모든 분야와 마찬가지로 보험업계 또한 AI와 머신러닝을 만나 빠르게 진화하고 있다. 기존 컴퓨터 저장법보다 몇십 배 빠른 AI 기법은 오늘날 보험사가 중요결정을 내리는 데 널리 사용되고 있다. 고객 니즈에 맞춰 효율적이고 장기적인 플랜을 위해 어느새 AI가 필수요소로 자리잡은 것이다.
파이낸스 리뷰는 23일(현지시간) 보험업계에서 활용되고 있는 AI와 머신러닝 방식에 대해 보도했다.
◇개인 맞춤 보험 가격 책정
AI는 개인 맞춤형 보험료 산정을 위해 수천 개 데이터를 저장시킨다. 머신러닝 알고리즘은 보험금 청구 손실 유발 포인트를 예측해 고객에게 리스크를 알려주고 고객 자산현황에 맞춘 보험상품을 추천해 줄 수 있다. 이같은 AI 기술은 보험사들이 리스크를 피해 가격·상품 전략을 세우고 경쟁력을 강화시키도록 도움을 준다.
또 AI와 머신러닝은 보험 시장 내 인수합병 규모와 고객관리 데이터를 토대로 통합데이터를 구축한다. 최적화된 매칭 알고리즘으로 가장 정확한 관련 데이터를 검토해 견적 과정에서 고객과의 마찰을 줄여준다.
◇정규화 작업 통한 데이터 이해
AI는 새 보험상품이 개발되면 곧바로 전산 정규화 작업을 통해 보안을 강화하고 자체 데이터셋을 완성한다. 애프터마켓 텔레매틱스 장치, 스마트폰 앱, 커넥티드 자동차 등 일명 ‘스마트홈 데이터’ 표준화 작업을 진행한다.
자동차보험 청구의 경우 AI는 이미지인식 기술을 활용해 손해난 부분이나 송장을 캡처하고 시스템 감사를 자동 실시한다. 사람이 직접 ‘터치’할 필요 없이 모든 보험 청구 절차가 자동이다. 이같은 보험 처리 방식은 해결시간 단축은 물론 비용 절감에도 큰 장점이다.
상업용 재산보험 분야에서도 AI가 작동하고 있다. 예를 들어 AI는 사업 이전 예정지나 토지 분양 등에 대해 과거 매입조건, 미래 발전 가능성 등을 조합해 보험플랜을 세운다. 고객에게 제공되는 이러한 통찰력을 통해 리스크를 예방할 수 있고 동시에 위험과 손실 비용도 감소시켜준다.
◇투명성 빼면 시체
AI의 궁극적 목적은 공정하고 투명한 데이터 활용이다. 고객은 보험에 가입할 때 가능한 최선의 정보를 제공받기 위해 데이터 수집에 동의한다. AI는 이를 가장 합리적이고 적합한 보험료 책정으로 보답한다. AI와 ML은 소비자가 자신의 데이터를 자동화 처리함으로써 보다 선택의 폭을 넓히고 공정성을 개선하며 리스크를 최소화 하기 위해 쓰인다.
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