현재 보험 산업계 변화를 선도하고 있는 4가지 AI 애플리케이션

현재 보험 산업계 변화를 선도하고 있는 4가지 AI 애플리케이션

경영컨설팅 전문 기업 베인앤컴퍼니( Bain & Company )의 최근 보고서에 따르면 아시아태평양 지역 보험 부문의 경우, 디지털 혁신으로 인한 엄청난 변화와 함께 큰 호황을 누리고 있다. 경쟁이 심화되고 새로운 업체들의 시장 진입이 늘어나면서 보험 회사들은 살아남기 위해 인공지능(AI) 기반 솔루션에 눈을 돌리고 있다. 아태 지역 보험 시장은 현재 세계에서 가장 빠른 성장세를 보이고 있다.

이같은 호황은 두 가지 핵심 요소, 즉 중산층 확대와 중국 및 인도 등의 시장 진입 장벽 철폐와 관련이 있다. 동시에 디지털 혁신에 따른 디지털 환경 조성으로 사람들이 온라인으로 보험 서비스 약관을 손쉽게 비교할 수 있게 되었고, 한층 더 개인화된 서비스 및 상품을 제공받을 수 있게 됐다.

보험사들은 태생부터 디지털로 출발하여 변화에 신속하게 적응할 수 있는 혁신 서비스 기업들과의 경쟁에서 우위를 점하기 위해 첨단 분석, 머신러닝(ML) 및 기타 인공지능(AI) 기반 다양한 도구를 사용하여 고객 경험을 향상시키고 있다. 프라이스워터하우스쿠퍼스(PwC) 또한 조사에서 80% 이상의 보험사 CEO들이 이미 AI를 비즈니스에 도입했거나 향후 3년 이내에 그렇게 될 것으로 전망했다고 밝혔다. 보험사는 인공지능(AI)을 활용하여 다음과 같은 4가지 측면에서 고객 참여 기능을 강화하고, 보험 사기를 막고, 비즈니스 프로세스를 간소화할 수 있다.

* 금융 서비스 기업은 인공지능(AI)을 통해 데이터를 분석하고, 정확한 예측을 실현하고, 효과적인 마케팅 전략과 캠페인 구축에 필요한 인사이트를 획득할 수 있습니다. 그 구체적인 방법을 애피어의 최신 백서 ‘ 금융 서비스 기업을 위한 고객 행동 기반 예측 마케팅: 인공지능(AI), 데이터 사이언스 도입으로 마케팅 효율 및 ROI 향상’ 에서 알아보세요 !

마케팅 기술과 자동화, 업계 동향과 베스트 프랙티스, 그리고 애피어의 통찰력 등의 최신 정보를 제공 받을 수 있는 출처입니다.

마케팅 기술과 자동화는 현대 비즈니스에서 필수적인 요소로 자리 잡고 있으며, 업계 동향과 베스트 프랙티스를 이해하는 것은 성공적인 마케팅 전략을 수립하는 데 매우 중요합니다. 아래는 2024년의 마케팅 기술과 자동화, 업계 동향 및 베스트 프랙티스에 대한 20가지 최신 정보입니다.

1. 고객 데이터 플랫폼(CDP)의 중요성
설명: CDP는 고객 데이터를 통합하여 마케팅 전략을 최적화하는 데 도움을 줍니다. 이를 통해 고객의 행동을 분석하고 맞춤형 마케팅을 실행할 수 있습니다. 

2. 인공지능(AI) 활용
설명: AI는 고객 여정 분석, 예측 분석 및 개인화된 콘텐츠 제공에 사용됩니다. AI 기반의 마케팅 자동화 도구는 효율성을 높이고 고객 경험을 개선합니다. 

3. 옴니채널 마케팅 전략
설명: 다양한 채널을 통해 고객과 소통하는 옴니채널 전략이 중요해지고 있습니다. 고객이 선호하는 채널에서 일관된 경험을 제공하는 것이 핵심입니다.

4. 데이터 기반 의사결정
설명: 마케팅 전략 수립 시 데이터 분석을 통한 의사결정이 필수적입니다. 실시간 데이터 분석을 통해 시장 변화에 빠르게 대응할 수 있습니다.

