보험회사 CIO는 중대한 선택의 기로에 서 있습니다. 보험 데이터는 규모가 방대하고 복잡하며 리스크와 맞물려 있습니다. 이로 인해 AI 적용의 주요 대상이 되면서도 규제, 윤리, 운영상의 우려를 안고 있는 대표적인 분야입니다. 생성형 AI는 테스트 단계를 넘어 실제 업무에 적용되는 수준으로 발전했으며, 이제 CIO들은 AI 적용 사례를 통해 구체적인 비즈니스 가치를 보여야 합니다. 규정 준수를 보장하며 확장성과 실질적인 업무 적용성을 확보하면서 성과를 내려면 어떻게 해야 할까요?
올바른 생성형 AI 전략략 선택
'보험사 CIO가 성공적인 생성형 AI 전략을 수립하는 방법 (2024년 12월 13일)' 보고서에서 Gartner®는 다음과 같이 밝혔습니다:
- 생성형 AI 도입과 적용 분야를 선택할 때 가장 중요한 요소는 비즈니스 성과입니다. 그러나, Gartner 조사 결과, 이는 흔히 정량화하기 어려운 것으로 나타났습니다.
- 생성형 AI는 테스트 단계를 벗어나 보험사 CIO들에게 측정 가능한 비즈니스 결과를 가져올 수 있는 생성형 AI 전략을 수립하기 위해 전략 평가 및 결정 프로세스를 구체화하도록 압력을 가하고 있습니다.
- 보험사가 규정과 규제를 준수하면서 원하는 성과를 내기 위해서는 생성형 AI 활용 목적을 선정할 때 네 가지 주요 요소, 즉 리스트 수용 수준, 프로세스와 직원의 준비 상태, 비즈니스 가치와 지표, 공급업체와 솔루션 등을 검토해야 합니다.
디노도는 가트너의 분석에 동의하며, 기업들이 언더라이팅, 보험 상품 관리, 보험 중개인 커뮤니케이션과 같은 높은 가치의 특정 분야별 애플리케이션보다는 IT 코드 생성이나 콜센터 상담 요약과 같은 전사적 애플리케이션에 주력하고 있음을 추가로 확인했습니다.
이 같은 장애 요소를 극복하기 위해 보험사 CIO들은 생성형 AI 도입 우선순위를 다시 검토해야 합니다. 목적은 전략적으로 리스크와 혜택을 저울질하며, 위험이 낮은 영역에서는 테스트를 진행하고, 혁신 가능성이 있는 분야에서는 가치를 극대화하기 위해 투자를 강화하는 것입니다.
보험 산업의 핵심 사례: 보험 중개인과 보험 심사원 간의 데이터 공유 재고
보험 산업에서 생성형 AI가 즉각적으로 높은 영향을 미칠 수 있는 분야 중 하나는 보험 중개인과 보험 심사원 간의 데이터 공유 개선입니다. 이 두 주체 간의 관계는 분산된 데이터, 느린 수작업 프로세스, 보험 서류의 일관성 부족으로 인해 오랫동안 지장을 받아왔습니다. 생성형 AI는 보험 중개인과 심사원 간의 데이터 공유를 개선하는 획기적인 기회를 제공합니다. 그 방법은 다음과 같습니다:
- 자동 요약 및 리스크 평가
보험 심사 담당자들은 장황하고 체계적이지 않은 보험 중개인의 자료 때문에 업무에 지장을 받고 있습니다. 이들은 수백 페이지에 달하는 문서, 이메일, 첨부 파일을 손으로 일일이 검토해야 합니다. 생성형 AI를 활용한 자동 요약 기술은 핵심 위험 지표를 파악하고 일관성 없는 부분을 표시하며 정제된 인사이트를 제공함으로써 보험 심사 처리 기간을 며칠에서 몇 분으로 단축합니다. - 보험 중개인 질의 자동 처리
생성형 AI는 인공지능 기반의 지능형 중간자로서 자주 발생하는 보험 중개인 질문을 자동으로 처리하고 누락된 정보를 요청할 수 있습니다. 반복적인 이메일 교환 대신, AI 기반 어시스턴트는 보험 중개인과의 소통을 진행하여 모호한 부분을 명확히 하고 위험 분류를 제안하며, 필요한 모든 데이터를 사전에 수집할 수 있습니다. - 시장과 리스크의 실시간 분석
보험 중개인은 고객에게 경쟁력 있는 견적을 제시하기 위해 데이터 기반의 통찰을 신속하게 확보해야 합니다. 보험 중개인은은 생성형 AI 기반 자연어 쿼리를 보험 심사 데이터 검색에 사용함으로써, 리스크 트렌드, 가격 모델, 보험 계약 제한 사항에 대한 인사이트를 즉시 생성할 수 있으며, 이는 보험사와의 협상 능력을 높여줍니다. - 맞춤 보험 상품 추천
끼워팔기식 보험과 고객 맞춤형 보험 솔루션의 확산으로 인해 보험중개사들은 초개인화된 보험 상품 추천을 제공해야 하는 압박을 받고 있습니다. 생성형 AI는 보험 청구 기록, 실시간 시장 동향, 개인별 고객 위험 프로필을 분석하여 최적의 보험 상품 옵션을 제안함으로써 고객 만족도와 판매 전환율을 동시에 향상시킬 수 있습니다.
