AI를 활용한 보험세일즈①②③...'실전 AI활용 상담스킬'

AI를 활용한 보험세일즈①...'AI(디지털) 세일즈 전문가의 시대'

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AI를 활용한 보험세일즈 전문가의 시대

오늘은 여러분들이 요즘 가장 많이 관심 갖고 계시고 또 주변에서도 이야기를 많이 하고 있고 전 세계적으로도 가장 이슈가 되고 있는 분야가 바로이 AI 생성형 AI 대한 부분이 아닐까 싶습니다 어이 영업 환경에서 솔직히 AI 우리가 피부로 와닿을 정도로 활용되어지고 있나라고 물어본다면 아 글쎄요라는 생각을 많이들 하실 건데요 실제로 이제 AI 대해서 좀 관심을 많이 가지실 필요가 어 있는 시기가 다가왔습니다 어쩌면 조금은 늦었다라고 생각하시는 분들이 있을 정도로 AI n 영업 환경에서 이제는 어 중요한 부분을 차지할 준비가 끝난 것 같습니다 그래서 여러분들 오늘 저와이 세 가지 세 차시로 어 분류가 되어져 있는 강의를 좀 들어 보시면서 내가 영업을 하면서이 AI 아는 프로그램을 어떻게 좀 활용하면 좋은지 그 배경과 개념은 어떤 것들이 있는지 응용은 어떻게 할 수 있는지에 대해서 우리 AI 세일즈 전문가의 시대에 맞춰서 한번 이야기를 나눠 보도록 하겠습니다 총 세 가지의 챕터로 첫 번째 강의를 진행해 보려고 합니다 첫 번째는요 어떤 환경으로 변화되어지는 있는지에 대해서 좀 알아볼 거고 두 번째는이 AI 우리 이 보험 세일즈에 어떤 영향들을 미치게 되는지 어 활용할 수 있는 특 장점들 몇 가지를 좀 추려봤습니다 개념을 잡으셔야 되니까요 어 세 번째로는 그러면이 AI 활용해서 우리가 세일즈를 한다고 했을 때 어 어떠한 장점들과 또이 보험 우리가 일을 하면서 기회들을 좀 얻어갈 수 있는지에 대해서 알아보도록 하겠습니다 어 AI 그요 어 아티피셜 리라는 단어의 약자입니다 즉 인공지능인 거죠인 공으로 지능을 만들어낸 겁니다 각종 전 세계의 데이터부터 환경들 그리고 각종 어떤 경험치를 모두 다 정보화시대 내릴 수 있고 행동할 수 있고 생각할 수 있게끔 발전해 나가고 있는게 바로이 AI 그래서 제가 이미지를 AI 프로그램으로 어 사람으로 나타낸다면 너는 어떤 모습이냐고 물었더니요 사진을 만들어 줬습니다 실제로 AI 만들어 준 본인의 모습입니다 어떻습니까 그러니까 조금은 무섭게 느껴지시고 할 거고요 또 어떻게 보면 이거를 좀 어떻게 활용하면 좋을까라는 생각도 하실 텐데 저는 이렇게 생각합니다 AI 발전한다 그래서 AI 조금 더 발달되고 더 막 뭔가 우리가 상상할 수도 없는 업무들을 해낸다 그래서 FP 아는이 직종이나 또는 컨설턴트의이 직업이 없어질 거다라는 관점에 극단적인 생각보다도 어 AI 함께 성장하는 우리 잡에 대한 미래를 좀 살펴볼 필요가 있지 않나 라는 관점으로이 강의를 준비해 봤는데요 그래서 AI 그요 어 우리가 쓸 때 뭔가 우리 일을 대체해 주는 그런게 아니다라는 말씀을 좀 드리고 싶어요 AI 오히려 경쟁력을 높이는 도구다라고 생각을 좀 해 주셔야 될 것 같고요 그리고 시간을 절약해 주고 세일즈를 할 때 우리가 이렇게 어긋나지 않고 어 엄한 대로 빠지지 않도록 맞춤으로 세일즈를 할 수 있게 도와주는 역할을 해 줄 거고요 그리고 그걸 통해서 어 좀 더 효율적 고 간편한 상담들이 이루어지다 보니까 고객의 만족도나 유주 증가에도 아무래도 좀 보탬이 되지 않을까라는 생각을 하고 있습니다 저는 실제로 어이 AI 활용하는 FP 활용하지 않는 FP 있다면 당장은 전혀 티가나지 않을 겁니다 오히려 AI 사용하지 않아도 훨씬 더 큰 퍼포먼스와 업적을 가지고이 업을 또 이끌어 나가시는 FP 님들이 많으시니까요 하지만 3에서 5년 후에는 경쟁력 차이가 굉장히 크게 나지 않을까 라는 생각을 하게 됩니다 제가 한 10년 정도를 내다보고 AI 공부했었는데 어 최근에 그렇지 않습니다 한 23년 뒤만 