5. 개인화된 마케팅
설명: 고객의 선호도와 행동에 기반한 개인화된 마케팅이 효과적입니다. 맞춤형 이메일, 추천 시스템 등이 이에 해당합니다.

6. 마케팅 자동화 도구의 발전
설명: HubSpot, Marketo와 같은 마케팅 자동화 도구가 더욱 발전하고 있으며, 사용자 친화적인 인터페이스와 강력한 기능을 제공합니다.
7. 소셜 미디어 마케팅의 중요성
설명: 소셜 미디어 플랫폼을 활용한 마케팅이 증가하고 있으며, 브랜드 인지도와 고객 참여를 높이는 데 효과적입니다.

8. 콘텐츠 마케팅의 지속적인 성장
설명: 유용하고 가치 있는 콘텐츠를 제공하는 것이 고객의 신뢰를 얻는 데 중요합니다. 블로그, 비디오, 인포그래픽 등이 포함됩니다.

9. 고객 경험(CX) 최적화
설명: 고객 경험을 최적화하기 위한 다양한 전략이 필요합니다. 고객 피드백을 반영하여 서비스 개선에 힘써야 합니다.

10. 마케팅 성과 측정
설명: KPI와 ROI를 통해 마케팅 성과를 측정하고 분석하는 것이 중요합니다. 이를 통해 전략을 조정하고 개선할 수 있습니다.

11. 챗봇과 AI 고객 서비스
설명: 챗봇을 활용한 고객 서비스가 증가하고 있으며, 24시간 고객 지원을 제공하여 고객 만족도를 높입니다.

12. 비디오 마케팅의 부상
설명: 비디오 콘텐츠가 소비자에게 더 많은 관심을 끌고 있으며, 제품 설명, 튜토리얼 등을 통해 효과적인 마케팅 수단으로 자리 잡고 있습니다.

13. 지속 가능성과 사회적 책임
설명: 소비자들이 지속 가능한 브랜드를 선호함에 따라, 기업의 사회적 책임(CSR) 활동이 마케팅 전략에 포함되고 있습니다.

14. 인플루언서 마케팅
설명: 인플루언서를 활용한 마케팅이 효과적이며, 브랜드와 소비자 간의 신뢰를 구축하는 데 기여합니다.

15. 모바일 최적화
설명: 모바일 기기를 통한 접근성이 증가함에 따라, 모바일 최적화된 웹사이트와 앱 개발이 필수적입니다.

16. A/B 테스트의 활용
설명: 다양한 마케팅 전략을 비교하고 최적의 결과를 도출하기 위해 A/B 테스트를 활용하는 것이 중요합니다.

17. SEO와 SEM의 통합
설명: 검색 엔진 최적화(SEO)와 검색 엔진 마케팅(SEM)을 통합하여 온라인 가시성을 높이는 전략이 필요합니다.

18. 커뮤니티 구축
설명: 브랜드와 고객 간의 관계를 강화하기 위해 커뮤니티를 구축하고 고객 참여를 유도하는 것이 중요합니다.

19. 마케팅 기술의 통합
설명: 다양한 마케팅 기술을 통합하여 효율성을 높이고, 데이터 흐름을 원활하게 하는 것이 필요합니다.

20. 애피어의 통찰력
설명: 애피어는 마케팅 기술과 자동화에 대한 깊이 있는 통찰력을 제공하며, 최신 동향과 베스트 프랙티스를 블로그를 통해 공유하고 있습니다. 
이와 같은 최신 정보들은 마케팅 기술과 자동화의 발전을 이해하고, 효과적인 전략을 수립하는 데 큰 도움이 될 것입니다. 마케팅 환경은 빠르게 변화하고 있으므로, 지속적인 학습과 적응이 필요합니다.

1. 생성형 AI (Generative AI)
설명: 생성형 AI는 사용자의 요구에 따라 새로운 콘텐츠를 생성하는 기술로, 기존의 AI와 차별화된 기능을 제공합니다. 보험 산업에서는 고객 맞춤형 서비스와 상담을 제공하는 데 활용되고 있습니다. 

