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현재 보험 산업계 변화를 선도하고 있는 4가지 AI 애플리케이션

경영컨설팅 전문 기업 베인앤컴퍼니(Bain & Company)의 최근 보고서에 따르면 아시아태평양 지역 보험 부문의 경우, 디지털 혁신으로 인한 엄청난 변화와 함께 큰 호황을 누리고 있다. 경쟁이 심화되고 새로운 업체들의 시장 진입이 늘어나면서 보험 회사들은 살아남기 위해 인공지능(AI) 기반 솔루션에 눈을 돌리고 있다.

아태 지역 보험 시장은 현재 세계에서 가장 빠른 성장세를 보이고 있다. 이같은 호황은 두 가지 핵심 요소, 즉 중산층 확대와 중국 및 인도 등의 시장 진입 장벽 철폐와 관련이 있다.

동시에 디지털 혁신에 따른 디지털 환경 조성으로 사람들이 온라인으로 보험 서비스 약관을 손쉽게 비교할 수 있게 되었고, 한층 더 개인화된 서비스 및 상품을 제공받을 수 있게 됐다.

보험사들은 태생부터 디지털로 출발하여 변화에 신속하게 적응할 수 있는 혁신 서비스 기업들과의 경쟁에서 우위를 점하기 위해 첨단 분석, 머신러닝(ML) 및 기타 인공지능(AI) 기반 다양한 도구를 사용하여 고객 경험을 향상시키고 있다. 프라이스워터하우스쿠퍼스(PwC) 또한 조사에서 80% 이상의 보험사 CEO들이 이미 AI를 비즈니스에 도입했거나 향후 3년 이내에 그렇게 될 것으로 전망했다고 밝혔다.

보험사는 인공지능(AI)을 활용하여 다음과 같은 4가지 측면에서 고객 참여 기능을 강화하고, 보험 사기를 막고, 비즈니스 프로세스를 간소화할 수 있다.

1. 보험 사기 감지 신용 분석

싱가포르손해보험협회는 업계가 처리하는 보험 청구 5건 중의 1건은 허위 또는 과장 청구 건이며, 이로 인해 연간 1억4천만 싱가포르 달러(미화 1억1백만 달러)의 비용이 발생하는 것으로  추정하고 있다.

많은 보험사들이 보험 사기를 방지하기 위해 인공지능(AI) 기반 예측 분석 소프트웨어를 사용하여 매달 수천 건의 보험 청구를 처리하고 있다. AI는 설정된 규칙과 지표를 기반으로 하여, 밀리초(1000분의1초) 단위로 보험 청구를 분석하고 정당하지 않은 사례를 식별하여 허위 보험 청구 건수를 줄이고 있다. 토대가 되는 지표에는 보험 청구 빈도, 과거의 행동 이력 및 신용 점수와 같은 요소가 포함된다.

중국 보험사 Ping An은 머신러닝(ML)을 활용하여 1년 만에 부정 보험 청구로 인해 발생하는 3억 2백만 달러에 달하는 비용을 자체적으로 절감했다. 또한 전년 대비 보험 사기 감지 정확도도 57%나 높일 수 있었다.

2. 고객 프로파일링 세분화

AIA Singapore를 포함한 몇몇 미래지향적인 보험 회사들은 데이터 수집 프로세스 자동화 및 인지학습(cognitive learning) 적용으로 자체 고객 프로파일링 역량을 높이고 있기도 하다.

내부 및 외부 고객 데이터를 통합하여 인사이트를 확보할 수 있는 역량을 갖춘 보험사는 각 고객들의 보험 니즈, 관심사 및 생애 주기와 같은 고객에 대한 보다 포괄적인 프로필을 구축하여 한층 더 효과적인 타겟팅을 실현할 수 있다. 이와 같은 특성을 기준으로 잠재고객을 세분화한 후, 딥러닝을 적용하여 각 세그먼트별 전환율을 예측할 수 있다. 이처럼 깊이 있는 고객 인사이트가 확보되면 각 세그먼트별로 가장 적절한 상품을 추천하는 것이 가능해진다.

또한, AI 지원 음성 및 안면 인식 기술을 통한 고객 프로파일링도 강화하고 있다. 생물학적 고객 프로필로 한층 신속하고 정확한 검증 뿐만 아니라 고객의 이전 행동 및 특성을 보다 정확하게 추적할 수 있다.

3. 보험 상품 개발 약관 설계

보험 회사들은 상품 및 약관 설계에 필요한 정보를 얻기 위해서도 인공지능(AI)을 이용한다.

AI를 통해 자체 채널, 타사 판매처 및 대리점 등 다양한 소스에서 발생하는 대량 데이터의 수집과 분석 절차를 단순화하고 작업 진행 속도를 크게 향상시킬 수 있다. 그런 다음 머신러닝(ML)을 적용하면 고객 트렌드와 관심사를 실시간으로 파악할 수 있다. 이렇게 확보한 인사이트는 보험 상품 개발과 약관 설계에 큰 도움이 된다.

중국의 온라인 전용 보험 회사인 ZhongAn은 혁신적인 상품과 약관을 지속적으로 발표하고 있다. 이 회사가 공개하는 상품과 약관은 대부분 머신러닝(ML) 및 이미지 인식과 같은 첨단 AI 기술을 사용하여 개발되었다. 가령, 휴대폰 액정이 깨졌을 경우나 제품 반송 선적에 보험을 적용하는 틈새 정책을 선보인 곳이 이 보험 회사이다.

4. 보험 계약 심사(Underwriting) 청구 평가

보험 계약 심사 절차는 종종 예술의 영역으로 간주될 정도로 사람의 판단력이 중요한 역할을 차지하는 부문이지만, 인공지능(AI) 기술이 보험 분야에 적용되면서 이 계약 심사 절차도 점점 과학의 영역으로 편입되고 있다.

보험사들은 현재 위성 및 사물인터넷(IoT) 장치와 같은 부가의 소스 뿐만 아니라 첨단 분석 및 머신러닝(ML)을 활용하여 리스크를 전체적인 관점에서 파악하고 제출된 신청 서류 중에서 어떤 것을 먼저 검토할 것인지 결정하고 있다.

예를 들어, 일본의 보험사인 Fukuoka Mutual은 인지적 머신러닝ML) 기반 시스템을 사용하여 의료 기록과 수술 및 병원 입원 관련 데이터를 스캔하여 보험금을 산정한다. 또한, 인도의 보험사인 ICICI Lombard는 인공지능(AI) 기반 캐시리스 보험 청구 정산 프로세스를 구축하여, 단 1분 안에 완료할 수 있도록 지원하고 있다.

보험 사기 감지에서 보험 계약 심사에 이르기까지, 인공지능(AI) 기술로 인해 아시아태평양 지역의 보험 산업이 큰 성장과 더불어 전면 재편을 맞고 있다. 인공지능은 리스크를 줄이고 절차를 간소화하여 보험사가 효율성을 높이고 개인 맞춤 상품 및 서비스를 제공할 수 있도록 지원함으로써 사업 성공 가능성을 한층 높이고 있다.

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