하면서 긍정적인 고객경험을 제공할 것으로 판단된다.

보험 상품은 인터넷과 모바일 기반의 CM(Cyber Marketing)채널과 설계사 기반의 대면 및 TM(Tele Marketing)채널을 통해 판매된다. 아직까지 대면 채널이 우위를 점하고 있지만 2030세대를 중심으로 CM 채널을 선호하는 현상을 볼 때 비대면 중심의 자유로운 상담 및 가입설계 특성을 가진 인공지능 채널이 각광을 받을 것으로 예상된다.

[그림 1] AI 인슈어런스 로보탤러의 역할 / Source : Paxnetnews

대체데이터를 활용한 언더라이팅

보험 피보험자의 진료 및 투약 정보, 내원 기록 등 검진 데이터를 분석하여 현재의 생체 나이를 예측하는 것은 물론 유전자 정보가 결합되어 미래의 질환정보까지 예측할 수 있는 환경이 마련됨으로써 보험 인수심사 과정에 적극 활용할 수 있게 되었다. 보험을 가입할 경우, 고객의 보험 나이를 기준으로 경험생명표의 위험률 등을 적용하여 보험료를 책정하게 된다. 실제 나이는 50대이지만 건강 나이는 40대로 판별되는 경우 고객 입장에서는 높은 비용으로 보험을 가입하는 격이 된다.

[그림 2] 보험 심사과정에서의 AI / Source : Rocketpunch

이와는 반대로 보험 인수 심사 과정에 방문 진단을 하게 되는데 검진 전에 고객이 약을 복용하여 해당 시점에만 신체 상태를 호전시키는 경우가 있을 수 있다. 보험사 입장에서는 진단 업체에 높은 위탁 비용을 들이는 반면 데이터는 부정확하다. 이를 해결할 수 있는 방안 중에 하나로 과거 검진데이터를 통해 역선택을 피하는 동시에 정확한 건강 나이를 통해 고객과 보험사 모두 정교한 언더라이팅이 이루어지는데 기여할 수 있게 된다. 최근 신한생명은 디지털 헬스케어 서비스의 일환으로 건강검진 데이터와 생체나이 데이터를 통해 보험료가 산출되는 맞춤형 상품을 개발할 예정에 있다.

건강관리와 연계된 보험 상품

일본 다이이치생명은 세계 최초로 2형 당뇨병 악화 예측 모델을 구축함과 동시에 성인병으로 인한 입원 가능성, 입원 일수 예측 모델을 개발했다. 질병 예측 모델을 통해 보험 인수심사가 더욱 정교해졌으며 고객에 맞춘 보험상품을 개발하는 등 혁신을 꾀하고 있다. 이와 비슷하게 태국의 Muang Thai 생명보험 회사는 BaoWan 프로젝트를 통해 2형 당뇨병 환자를 위한 보험 상품으로 규칙적인 운동을 통해 2~3 개월 동안 혈당 점수가 일정 수준으로 감소하게 되면 보험 가입자에게 보상을 해주는 상품이다.

지난 7월 금융위는 보험사가 비의료 건강관리서비스를 부수적으로 영위할 수 있도록 하는 “건강증진형 보험상품 및 서비스 활성화 방안”을 발표했다. 신용정보법 개정이 추가로 필요한 상황이지만 향후 법적 근거가 마련된다면 보험회사는 기존에 상품에 서비스를 탑재해 보상 위주의 보험 서비스가 아닌 예방 관리 위주의 서비스를 보여 보험시장은 더욱 커질 전망이다.

 

Source : Digital Insurer

사고 견적의 자동화, 인공지능 이미지 견적 시스템

자동차 사고가 발생할 경우 현장 출동 직원이 사고 상황을 정리하고 신고된 데이터를 등록하면 보상담당자가 보험금 지급 업무를 처리하게 된다. 하지만 향후 출시될 AI 기반 이미지 견적 시스템을 통해 현장에서 사고 차량의 사진을 찍어 올리게 되면 실시간으로 보험금이 산정되는 상황이 펼쳐지게 된다.

영국의 인공지능 전문 회사인 트랙터블(Tractable)은 미국 견적시스템 미첼(Mitchell)과 업무 제휴를 맺고 영국 보험사 아게아(Ageas)와 협업하여 전체 사고의 70%를 인공지능 견적으로 처리하는 것을 목표로 삼고 있다. 중국 알리바바 자회사 앤트 파이낸셜은 “딩순바오”라는 손해사정 시스템을 개발하여 자동차 사진만으로 번호판과 차량모델, 각 부품을 인식하여 차량 손상에 대한 견적을 몇 초 만에 제시하는 등 활발히 이루어지고 있다.

Source : Tractable

국내에서도 곧 인공지능 기반의 견적 시스템 출시를 앞두고 있다. 보험개발원은 올해 1월 “인공지능 기반 자동차견적시스템 AOS(Automobile repair cost On-line Service) α” 개발에 착수하였고, 현재 손해보험사 5곳에 베타 서비스를 진행할 예정이다. 보험개발원은 차량 부품 310만건, 공정 시간과 비용 2,598개 모델 등 내부적으로 보유한 데이터를 통해 연간 1억 8000만 장에 이르는 사진을 분석할 수 있다고 밝혔다. 이와 더불어 2021년 이후에는 동영상 견적 기능을 통해 원격 현장입회가 가능하도록 시스템을 고도화할 방침이다.

[그림 5] 인공지능 기반 자동차 견적 시스템 / Source : 보험개발원

약관 분석을 통한 보험금 착오지급 방지

보험사의 약관 분석을 통해 보험사의 지급 오류를 걸러내는 시스템이다. 에임스의 “오토딧(Autodit)”이라는 솔루션으로 로봇 프로세스 자동화(RPA)와 텍스트 마이닝 기술을 접목시켰다. 보험 약관을 파일 형태로 시스템에 올리게 되면 텍스트를 추출하여 보험금 계산 및 착오지급 알고리즘을 생성하고, 1차 지급 심사를 마친 뒤 세부적인 내역을 재검토 함으로써 업무효율을 크게 높일 수 있는 장점이 있다.

보험사의 품질 점검 프로세스는 OFR(Open File Review)과 CFR(Closed File Review)로 나뉘는데 그 중 처리 과정 가운데 업무 오류 점검을 수행하는 OFR 업무에 도입되어 사람의 실수를 사전에 차단시켜 고객과 기업 모두에게 긍정적 효과를 가져올 것으로 예상된다.

 

Source : Asiaherald

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