2. 머신러닝 기반 심사 시스템
설명: 삼성화재의 '장기U' 시스템은 머신러닝을 활용하여 보험 가입자의 고지 내용과 청구 이력을 분석합니다. 이를 통해 보다 정확한 심사와 리스크 평가가 가능해졌습니다. 

3. 고객 서비스 챗봇
설명: AI 기반의 챗봇은 고객의 질문에 실시간으로 응답하고, 보험 상품에 대한 정보를 제공하는 데 사용됩니다. 이는 고객 경험을 향상시키고, 운영 비용을 절감하는 데 기여하고 있습니다. 

4. 데이터 분석 및 예측 모델
설명: AI는 대량의 데이터를 분석하여 고객의 행동 패턴을 예측하고, 이를 바탕으로 맞춤형 보험 상품을 제안합니다. 이러한 예측 모델은 보험사들이 더 나은 의사 결정을 내리는 데 도움을 줍니다. 

보험 산업에서 AI 애플리케이션은 고객 서비스 개선, 리스크 관리, 운영 효율성 증대 등 다양한 분야에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 이러한 기술들은 보험사들이 더 나은 서비스를 제공하고, 경쟁력을 유지하는 데 필수적입니다. 앞으로도 AI의 발전이 보험 산업에 미치는 영향은 더욱 커질 것으로 예상됩니다.

AI는 보험 사고 예측에 있어 중요한 역할을 하고 있으며, 그 영향은 여러 가지 측면에서 나타납니다. 아래에서 AI가 보험 사고 예측에 미치는 주요 영향을 살펴보겠습니다.

1. 리스크 평가의 정확성 향상
설명: AI는 대량의 데이터를 분석하여 사고 발생 가능성을 보다 정확하게 예측할 수 있습니다. 머신러닝 알고리즘은 과거의 사고 데이터를 학습하여 특정 조건에서의 리스크를 평가하는 데 도움을 줍니다. 

2. 예방 조치 강화
설명: AI는 사고 발생 가능성을 예측함으로써 보험사들이 사전 예방 조치를 취할 수 있도록 합니다. 예를 들어, 특정 지역에서의 사고 빈도가 높아질 것으로 예측되면, 보험사는 해당 지역의 고객에게 안전 교육이나 예방 캠페인을 실시할 수 있습니다. 

3. 맞춤형 보험 상품 개발
설명: AI는 고객의 행동 패턴과 리스크 요인을 분석하여 맞춤형 보험 상품을 개발하는 데 기여합니다. 이를 통해 고객의 필요에 맞는 보험 상품을 제공하고, 사고 발생 가능성을 줄일 수 있습니다. 

4. 운영 효율성 증대
설명: AI는 사고 예측과 관련된 프로세스를 자동화하여 운영 효율성을 높입니다. 예측 모델을 통해 사고 발생 가능성을 사전에 파악함으로써, 보험사는 자원을 보다 효율적으로 배분하고, 손실을 최소화할 수 있습니다. 

AI는 보험 사고 예측에 있어 리스크 평가의 정확성을 높이고, 예방 조치를 강화하며, 맞춤형 상품 개발과 운영 효율성을 증대시키는 등 다양한 긍정적인 영향을 미치고 있습니다. 이러한 변화는 보험사들이 더 나은 서비스를 제공하고, 고객의 안전을 보장하는 데 기여하고 있습니다. 앞으로도 AI의 발전이 보험 산업에 미치는 영향은 더욱 커질 것으로 기대됩니다.

아시아 태평양 - 세계에서 가장 빠르게 성장하는 보험 시장 - 감독 과제

아시아 태평양 보험감독 고위급 회의, 홍콩특별행정구

 

주요 주제

• 지속 가능한 보험 시장 개발을 위한 건전한 신중성 요구 사항
• 행동 및 신중 규제 - 교차점인가 중복되는 부분인가?
• 꼬리 사건이 중앙으로 치닫는 경우 - 기후 변화와 자연 재해 위험의 감독적 의미
• 금융 시스템 구조와 안정성 재고

 

보험 감독자의 주요 역할은 보험 계약자의 이익을 보호하는 것이지만, 아시아 태평양 지역의 많은 감독자는 또한 현지 보험 산업의 발전을 지원하도록 위임을 받았습니다. 시장 성장을 추구하는 과정에서 개발도상국과 선진국 모두에서 보험사가 부실한 행위를 하는 사례가 있었으며, 이는 종종 지불 능력 부족으로 이어졌습니다. 보험 감독자는 잠재적으로 상충되는 신중한 목표와 개발 목표를 어떻게 관리할 수 있을까요? 행동 목표와 신중한 규제는 상충되는가 아니면 보완적인가?

