보험과 AI의 만남, 업무 향상·사기 방지에 탁월

AI, 보험 수익성이 가장 낮을 가능성 있는 고객 피하는데 큰 도움
AI 자동화 사용하면, 45초 안에 맞춤형 견적 소비자에 제공 가능해
보험 사기 탐지 솔루션, 짧은 시간 안에 보험 청구 사기 사건 발견

 

AI가 보험업에 도입돼 업무 효율 상승과 사기 예방을 견인하고 있다. (출처=셔터스톡)

보험약관은 보험자가 동종 또는 다수의 보험계약을 체결하기 위해 계약의 내용 및 조건 등을 미리 정해 놓은 계약조항이다. 이 약관이 필요한 이유는 동일한 상품에 다수의 사람이 가입하는 사업이 바로 보험이기 때문이다.

 

개별적으로 계약 내용을 일일이 정하다보면, 거래 지연뿐만 아니라 불공평한 결과가 초래될 수 있어 이 약관이 반드시 필요하다는 것이 보험사 측의 설명이다.  

 

이 보험 약관은 몇 가지 문제점을 안고 있다. 보험 증권에 대부분 깨알 같은 크기로 쓰여있는 약관을 제대로 읽는 가입자는 적다. 법 전공자도 힘든 전문 용어와 난해한 내용 때문에 일반적으로 가입자들은 이 약관을 읽지 않고 넘어가기 일쑤다. 

 

그러나 정작 문제가 생겨서 보험금을 수령할 때, 이는 큰 난관이 된다. 특히, 사회 지식과 경험이 부족한 사람들에게 약관은 어려운 장벽으로 다가온다. 자신이 중복으로 보험을 가입한 줄도 모르고, 그에 따른 이중 보상이 이뤄지지 않는다는 것도 모른 채, 매달 과중한 보험금을 납입하는 사람도 많다.  

 

앞으론 이 불합리한 관행도 개선이 이뤄질 전망이다. 이런 문제점을 위해 보험 애플리케이션 서비스 기업들이 생겨나는 가운데 분석과 판별에 탁월한 능력을 가진 인공지능(AI)이 보험과 융합돼 인슈어테크(Insurtech)란 새로운 기술 영역이 개척되고 있기 때문이다. 

 

누적된 데이터에 AI 도입 활기

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지난해 8월 9일 여론 조사기관 굿데이터(GoodData)는 ‘보험 분석을 위한 AI의 4가지 이점’에 대해 블로그에 소개했다. 

 

굿데이터의 글에 따르면 데이터가 풍부한 보험 조직의 특성상, 분석 기능을 쉽게 활용할 수 있는데 최근까지 많은 보험사들은 이를 간과해 왔다. 하지만 최근 들어 업계가 보다 고객 지향적인 방향으로 전환하고, 데이터 수집량이 지속적으로 증가함에 따라 보험사들은 이제 분석의 이점을 실현하기 시작한 것으로 조사됐다. 

 

굿데이터는 보험사들이 AI 기술을 활용해 얻는 혜택은 일반적인 시간 및 비용 절감 효과를 훨씬 뛰어넘는다고 밝혔다. 이 기술을 활용하는 조직은 업계 선두 기업으로 부상할 수 있지만, 그렇지 않은 조직은 곧 뒤처질 수도 있다고 진단했다. 

 

보험업에 AI를 도입해 유익한 부분 중 하나는 업무 자동화다. AI를 통해 데이터 및 통찰력에 대한 액세스 기능 향상을 도모할 수 있다. 워크플로우에 AI를 도입하려면 기업이 더 좋고 정확한 데이터 기반을 구축해야 하고, AI가 활용되기도 전에 직원들에게 도움이 되는 개선이 시작된다. 

 

보험업에 AI가 도입되면 수많은 서류를 봐야하는 작업이 줄어들 것으로 보인다. (출처=셔터스톡)

AI를 도입되면 고객 정보와 함께 이미 취해진 모든 조치를 머신러닝 모델로 전송할 수 있다. 결과적으로, 이는 향후 결과를 개선하고, 영업 및 마케팅 팀이 수익성이 가장 높은 고객을 타깃으로 해서 수익성이 낮을 가능성이 높은 고객을 피할 수 있도록 하는 데 도움이 된다. 