되도 얼마만큼 진화된 AI 그이 우리 일상 속으로 스며들지 상상할 수도 없습니다 근데 어 제가 이런 말씀을 조금 드리는게 실제로 내가 지금이 보험 영업을 하는데 도움이 될까라는 생각을 계속 하실 수 있어요 왜냐면 지금 영업하는데 전혀 불편함이 없고 또 배워야 되고 익혀야 될 것들이 많게 때문입니다 근데 재미 좀 반대로 생각해서 우리가 이해해야 될 건 뭐냐면 내가 중요하지 않게 여기더라도 우리가 앞으로 만나게 될 수천 명의 어 만나는이 고객들은 AI 통해 일을 하고 있고 AI 통해 아이들과 소통하기도 하고 또 젊은 층은 당연히 AI 쓰기도 하고요 그러다 보니까 내가 AI 배워 놓지 않으면 고객들과 소통을 하는 것에서 문제가 생길 수 있다라는 점도 간과하시면 안 되는 겁니다 그래서 AI 아는게 굉장히 중요해질 수밖에 없다라는 거죠 지금부터 AI 활용 영업 습관을 통한 여러분들의 경쟁력을 확보해 드리고자 어 얘기를 좀 드려 보려고 하는 거죠 어 7 80년대에 처음 대한민국의 보험이 상업화가 되어지고 들어와서이 보험설계사라는 걸 어 선발해서이 보험 회사가 움직일 때쯤엔 어 저는 이제 그분들을 보험 1세대라고 부르는데 이제 여성 보험 설계사들이 압도적으로 좀 많이 있었고요 대부분 부업이죠 아마 그때도 지금처럼 잡러가 있었던 거 같죠 근데 그때보다는 조금 더 열악한 환경과 그리고 정말 생계를 위한 부업이 있을 겁니다 그러다 보니까 교육보다는 이제 보험회사에서도 실적 위주에 주변 사람들만 가입시키고 이제 방치가 되어지고 제대로 된 교육을 못 받는 경우가 많았기 때문에 인식도 안 좋았고 또 비전문가로 취급받던 시기가 바로이 보험 1세대입니다 근데이 보험 2세대로 진화되는 바로 경 있었는데 그때가 언제냐면 바로 IMF 시기였습니다 90년 97년도 말이죠 그 90년대 후반이 되었을 때 어 우리나라가 어 부도가 났죠 그래서 IMF 맞이하게 되면서 어이 대기업들이 줄줄이 도산하고 중소 기업들은 뭐 말할 것도 없었고요 그때 이제 입사하고 일을 하고 있던 흔히 말하던 엘리트층에 그 층의 분들이 대부분 어 회사를 그만두게 되고이 실직을 하게 되면서 어 어 한참 급부상하고 있고 투자를 많이 하고 있던 바로이 전국의 그 유명한 보험사들은 이제 그 인재들을 어 우리들의 보험사로 와라 해서 컨설턴트로 어 리크루팅을 많이 하던 어 시기가 바로이 보험 2세대입니다 그래서 공부도 열심히 하셨던 분들이고 워낙 인재인 분들이 많았다 보니까이 보험일을 시작하게 되더라도 쉽게 이렇게 막 대충대충 하지 않고 뭔가 전문적인 영역으로 만들어 내고자 노력을 많이 하던 시기가 바로이 보험 2세대인 같습니다 남성 보험을 하게 되는 남성 보험 전문가들이 어 급속도로 늘어난 시기이기도 하고요 그리고 그때 이제 전문적인 교육을 어 만들고 또 받았던 세대이기도 하고 종신보험에 대한 니즈와 컨설팅이라는 이름을 넣기 시작했고요 그리고 이제 주변 지인들만 내 가족들만 어 보험 계약을 하고 그만두는 직종이 아니라 이제 소개 마케팅을 통해서 시장을 확장할 수 있는 전문가 집단으로 부각되어 있던 시기가 보험 2세 됩니다 이때 90년대부터 2000년대 초반까지 입사를 하셨던 IMF 루키들이 어 중에 이제 보험업에서 살아남으신 분들이 현재 유명 보험사에서 임원도 하고 계시고 본부장도 하고 계시고 그렇게 자리를 잡으신 분들이 어 대부분이 보험 2세대 어의 IMF 이제 보험 세대다 생각해 주시면 좋을 것 같고요 자이 보험 3세대가 진나가 된 건 바로 2000년대 초반이 넘어가면서부터 있니다 어떻게 보면 환경이 조금 나아지고 우리나라가 성장을 좀 많이 하고이 선진국 대어를 준비를 하면서 이제 대부분 보험에 대한 필요성보다는 보험을 가입하고 싶어 하고 내가 벌어 먹고 사는 거에만 국한된 몇십년을 살았지만 이제는 좀 더 나은 삶 웰비 회계라는 단어들이 나오고 그리고 문화생활 그리고 어 투자 어 재무 설계라는 개념들이 