이러한 질문과 다른 질문들은 6월 6일 홍콩에서 열린 금융안정연구소의 아시아 태평양 지역 보험감독 고위급 회의에서 다루어졌습니다. 이 회의는 아시아 보험 규제 기관 포럼, 국제결제은행 금융안정연구소(FSI), 홍콩 보험감독청, 국제보험감독자협회(IAIS)가 공동으로 주최했습니다. 

 

아시아 태평양 보험 시장은 세계에서 가장 빠르게 성장하는 부문으로, 낮은 침투율로 인해 엄청난 추가 잠재력이 있습니다. 성장이 지속 가능하고 견고한 신중한 기반을 기반으로 하는 것이 중요합니다.

 

FSI 의장 Fernando Restoy

이 지역의 보험 감독 당국자들은 이 지역에서 공통적인 규제 및 감독 과제가 있음을 인식하고 이를 해결하는 방법에 대한 의견을 교환함으로써 국경 간 협력을 강화하기 위한 길을 열었습니다.

 

저는 오늘 아시아 태평양 지역의 회원 감독자들이 직면한 주요 감독 및 규제 과제에 대해 논의하기 위해 이 자리에 모이게 되어 기쁩니다. IAIS가 미래를 내다보면, 아시아 태평양 지역의 보험 시장은 전 세계적으로 점점 더 중요한 역할을 하게 될 것이며, 우리의 업무를 알리기 위해 이와 같은 대화가 필요합니다.

 

IAIS 집행위원회 의장, Victoria Saporta

신중한 목표와 사업 수행 목표 간의 균형에 대한 논의에서 FSI는 FSI Insights에서 발견한 내용을 강조했습니다. 특정 생명보험사는 저금리 환경에서 발생하는 문제를 해결하기 위해 보험 계약자 해지에 대한 인센티브 제공 및 고수익 자산에 투자와 같은 조치를 취했습니다. 두 단계 모두 감독 당국의 면밀한 감독이 필요합니다. 혜택 삭감 또는 연기를 요구하는 것과 같은 특정 감독 조치는 잠재적으로 상충되는 신중한 목표와 소비자 보호 목표 간의 균형을 수반할 수 있습니다. 보험 감독 당국은 보험 계약자에게 가능한 가장 공정한 결과를 위해 노력하여 건전한 판단을 행사해야 합니다. 

AI로 인한 보험산업의 혁신적 변화

목차

1. 요약
2. AI의 보험 산업 내 활용 현황
3. AI 도입의 성공과 실패 사례
4. AI 기술을 통한 보험업계의 혁신
5. AI의 미래와 보험 설계사의 역할 변화
6. AI 기반 보험 상품의 발전 방향
7. 결론

1. 요약

• 본 리포트는 보험 산업에서 인공지능(AI)의 도입이 가져온 다양한 혁신을 분석합니다. 특히 아시아태평양 지역에서 AI를 활용한 디지털 혁신이 두드러지며, 이를 통해 고객 경험이 크게 향상되고 비즈니스 프로세스가 간소화되는 점에 주목하고 있습니다. 주요 사례로는 한화생명의 모바일 화상상담 서비스와 삼성화재의 머신러닝 기반 장기보험 상병심사 시스템 등이 꼽히며, 이는 보험 운영의 효율성을 크게 높였습니다. AI 기술은 또한 문서 자동화 및 보험사기 탐지에 활용되며, 보험업계 전반에 걸쳐 혁신을 주도하고 있습니다. 보험사들은 AI 비서 시스템과 같은 기술을 도입하여, 고객 맞춤형 서비스를 제공하고, 설계사 업무를 지원함으로써 시장 경쟁력을 강화하고 있습니다.

