보험사 AI 경쟁 점화···과실판정·의료심사까지 확산

금융당국, 인공지능 전환(AX) 위한 규제 완화 착수보험 핵심 업무 전반으로 AI 도입 본격화DB손해보험·삼성화재 등 선두 주자 기술 경쟁 뛰어들어

그래픽=홍연택 기자

금융당국이 금융권 인공지능 전환(AX)을 지원하기 위한 규제 완화에 나서면서 보험업계의 AI 경쟁도 본격화되고 있다. 단순 상담과 업무지원 수준에 머물렀던 AI 활용이 자동차 사고 과실판정, 의료심사, 보험금 지급, 언더라이팅(UW·인수심사) 등 보험 핵심 업무로 확대되는 모습이다. 보험사들은 조직개편과 전담 조직 신설을 통해 AI 역량 확보에 나서며 업무 효율화와 고객 경험 개선에 속도를 내고 있다.

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금융당국의 인공지능 전환(AX) 지원 정책에 따라 보험업계의 AI 도입 경쟁이 본격화되고 있다

AI 활용이 단순 상담에서 보험금 지급, 사고조사, 인수심사 등 핵심 업무로 확대되고 있다

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DB손해보험은 2024년 9월부터 올해 5월까지 20개월간 7만건의 사고 데이터를 학습시켰다

과실분석 정확도는 평균 92.4% 수준이다

한화생명금융서비스 소속 외국인 설계사는 5월 기준 1681명으로 지난해 말 대비 약 16% 증가했다

한화생명 AI STS 사용자들의 건강보험 월평균 판매 실적은 미사용자 대비 40% 이상 높았다

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DB손해보험은 업계 최초로 블랙박스 영상활용 AI 과실판정 시스템을 오픈했다

삼성화재는 보험 심사와 보상 처리 전반에 적용 가능한 AI 특허를 확보했다

현대해상은 AI 기반 업무지원 모델과 자동심사 프로세스를 운영 중이다

KB손해보험은 '스마트비서Unit'을 신설하고 AI 기반 사고 과실비율 산출 서비스를 제공한다

생명보험업계 움직임

삼성생명은 보험금 청구 프로세스 개선 등 전 영역에서 AI 활용을 확대 중이다

교보생명은 전사 인공지능 전환 조직을 신설하고 AI 기반 보장분석 시스템을 도입했다

한화생명은 생성형 AI 기반 영업지원 시스템과 번역 서비스를 운영하며 성과를 내고 있다

미래에셋생명은 LLM 기반 생성형 AI 언더라이팅 시스템을 오픈했다

향후 전망

보험업계는 AI가 비용 절감, 생산성 향상, 심사 정확도 제고에 기여할 것으로 기대한다

AI 도입은 업무 효율성과 생산성 제고를 위한 수단으로 인식되고 있다

데이터 축적과 AI 학습 고도화로 활용 범위가 점진적으로 확대될 전망이다

AI가 판단하는 과실비율·의료심사···보험 핵심업무로 확산

25일 보험업계에 따르면 손해보험사들은 최근 AI를 보험금 지급과 사고조사, 인수심사 등 핵심 업무에 적극 도입하고 있다.

이 같은 움직임은 금융당국의 AX 지원 정책과 맞물려 더욱 확대될 전망이다. 금융위원회는 지난 18일 '금융권 인공지능 전환(AX) 현장 간담회'를 열고 일부 금융회사에 적용 중인 보안 목적의 망분리 규제를 추가 완화하고 AI 학습에 활용되는 개인신용정보 동의 제도와 데이터 가명처리·결합·제3자 제공 관련 규제를 정비하겠다는 방침을 밝혔다.

업계에서는 AI가 보험사의 비용 절감과 생산성 향상뿐 아니라 심사 정확도 제고에도 기여할 것으로 보고 있다.

보험업계 관계자는 "보험의 본질적인 업무인 가입·유지·지급 전 과정에서 디지털 기술이 활용되면서 보다 빠르고 정확한 고객 보장이 가능해지는 방향으로 변화하고 있다"며 "특히 과거에는 하루 이상 걸리던 보험금 지급이 즉시 처리되는 수준으로 단축되는 등 소비자 입장에서 체감할 수 있는 가장 큰 변화는 속도와 효율성 개선"이라고 강조했다.

대표적으로 DB손해보험은 지난 15일 보험업계 최초로 '블랙박스 영상활용 AI 과실판정 시스템'을 오픈했다. 고객이 사고 접수 후 전달받은 URL에 블랙박스 영상을 업로드하면 AI가 사고 영상을 자동 분석해 평균 5초 이내에 과실비율과 관련 정보를 제공한다.

DB손보는 정확도 향상을 위해 2024년 9월부터 올해 5월까지 약 20개월간 7만건의 사고 데이터를 학습시켰다. 현재 과실분석 정확도는 평균 92.4% 수준으로 향후 데이터 축적과 AI 학습 고도화를 통해 정확도를 더욱 높인다는 계획이다.