혁신과 거버넌스의 균형: CIO의 임무
이처럼 설득력 있는 활용 시나리오에도 불구하고, CIO들은 생성형 AI 도입에 있어 위험, 규정 준수, 실행상의 이슈를 분명히 인식한 후 접근해야 합니다.
- 규정 준수 및 윤리적 AI: 유럽 연합 AI 법안, NAIC 지침, 미국의 AI 규정은 보험사들이 AI 기반 의사결정 과정에서 투명성을 유지하도록 요구할 것입니다. 보험 심사와 관련된 모든 AI 모델은 설명 가능해야 하며, 편향성 테스트를 통과해야 하며, 데이터 개인정보 보호법을 준수해야 합니다.
- 사람 중심 프로세스: 보험 심사 및 중개 프로세스는 여전히 사람 중심적입니다. 생성형 AI는 의사결정을 내리는 사람에게 통찰을 제공하면서 이들이 올바르게 판단할 수 있도록 지원해야지 이들을 대체해서는 안 됩니다.
- 기업 데이터 준비 수준: 가트너는 데이터 품질과 AI 거버넌스가 생성형 AI 성공의 걸림돌로 남아 있다고 보고 있습니다. 이 때문에 CIO들은 신뢰할 수 있고 원활한 데이터 접근과 보안, 데이터 정확성을 위해 데이터 가상화와 논리적 데이터 관리 솔루션에 투자해야 합니다.
확장성 및 벤더 전략: ‘구매 vs. 자체 개발’이라는 질문이 중요한 주제로 떠올랐습니다. 클라우드 업체와 보험 솔루션 공급업체는 플러그 앤 플레이형 생성형 AI 솔루션을 제공하지만, 보험사는 AI 모델에 대한 통제권, 데이터 소유권, 복잡한 통합 문제를 종합적으로 평가해야 합니다.
보험 산업에서 생성형 AI의 잠재력 극대화
보험 산업은 보험 중개인의 제출 자료, 보험 심사 시스템, 보험금 청구 기록, 규제 기관의 데이터 등 방대하고 분산되어 있으며 빠르게 변화하는 데이터를 기반으로 운영됩니다. 논리적 데이터 관리 기능을 갖추지 않으면 생성형 AI는 방향을 모르고 날아다니는 것과 같습니다. 디노도 플랫폼은 논리적 데이터 관리 솔루션으로, 분산된 데이터를 실시간으로 원활하게 연결하여 데이터 중복을 제거하고 비용이 많이 드는 물리적 데이터 통합을 없애며, 신뢰할 수 있는 데이터를 생성형 AI 애플리케이션에 제공합니다. 그 결과, 보험 규정을 준수하고 확장성과 AI 혁신을 지원하면서, 더욱 스마트한 보험 심사, 보험 중개인과의 소통 자동화, 즉각적인 리스크 평가를 실현합니다.
결론: AI 실험에서 AI 차별화로
보험사 CIO들은 파일럿 프로그램이나 단편적인 시도를 넘어, 측정 가능한 비즈니스 성과를 이끌어내는 종합적인 생성형 AI 전략으로 나아가야 합니다. 인공지능 분야에서 성공을 거둘 기업은 단순히 실험에 그치는 것이 아니라,생성형 AI를 핵심 업무 프로세스에 깊이 통합해 보험 가치 사슬 전반에서 데이터의 공유, 분석, 활용 방식을 재정의하는 기업들이 될 것입니다.
지금이 바로 행동할 때입니다. 보험의 미래는 생성형 AI의 잠재력을 실제 세계에서의 실용적 영향으로 연결시키는 데 성공한 기업에 의해 쓰여질 것입니다.