2. AI의 보험 산업 내 활용 현황

• 2-1. 아시아태평양 보험 시장의 디지털 혁신

• 베인앤컴퍼니의 최근 보고서에 따르면, 아시아태평양 지역의 보험 산업에서 디지털 혁신이 활발하게 진행되고 있으며, 이는 보험 부문에 엄청난 변화를 가져오고 있습니다. 경쟁이 심화되고 새로운 업체들이 시장에 진입함에 따라, 보험 회사들은 생존을 위해 인공지능(AI) 기반 솔루션에 관심을 기울이고 있습니다. 이 지역은 현재 세계에서 가장 빠른 성장세를 지속하고 있으며, 중산층의 확대와 특정 국가들(중국, 인도 등)의 시장 진입 장벽 철폐가 이 같은 성장을 뒤받침하고 있습니다. AI 기술을 통해 보험사들은 고객 경험을 향상시키고, 경영 효과성을 높이고자 노력하고 있습니다.

• 2-2. AI 기반 고객 경험 향상 사례

• 보험사들은 AI 기술을 활용하여 고객 서비스를 개선하고 있습니다. 예를 들어, 한화생명이 도입한 모바일 화상상담 서비스는 특정 계약 관계자들이 고객센터를 방문하지 않고도 비대면으로 필요한 업무를 처리할 수 있도록 하였습니다. 삼성화재는 머신러닝 기반의 장기보험 상병심사 시스템을 통해 고객의 병력을 쉽게 확인하여 빠르게 심사하고 승인할 수 있는 시스템을 구축하였습니다. DB손해보험 또한 AI 비서 시스템을 도입하여 고객 맞춤형 설계와 사전 인수심사를 원스톱으로 지원하고 있습니다.

• 2-3. 보험 가입 및 상담 절차 간소화

• AI 기술은 또한 보험 가입 및 상담 절차를 간소화하는 데 기여하고 있습니다. 최근 대형 보험사들은 보험가입 및 상담, 심사를 원스톱으로 할 수 있는 디지털 시스템 특허를 등록하여 복잡한 절차를 개선하고 있습니다. 예를 들어, 흥국생명은 AI OCR 기술을 사용하여 진단서 및 처방전 등의 서류를 자동으로 처리받음으로써 보험금 청구 절차를 간소화하였습니다. 이러한 변화는 고객이 보다 빠르고 쉽게 서비스를 이용할 수 있도록 하여 금융 소비자들의 편의를 향상시킵니다.

 

3. AI 기술을 통한 보험업계의 혁신

• 3-1. AI 문서 자동화 및 처리

• 최근 보험사들은 인공지능 기술로 보험금 접수 프로세스를 자동화하고 있습니다. 보험 산업은 금융업 중에서 문서가 많이 활용되는 분야로, 과거 보험 계약 체결의 대부분이 대면 거래로 수기 작성한 서류를 바탕으로 진행되었습니다. 그러나 팬데믹으로 인한 비대면 문화가 확산하면서, 보험사들은 비대면 채널을 확대하고 디지털 전환을 위한 기반 마련에 나서고 있습니다. 특히, 흥국생명은 업계 최초로 진단서, 처방전, 입·통원 확인서 등 진단 관련 서류를 AI OCR로 자동 처리하여 보험금 청구 접수의 자동화를 실현하였습니다. 교보생명 또한 AI OCR 시스템을 도입하여 보험금 지급 시간을 4.8시간에서 2.4시간으로 단축하는 성과를 거두었습니다.

• 3-2. AI 기반 맞춤형 설계 시스템

• 보험사들은 고객별 보장 분석, 맞춤형 설계, 사전 심사를 동시에 수행할 수 있는 AI 기반 시스템을 도입하고 있습니다. 이 시스템은 가입 설계부터 인수 심사까지 전체 영역을 지원하여 현장의 업무 편의성을 높이는 데 기여하고 있습니다. 지난 6월 도입된 이후, 월 6000명의 설계사가 10만명 이상의 고객을 대상으로 3억원의 계약을 체결하는 등 시스템의 활용도가 높아지고 있습니다.