적절한 통찰력이 적시에 적임자에게 전달될 수 있다. 인수인에게 제출서류를 보내면,‘브로커 성실성’이나‘이 등급의 예상 손실률’과 같은 영역에 대해 예측 모델에 대해 실시간으로 먼저 점수를 매긴다. 

 

그런 다음 AI가 해당 제출물에 대한 순위 시스템을 만들어 “다음에 어떤 리스크로 우리 회사에 가장 유리할 것인가?”와 같은 질문에 답하는 데 도움을 줄 수 있다.

 

따라서 AI로 인허가 프로세스를 디지털 화하면, 인허가자는 제시된 통찰력을 바탕으로 최선의 행동 방침을 결정할 수 있다. 이럴 때, 인공지능은 AI엔진이 제공하는 권고를 바탕으로 직원이 취하는 통찰력과 조치의 간극을 메울 수 있도록 돕는다.

 

AI는 일관된 직원 성과를 보장한다. AI는 의사 결정과 관련된 많은 추측을 제거하기 때문에, 의사 결정이 더 정확하며 일관되게 된다. 교육은 여전히 필수적인 구성 요소지만, 경험이 적은 직원들은 이미 검증된 과거 결정을 바탕으로 추천을 받고 있기 때문에 AI를 사용하면 훨씬 더 빨리 학습할 수 있다. 

 

경험이 적은 보험금 조정사가 고객의 보험금을 과다 보상할 수 있지만, AI의 힘으로 지원되는 조정사는 과거의 경험을 바탕으로 권장된 다음 단계를 안내할 수 있으며, 이 모든 것을 하나의 분석 시스템 내에서 수행할 수 있다.

 

직원들이 데이터 중심 의사 결정을 더 빠르고 효율적으로 내릴 수 있다. 보험 회사가 사기와 싸우려고 한다면, 인간과 달리 AI는 부정한 주장을 바탕으로 방대한 양의 과거 데이터를 읽고, 의지할 수 있다. 이를 통해 AI는 일반적인 사기 패턴에 대한 이해를 빠르게 개선할 수 있으며, 결과적으로 미래의 보험사기를 훨씬 더 빠르고 정확하게 식별할 수 있다. 

 

게다가 사기 패턴이 인정되면, 그 청구는 즉시 잠재적인 사기 사건을 더 깊이 조사할 책임이 있는 특수수사대(SIU)로 전달돼 추가 조사를 받게 된다. 클레임에 대한 조사 결과 및 피드백을 통해 AI가 의존하는 사기 모델이 새로운 클레임에 따라 더욱 똑똑하고 정확해질 수 있다.

 

결론적으로, 보험사들은 보험금 청구 부서의 일상적인 작업흐름에 AI를 통합하는 방안을 모색해야 한다고 매체는 주장했다. 

 

즉, 보험사는 분석 채택과 AI 활용을 주도함으로써 적절한 인력을 확보하도록 보장하고, 전사적 데이터 중심 의사 결정을 실현하도록 지원할 수 있다. 이는 기업의 효율성 극대화에 도움이 될 뿐만 아니라 경쟁업체와 확실하게 차별화시켜서 궁극적으로 수익성을 높이는 데에도 도움이 된다. 

 

45초 안에 맞춤형 견적 제공

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지난해 5월 17일 글로벌 정보기술 전문 온라인 매체 테크크런치(TechCrunch)에는 인슈어테크 개발 스타트업 ‘제리(Jerry)’를 소개하는 이슈 기사가 실렸다.  

 

테크크런치의 선임 리포터인 메리 앤(Mary Ann)이 쓴 이 기사는 제리의 공동 창업자인 아트 아그라왈(Art Agrawal)의 창업 사례를 통해 인슈어테크가 무엇인지 소개하는 내용이다. 

 

메리에 따르면, 인도에서 건너온 아그라왈은 지난 2017년에 리나 장(Lina Chang), 무사위르 샤(Musaur Shah)와 팀을 이뤄서 모바일 우선 자동차 소유 슈퍼 앱인 제리를 설립했다. 

 

팔로알토에 본사를 둔 이 스타트업은 2019년 1월 AI를 활용한 자동차 보험 비교 서비스를 시작했다. 그 이후 미국 전역에서 공인 보험중개사로서 거의 1백만 명의 고객을 모았다.