삼성화재는 보험 심사와 보상 처리 전반에 적용 가능한 AI 특허를 확보하며 심사 기준의 정교화와 업무 효율성 제고에 속도를 내고 있다. 특히 보험사와 소비자 간 분쟁이 빈번했던 입원치료 적정성 평가 영역에 AI를 도입해 의료기관의 진료기록을 자동으로 분석하고 입원 필요 여부를 보다 객관적으로 판단할 수 있도록 했다.

앞서 삼성화재는 지난해부터 'AI 의료심사' 시스템도 운영 중이다. 진단서와 검사결과지, 수술기록지 등 의료문서를 자동 분석해 심사 시간을 줄이고 결과의 일관성을 높였다.

현대해상은 AI 기반 업무지원 모델 'AI Assistant'를 도입하고 AI 자동심사 프로세스 '2Q-PASS'를 운영하고 있다. 해당 시스템은 일정 기간 실손보험을 유지하고 과거 병력이 적은 고객을 대상으로 두 가지 알릴의무만 고지하면 별도 심사자 개입 없이 즉시 계약 체결이 가능하도록 설계됐다.

KB손해보험도 지난해 말 조직개편을 통해 '스마트비서Unit'을 신설하고 DT추진본부를 'AI데이터본부'로 개편했다. 아울러 생성형 AI 기반 '자동차사고 과실비율 AI 에이전트'를 개발해 사고 접수 단계에서 예상 과실비율을 자동 산출하는 서비스를 운영 중이다.

생보사도 AX 속도전···언더라이팅부터 영업지원까지

삼성생명 IR 출처=삼성생명

생명보험업계 역시 보험금 청구와 언더라이팅, 영업지원 등 보험 가치사슬 전반으로 AI 활용 범위를 넓히고 있다.

삼성생명은 올해 1분기 실적발표 자료를 통해 'AI 현황 및 추진 계획'을 공개하고 보험금 청구 프로세스 개선과 영업지원 시스템 강화, 업무 프로세스 재설계 등 보험업 전 영역에서 AI 활용을 확대하겠다고 밝혔다.

교보생명은 지난해 말 전사 인공지능 전환(AX) 전담 조직을 신설하고 신창재 회장의 장남인 신중하 상무를 총괄 책임자로 임명했다. 신창재 교보생명 회장은 올해 신년사에서 "인공지능전환(AX) 흐름에 본격 대응하기 위해 AI 조직을 확대 개편했다"며 보험 비즈니스 가치사슬 전반에 AI를 적용하겠다고 강조했다.

현재 교보생명은 생성형 AI 기반 '보장분석 AI 서포터'를 운영하는 등 AI 도입을 본격화 하고 있다. 해당 시스템은 방대한 보험 보장 내용을 AI가 자동 요약·분석해 설계사에게 제공함으로써 상담 시간을 줄이고 보다 객관적인 보장 분석을 지원한다.

한화생명은 생성형 AI 기반 영업지원 시스템을 통해 실제 성과를 내고 있다. 지난해 선보인 'AI STS(Sales Training Solution)'는 고객 정보 기반 보장분석과 상품 제안 화법 생성, 반복 학습, 피드백 기능을 제공한다.

현재 자회사형 GA 소속 FP 등 약 2만8000명이 사용 중이며 분석 결과 사용자들의 건강보험 월평균 판매 실적은 미사용자 대비 40% 이상 높은 것으로 나타났다.

또 생성형 AI 기반 'AI 번역' 서비스는 외국인 설계사 확대에도 기여하고 있다. 한화생명금융서비스 소속 외국인 설계사는 지난 5월 기준 1681명으로 지난해 말 1451명 대비 약 16% 증가했다.

중소형 보험사들도 AI 활용에 적극적이다. 미래에셋생명은 최근 업계 최초로 대규모언어모델(LLM) 기반 생성형 AI 언더라이팅 시스템 'AI-FIT'을 오픈했다. 고객 건강정보와 보험금 청구 이력을 실시간 분석해 심사 결과를 도출하는 시스템으로 가입설계부터 최종 심사까지 전 과정을 지원한다.

특히 한국신용정보원(ICIS)의 보험금 청구 이력과 최신 LLM 기술을 접목해 계약 전 알릴의무 절차의 편의성을 높였다는 설명이다.

DB생명은 최근 헬스케어 플랫폼에 대화형 'AI 건강코칭 서비스'를 도입했으며 하나생명은 사내망에서 안전하게 활용 가능한 생성형 AI 챗봇 '별비서'를 오픈했다.

보험업계 관계자는 "AI 도입은 새로운 사업 창출보다는 업무 효율성과 생산성을 높이기 위한 수단으로 보는 것이 적절하다"며 "데이터 기반 업무일수록 AI를 활용해 정합성과 정확도를 높일 수 있고 특히 심사 영역에서 사람보다 빠르고 정교한 판단이 가능할 것"이라고 말했다.

이어 "금융권 전반적으로 AI 활용은 불가피한 흐름인 만큼 향후에는 데이터 축적을 기반으로 활용 범위가 점진적으로 확대될 것"이라고 덧붙였다.