• 3-3. 보험 사기 탐지 및 예방

• 보험사기는 점차 조직화되고 지능화되어가고 있으며, 이에 따라 보험사들은 인공지능(AI) 기반 보험사기 탐지 시스템(FDS) 고도화에 집중하고 있습니다. 예를 들어, 동양생명은 AI 기반 자동 심사 시스템 도입 이후 보험금 청구 건의 자동 심사 비율이 20%에서 45%로 증가했습니다. 전체 청구 건의 절반은 5분 내처리되고, 나머지는 1일 이내 처리되며, 정상적인 청구에 대한 신속한 지급과 의심스러운 청구에 대한 정밀 분석을 동시에 수행할 수 있게 되었습니다.

4. AI의 미래와 보험 설계사의 역할 변화

• 4-1. AI와 보험 설계사의 관계

• AI의 도입은 보험 설계사의 업무 방식에 큰 변화를 가져오고 있습니다. 예를 들어, 중국의 핑안 사례에서는 챗봇과 콜봇의 도입을 통해 설계사 교육 비용과 고정비를 절감할 수 있었습니다. 이로 인해 고객 대기 시간이 크게 줄어들어 고객 만족도가 개선되었습니다. AI 기술이 설계사의 업무를 보조함으로써, 효율성을 높이고 더 나은 고객 서비스를 제공할 수 있는 가능성이 열리고 있습니다.

• 4-2. AI 도입에 따른 설계사 교육 필요성

• AI 기술이 보험 산업에 본격적으로 도입됨에 따라, 보험 설계사들은 새로운 기술을 이해하고 활용할 수 있는 교육이 필요합니다. AI를 통해 얻은 데이터 분석 능력과 고객 관리 기술을 배양함으로써, 설계사들은 더욱 경쟁력 있는 전문 인력으로 성장할 수 있습니다. 이는 AI 시대에 적합한 인재 양성을 위한 중요한 과제가 되고 있습니다.

• 4-3. AI 시대의 고객 관리 전략

• 디지털 혁신이 가속화되면서 고객 관리 전략도 변화하고 있습니다. 보험업계는 고객의 다양한 요구를 충족하기 위해 AI를 적극적으로 활용해야 합니다. 예를 들어, 생명 및 건강보험 분야에서도 AI의 활용 성공 사례가 보고되고 있으며, 일본 솜포케어는 데이터 기반의 요양 서비스와 퓨처 케어 랩(Future Care Lab)을 통해 보험사의 요양 사업 성공 모델을 제시하고 있습니다. 이러한 접근은 고객의 경험을 개선하고 시장에서의 경쟁력을 높이는 데 기여하고 있습니다.

5. AI 기반 보험 상품의 발전 방향

• 5-1. AI 상품 추천 시스템의 발전

• AI를 활용한 상품 추천 시스템은 보험사가 고객의 요구와 선호를 보다 잘 이해할 수 있도록 돕는 중요한 도구입니다. 푸르덴셜은 구글 클라우드와의 전략적 파트너십을 통해 AI 기반 상품과 애플리케이션을 개발하여 고객, 설계사, 직원 경험을 향상시키고 있습니다. AI 랩의 출범은 머신러닝과 인공지능을 도입해 고객에게 양질의 서비스를 제공할 수 있는 기반이 될 것입니다.

• 5-2. 디지털 보험 시대의 고객 요구 변화

• 디지털 보험 시대에서는 고객의 요구가 빠르게 변화하고 있습니다. 고객은 더 나은 경험과 개인화된 서비스, 그리고 신속한 처리 과정을 요구하고 있습니다. 보험사는 이러한 요구에 부응하기 위해 새로운 상품 개발에 주력하고 있으며, AI 및 데이터 분석을 통해 실시간으로 고객 데이터를 활용하는 방식을 모색하고 있습니다.