 

인슈어테크 개발 스타트업 제리는 AI를 활용한 자동차 보험 비교 서비스를 시작해 1백만 명의 고객을 모았다. (출처=셔터스톡)

그리고 최근에 제리는 굿워터 캐피털이 주도하는 2,800만 달러를 포함해 5,700만 달러 이상의 기금을 모금했다고 발표했다. 이 모금에는 엔젤 투자자 그룹도 참가했는데, 그린라이트 사장 존슨 쿡(Johnson Cook), 테키온 CEO 제이 비자얀(Jay Vijayan), 테슬라 CEO이자 전 리프트 CEO인 존 맥닐(John McNeil) 등이 포함됐다.

 

아그라왈 CEO는 "제리가 단순한 자동차 소유가 아닌 자동차 소유에 대한 다양한 측면(수리부터 정비, 보험, 보증까지)으로 소비자들을 돕는 것을 목표로 한다는 점에서 다른 자동차 관련 업계와 다르다"고 말했다.  

 

비록 지금은 대부분 보험에 초점을 맞추고 있지만, 새로운 자본을 자동차 소유의 다른 범주로 이동시키는 데 사용할 계획이다.

 

아그라왈은 또 "제리와 함께하면, 우리 앱에서 모든 거래를 완료할 수 있다"며 "여러 개의 양식을 작성할 필요가 없고, 몇 가지 정보만 주시면 즉시 견적을 제공해 드리겠다"고 밝혔다. 

 

이 회사의 고객들은 자동차 보험료를 연간 평균 800달러 정도 절약한다고 회사 측은 주장했다. 제리의 경우, 주택 보험 상품도 제공하지만, 자동차 소유에 초점을 맞추고 있다.

 

아그라왈에 따르면, 지난 2019년에 제리는 수백만 달러의 보험을 판매했으며, 이듬해인 2020년에는 수익이 10배 급증했고. 지난해엔 그 이전해보다 3~4배 더 많은 실적을 올릴 것으로 예상하기도 했다. 

 

그는 "우리는 인프라를 사용하는 소비자의 엔드 투 엔드 여정을 자동화했으며, 이 여정은 시간이 지남에 따라 확장될 뿐이다"라고 주장했다. 

 

제리는 소비자가 자신의 사이트에서 프로그레시브와 같은 통신사로부터 정책을 구매할 때, 프리미엄의 일정 비율을 획득함으로써 반복 수익을 올린다.

 

마지막으로, 그는 "운전자의 100%가 자동차 보험에 가입해야 하기 때문에 이 업종은 사라지지 않을 큰 시장이며, 제리는 AI에 의해 힘을 얻고 있기 때문에 시간이 지남에 따라 고객에게 더 나은 서비스를 제공하고, 더 빠르게 성장할 것"이라고 강조했다. 

 

AI, 보험 사기 예방효과 커

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지난 2021년 9월 16일 AI 기반 소프트웨어 솔루션 개발 기업 아자티는 사기 청구를 위한 자동 인식 알고리즘을 개발했다고 블로그에 소개했다. 이 시스템은 AI에 의한 보험사기 근절을 위해 만들어졌다. 

 

미국의 보험사기 반대 연합에 따르면, 해마다 미국에서 적어도 800억 달러의 사기 청구가 모든 보험 계열에서 이뤄지고 있다.

 

그러나 실제 사기 금액은 이보다 더 큰 것으로 추정되고 있다. 탈세에 이어 보험사기는 미국에서 두 번째로 큰 경제범죄로 부상한지 오래다.

 

전문가들에 따르면, 보험 사기가 줄지 않고 있는 원인은 일부 부정행위자들이 보험금 사기를 보상이 높고, 위험성이 낮은 무해한 속임수로 잘못 인식하고 있다는 점이다. 

 

불행하게도, 일부 보험사는 법적 절차를 시작하는 것보다 보험료가 저렴하다고 판단해 의심스러운 특정 보험금 지급을 선호한다. 따라서, 이런 관행은 보험 사기범들이 보험회사에게만 비용을 부과하기 때문에 다른 피해자가 없고 무해한 사기라는 생각을 거두지 않게 한다. 

 

이에 사기 피해는 계속 증가하고 있으며, 지난 2019년 보험사기방지연합에 따르면 보험사의 60% 이상이 지난 3년간 사기가 증가했다고 밝혔다.

