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계약심사에서 사기적발까지 AI 키우는 보험사

  • 입력 2020.02.17 10:30 | 수정 2020.02.17 11:01
  • 신진주 기자 (newpearl@ebn.co.kr)

AI 시스템 업무에 적극 활용…비용절감·생산성 효과↑

"기술 고도화로 간접적 지원 넘어 더 큰 역할 할 것"

AI 관련사진ⓒ게티이미지뱅크AI 관련사진ⓒ게티이미지뱅크

보험업계에서 인공지능(AI) 등 디지털 기술 활용이 고도화되고 있다. 단순 상담 수준을 넘어 보험금 지급, 보험 계약 심사, 사기 적발까지 보험사 프로세스 전반에서 AI의 역할이 커지고 있는 것이다. AI 혁신 기술을 도입한 시스템이 비용 절감, 생산성 측면에서 효과가 큰 만큼 더 다양한 업무에 활용될 전망이다.

17일 업계에 따르면 보험사들은 AI 기술이 적용된 시스템 개발을 마치고 업무에 이를 적극 활용하고 있다.

한화생명보험은 최근 지난 3년간 1100만건의 데이터와 총 3만5000번의 학습과정을 통해 클라우드에서 AI가 보험금 지급 여부를 심사하는 시스템을 개발을 완료했다.

머신러닝과 알파고의 핵심기술로 알려진 강화학습을 통해 스스로 보험금 지급결정과 관련된 규칙을 만들고 지급, 불가, 조사 등의 판단을 내린다.

100만원 이하의 실손보험금 소액청구권에 시스템을 우선 적용했으며 향후 보험금 청구 건의 50%까지 AI에게 맡기는 것을 목표로 하고 있다.

AI는 수백 개의 요소들을 빠르게 체크한 뒤 초 단위 심사가 가능해 시간 단축 효과가 크다는 것이 회사 측의 설명이다. 또 AI 자동심사로 향후 5년간 100억원 이상의 비용 절감 효과를 예상했다.

ABL생명은 AI기반 '개인별 언더라이팅 기준 차별화 모형'을 자체 개발해 보험 인수심사 시스템에 도입했다.

이 모형은 고객의 위험도에 따라 언더라이팅 기준을 차등 적용하는 시스템으로 9만 건 이상의 고객 경험 빅데이터를 토대로 머신러닝 기법을 적용했다.

고객의 연령, 총사고보험 청구금액, 흡연량, 흡연기간, 체질량지수, 납입보험료 수준, 보험료 연체 비율 등 300여개의 변수들이 적용됐으며, 스스로 고객 경험 빅데이터 내에서 패턴을 찾아내고 학습함으로써 향후 사고 발생 가능성을 예측할 수 있다.

이를 통해 개인별 리스크 차등 분류가 가능해 상대적으로 위험도가 낮은 고객들이 보다 합리적인 언더라이팅 기준을 적용받을 수 있게 됐다.

ABL생명 관계자는 "AI 기술을 활용해 고객들에게 합리적인 맞춤형 보험 보장 서비스를 제공하겠다"고 전했다.

앞서 ABL생명은 보험사기 예측 시스템에 AI 기능을 도입한 바 있다. AI를 활용했을 때 심사자가 독자적으로 판단했을 때보다 보험사기 예측률이 2배 가량 높았져 업무효율이 향상됐다.

교보생명은 자연어처리 및 머신러닝 기술이 적용된 AI 언더라이팅 시스템 '바로(BARO)'를 구축했다.

바로는 인간처럼 합리적으로 사고하며, 언더라이터를 대신해 보험계약의 승낙이나 거절에 대한 의사결정을 처리한다.

고객이 정해진 기준에 부합하면 자동으로 계약을 승낙하고, 기준에 미달하면 계약을 거절한다. 조건부 승낙에 해당해 인간의 판단이 필요한 경우, 언더라이터가 참고할 수 있도록 다양한 키워드 중 가장 유사한 5개의 결과를 추려 제공한다.

과거 경험 데이터 등을 토대로 재무설계사(FP)와의 실시간 질의·응답도 가능하다. 문의 내용이 복잡해 스스로 결과를 도출하기 어려우면 언더라이터에게 참고자료를 전달한다.

교보생명은 바로를 통해 보험심사와 질의·응답에 걸리던 대기시간이 크게 줄어 서비스 효율성이 제고됐다고 평가했다.

한 업계 관계자는 "보험설계부터 질병예측, 보험사기 적발에 이르기까지 모든 과정에 AI 기술이 적극적으로 도입되고 있다"며 "시스템에 적용된 AI 기술이 점차 고도화되면서 직원들의 업무를 간접적으로 지원하는데 그치는 것이 아니라 더 큰 역할을 할 것"이라고 말했다.


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