• 5-3. AI 플랫폼과 인슈어테크의 융합

• AI 플랫폼과 인슈어테크의 융합은 보험업계의 혁신을 이끄는 핵심 요소입니다. 국내 보험사는 웨어러블 기기와 IoT 기술을 통해 데이터를 수집하고 이를 바탕으로 건강증진형 보험 상품과 운전습관 연계 보험 상품을 개발하고 있습니다. 또한, AI를 적용한 자동화 시스템으로 보험금 청구 과정을 간소화하여 고객 만족도를 높이고 있습니다.

보험사 '초개인화 시대' 대비…"맞춤형 설계, 필수"

보험사...보장 비교분석 등 설계 역량 강화
DB손보, 빅데이터 기반 AI 활용 나서

 

초개인화 시대를 맞이해 보험업계가 보장내역 비교분석에서 나아가 AI(인공지능)을 활용한 빅데이터 기반 보험 설계 시스템도 구축하고 있다./유토이미지

초개인화 시대를 맞이해 보험업계가 고객 맞춤형 설계에 나서고 있다. 보장내역 비교분석에서 나아가 인공지능(AI)을 활용한 빅데이터 기반 보험 설계 시스템도 구축하고 있다.

20일 보험업계에 따르면 보험사들은 설계 역량 강화를 위한 자사 플랫폼 서비스를 잇따라 출시하고 있다.

ABL생명은 지난해 12월 'ABL라이프케어' 시스템을 오픈했다. ABL라이프케어는 타사 가입 계약을 포함한 고객의 모든 계약을 통합 분석하는 보장분석 서비스를 새롭게 업그레이드했다. 건강분석과 연금분석 서비스도 탑재해 고객맞춤형 서비스를 다양화했다.

ABL생명은 "ABL라이프케어 서비스를 통해 고객은 더욱 편리하게 직접 보험설계를 할 수 있다"며 "설계사들은 고객에게 데이터를 기반으로 하는 종합적인 분석 서비스를 제공할 수 있어 영업 현장의 경쟁력이 높아질 것"이라고 밝혔다.

KB라이프생명과 롯데손해보험은 법인보험대리점(General Agency·GA) 설계사의 설계 역량 강화에 나선다. KB라이프생명은 지난 1월 GA 채널 대상 설계사의 활동을 지원하고 전문성을 강화하기 위해 디지털 플랫폼 '웰스브릿지(Wealth Bridge)'를 오픈했다.

플랫폼 서비스를 통해 설계사에 대한 전문 교육 기능을 강화했다. 접근성과 전문성을 높인 웰스브릿지를 통해 설계사가 고객의 자산 성장, 상속, 은퇴, 노후 설계까지 종합적으로 제공해 프리미엄 종합금융전문가로 자리매김할 수 있도록 지원·육성한다는 계획이다.

롯데손해보험도 지난달 신규 기능을 대거 탑재한 '보장분석 서비스'를 전속·GA 설계사 대상으로 개시했다. 전속설계사 '렛:파트너(LP)'와 GA 사용인이 활용할 수 있는 보장분석 서비스로 ▲기존 계약 정밀 분석 ▲설계추천(자동설계) ▲당·타사 보험료 비교 ▲비교·분석 리포트 등의 기능을 더했다.

특히 업권 최초로 탑재한 당·타사 보험료 비교 서비스는 롯데손해보험의 상품을 설계할 때 동일한 보장으로 구성된 업계 보험료를 함께 비교할 수 있는 기능이다. 롯데손해보험은 신개념 영업지원 플랫폼인 '원더'(wonder™)에도 보장분석 서비스의 신규 기능을 탑재할 계획이다.

롯데손해보험은 "비교·분석 리포트에는 기존 계약의 보장별 분석결과 및 업계 보험료 비교 결과 등을 담을 수 있다"며 "이를 통해 영업 현장에서 더욱 정교하고 세밀한 가입 제안이 가능해질 것"이라고 말했다.

최근엔 AI를 활용한 빅데이터 기반 보험설계 역량 강화도 나온다.

DB손해보험은 지난 14일 장기보험 설계 및 인수심사 업무와 관련해 빅데이터 기반의 고객 맞춤형 설계와 사전 인수심사를 원스탑으로 제공하는 'AI비서(사전U/W) 시스템' 특허를 획득했다.