 

AI 기술이 보험업에 도입돼 사기 예방에 기여할 것으로 전망된다. (출처=셔터스톡)

그러나 향후 AI 기술이 이 보험사기에 적극 도입될 전망이다. 실제로, 이미 도입된 인슈어테크 기술은 상황을 급반전시키고 있다. AI는 다량의 데이터를 분석함으로써 데이터 패턴을 안정적으로 식별할 수 있어 유사한 동작을 인식해낸다.

 

보험 사기범들의 대다수가 한 번의 사기로 만족하지 않는다는 점에서 이 기능은 매우 뛰어나다. 뿐만 아니라 인공지능 시스템은 자체 학습 능력으로 인해 새로운 사례에 적응할 수 있고, 시간이 지남에 따라 스스로를 더욱 향상시킬 수 있다. 

 

경영 컨설팅 전문 기업 액센츄어에 따르면, 보험사 임원의 75%는 인공지능이 향후 3년 안에 산업계에 중대한 변화를 제공할 것으로 보고 있다.

 

전문가들은 AI 기반 시스템은 부정한 주장을 제출하는 사기범들의 기만 시도를 알아내는 데 사용될 수 있다. AI는 방대한 양의 이질적인 정보를 처리하고, 분석해 요인들 사이의 연관성을 밝힐 수 있다. 

 

AI는 그동안 보험업계에 축적된 빅데이터를 통해 충분한 교육을 받은 후, 이전에 분석된 사례를 바탕으로 높은 정확도로 사기를 탐지할 수 있다. 이 알고리즘은 주어진 주장이 왜 사기라고 생각하는지, 명확한 설명을 제공하고, 인간 전문가들에게 추가 조사를 위해 그것을 전송한다. 

 

전문가들에 따르면, 자동화된 보험금 청구 사기 탐지 솔루션은 보험 회사에 다음과 같은 이점을 제공한다. 즉, 사기사건을 보다 정밀하고 짧은 기간 내에 발견한다. 사기범들의 다양한 주장들 사이의 패턴을 감지, 이전에는 인간의 눈으로 감지할 수 없었던 숨겨진 상관관계를 발견한다.

 

아자티 관계자는 "이전에 우리 고객사는 전체 클레임의 10%를 의심스럽게 보았으나 AI 시스템 시행 이후, 의심스러운 클레임 건수는 5% 정도 충분히 좁혀졌다"고 주장했다. 

 

이 시스템은 모든 청구 중 2.5%를‘알려진 사기’로 분류했는데, 이는 이전보다 3배나 더 많은 사기 사례를 발견했다는 것을 의미한다.

 

자동차 보험사들의 경우, 자동차 보험에서 사기 청구의 비율은 약 12%로 알려져 있다. 이에 AI 기반 부정행위 방지 시스템은 전체 사기 사건의 상당히 정확한 수인 11%를 드러냈다. 

 

보험사가 보험금 청구 건수 100건을 받는다고 가정해 볼 때, 현재 진행 중인 합병증이 없는 비교적 가벼운 부상의 경우, 평균 합의금은 약 2만 달러로 추산된다. 우리는 그 회사가 합법적이고 사기적인 모든 청구권에 대해 2백만 달러를 지불해야 한다는 것을 알고 있다.

 

부정행위 탐지 기술이 없다면, 회사는 부정행위자들에게 24만 달러의 손해를 보게 될 것이며, 기존의 부정행위자들은 거의 두 배인 14만 달러를 덜 받게 될 것이라고 아자티는 추산했다. 그러나 이런 사기와의 전쟁서 AI를 이용하는 보험사는 사기범들에게 단지 2만 달러를 지출하는 반면, 이미 적발된 나머지 사기범들에게는 22만 달러를 지불하지 않을 것이라고 주장했다.

 

결론적으로, 보험사기는 소비자, 기업, 정부에 심각한 재정적, 개인적 비용을 부과해 경제와 사회 전반에 악영향을 끼치는 해충과 같은 존재다. 

 

인공지능 부정행위 방지 프로그램은 현재 상황을 개선할 수 있는 큰 희망을 준다. 이 솔루션이 문제를 직접 해결하지는 않지만, 이런 식으로 보험 산업의 혁신을 전개하는 것은 사기범들의 성공을 훨씬 더 어렵게 만들고, 현재로선 문제 해결의 가장 효과적인 기술이라고 회사는 평가했다. 

 

AI타임스 조행만 객원기자 chohang5@kakao.com

 

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