AI비서는 고객의 기존 가입내용을 보장분석하고 가입 설계내용을 정한다. 사고정보 등을 확보하고 인수심사를 미리 수행해 그 결과를 제공한다. 가입설계부터 인수심사까지 전체 영역을 지원해 현장의 업무 편의성을 높일 수 있는 업계 유일의 시스템이다.

AI를 통해 고객별 보장분석, 맞춤설계, 사전심사를 동시에 수행할 수 있어 영업현장에서 큰 호응을 얻고 있다. 지난해 6월 최초 도입 이후 월 6000명의 설계사가 10만명 이상의 고객을 대상으로 3억원의 계약을 체결할 정도로 시스템 활용도가 높다.

DB손해보험 관계자는 "AI비서는 단순 반복 업무를 개선하는 것에 그치지 않고 새로운 가치를 창출하는 유용한 도구로 활용할 수 있는 시스템"이라고 밝혔다.

결론

• 리포트를 통해 발견된 주요 사실은 AI 도입이 보험 산업에 미치는 긍정적인 영향입니다. AI 기술은 고객 경험과 업무 효율성을 높이는데 크게 기여하며, 디지털 혁신을 통해 보험사의 경쟁력을 강화합니다. 그러나 AI의 도입은 보험 설계사의 역할 변화를 요구하며, 이에 따른 교육 필요성 역시 증가하고 있습니다. AI 비서 시스템과 같은 기술은 인간의 감정적 교감을 보완하여 하이브리드 모델을 형성하는 것이 중요합니다. 또한, AI에 대한 무작정 도입이 아닌, 명확한 목적에 따른 전략적 활용이 필요합니다. 미래에는 AI의 지속적인 발전과 인슈어테크와의 융합을 통해 더욱 효율적이고 고객 중심적인 보험 상품이 개발될 전망입니다. 따라서 보험 산업은 AI와의 협업을 통해 지속 가능한 발전을 이룰 필요가 있으며, 이를 위한 전략적 계획이 필수적입니다.

용어집

• AI 비서 시스템 [기술]: AI 비서 시스템은 보험 설계 및 인수 심사 업무를 자동화하고 고객 맞춤형 서비스를 제공하는 시스템으로, 보험업계에서 업무의 효율성을 높이는 중요한 도구로 자리잡고 있습니다.

• 디지털 혁신 [개념]: 디지털 혁신은 보험업계에 AI와 같은 첨단 기술을 도입하여 고객 경험을 향상시키고, 업무 프로세스를 간소화하는 과정을 의미합니다. 이는 고객의 기대 변화에 대응하기 위한 필수적인 전략입니다.

출처 문서

• 현재 보험 산업계 변화를 선도하고 있는 4가지 AI 애플리케이션https://www.appier.com/ko-kr/blog/4-ai-applications-that-are-transforming-the-insurance-industry-now
• AI 도입, 왜 실패했을까? (ft. 실제 사례로 보는 원인과 해결책)https://eopla.net/magazines/22812
• 디지털 경쟁 시대…AI로 간편·신속한 보험가입 도모https://www.sisaon.co.kr/news/articleView.html?idxno=163917
• AI 문서이해 기술, 금융·보험업계 클라우드 기반 DT 가속화 주도https://www.etnews.com/20230220000160
• 보험사 '초개인화 시대' 대비…"맞춤형 설계, 필수"https://www.metroseoul.co.kr/article/20240220500100
• [스페셜리포트]2023 인슈어테크 산업 속도 낸다...M&A로 몸집 키워야https://news.zum.com/articles/80877233
• AI로보험사기방지…코리아엑스퍼트,금융권 FDS 구축 잇따라https://www.ddaily.co.kr/page/view/2024111116424501098
• 푸르덴셜, '인공지능 랩' 출범과 AI 보험 미래 비전 위해 구글 클라우드와 전략적 파트너십 < 기획 < FOCUS < 기사본문 - 인공지능신문https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=31966
• 보험업계 "디지털 혁신으로 미래 고객 발굴 모색해야"https://www.dhdaily.co.kr/news/articleView.html?idxno=21040

 

 

보험업계 "디지털 혁신으로 미래 고객 발굴 모색해야" - 대한데일리

 

 

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