본격적으로 도입이 되어지면서 이제 금융과 의료를 모두 아우를 수 있는 전문가들이 등장하기 시작했죠 그러다 보니까이 보험 설계사를 하시는 분들 우리 FP 님들 중에서도 정말이 세무사 출신들도 있는 거고요 간호사 출신들 뭐 의료 관련된 출신들 그리고 손해사 정사들이나 많이 저의 시장을 확장할 수 있는 업이 또 보험 일이기 때문에 아무도 그렇겠죠 그서 유망 직업으로 또 부상하던 시기가 바로 2000년대 초반이 넘어가면서부터 그죠 최근에는 3.5 세대라고 부르게 됩니다 제가이 페이지를 설명드리는 이유 이기도 한데요 최근에는 3.5세대 그래서 어 코로나 이후로 훨씬 더 빨라지고 있는 디지털 화 그리고 AI 급부상하고 있다 보니까 요즘이 보험 설계사 FP 님들은 바로이 디지털 세일즈 전문가 그리고 어 남만의 브랜드로 이제는 다양한 상품을 접하고 있기 때문에 고객들이 회사에 대한 특징보다 그 여러 가지 상품을 취급하는 바로 내 담당자가 어떤 사람인가 바로이 개인별이 퍼스널 퍼스널 브랜딩에 대해서 조금 관심을 갖고이 FP 님들을 어 생각하게 되는 시대가 되어진 거죠 그리고 FP 님들 입장에서는 이제 어 예전처럼 막 종이를 이만큼씩 들고 다니던 시대가 아니라 이제는 노트북을 거쳐서 태블릿 PC 걸쳐서 이제는 핸드폰 하나로만으로도 보험 청약이 이루어지는 시스템들이 갖춰지면서 어 이제 정말 디지털 세일즈가 전문가가 필요한 시대가 바로 3.5세대입니다 제가 이런 말씀을 드리는 이유는 계속적으로 보험 산업이 변화가 되면서이 보험 설계사인 우리 FP 님들 재무 설계 활동을 하는 우리 FP 님들도 모두 계속적으로 진화가 필요한 시대가 되어지는 겁니다 예전에는 핸드폰 하나만 어 핸드폰이 처음 나왔을 때만 해도 필요가 없어라고 생각하시던 분들이 많았고 가정집에 다 전화기가 있었으니까요 그리고 어 핸드폰이 점점 작아지고 했어도 관심 없는 어르신들이 많았어요 오히려 젊은 친구들이 핸드폰을 갖고 다니면 어 저게 뭐 하는 거냐고 이상한 선입견으로 안 좋게 보시던 시대가 됐지만 요즘 뭐 뭐 그 어디 공원이나 지하철 한번 타도 어르신들 다 핸드폰만 보고 계시거든요 그리고 어플리케이션도 필요한 것만 쓰면 되지라고 생각했지만 어떻습니까 평생 다 쓰지 못할 어수이 쓰지 못할 정말 다양한 앱 업들이 앱들이 나오게 있죠 근데 그 앱들 중에서도 내가 필요한 것들을 쓰면서 어 인생에 편리함을 누리시고 계시잖아요 AI 그렇게 접근하셔야 된다라는 개념입니다 그래서 지금 현재 기존 방식에서 우리가 한계점을 좀 인식하고 어 전문가가 되고자 이제 좀 진입을 하셔야 되는데요 어 기존에 최근까지의 영업 방식을 좀 보면요 전화 영업 대면 상담 소개 영업 등이 많았죠 그리고 상품 판매가 주력으로 가고 있지만 요즘 고객들은 그렇지가 않습니다 그리고 FP 님들이 고객이 증가하기 시작하면서 어 어때요 이제 그 경험치 내 감각으로 어 내가 좀 이제 익숙해졌어 아요 정도 고객은 내가 요런 상담 방식을 쓰겠다 어떻게 보면 데이터를 분석하기 보다도 그 고객들에 대한 내 고객을 관리하는 정도의 리스트는 있지만 데이터를 분석하지 않고 내 어떤 경험치나 감각에 의존해서 상담을 진행하시는게 어 현재의 기존 방식이아니라 방문 영업하는 거에 대한 피로감이 가중되고 예전에는 쌀쌀맞게 퇴를 다면 이제 너무 젠틀하게 계속 거절하게 되는 시대가 되어졌고 예 그래서 비효율적으로 고객들을 발굴하게 되는 겁니다 그리고 이제이 저희 같은 업종에 있는 사람들이지만 우리 필드에서 일하시는 FP 님들의 경쟁 어 산업 경쟁 업체 회사들이 점점 많아지고 있어요 나이 데이터라 그래서 요즘에는 어 여러 회사에 가입된 금융 상품들 대출 카드들을 한 어 어플 안에서 모두 다 볼 수 있는 이제 그 이런 시스템들이 많아지고 있죠 통합으로 관리하세요 하나로 관리하세요라고 얘기하면서 정말 다양한 상품들이 하나에서 모두 볼 수 있는 겁니다 그런 걸 마이 데이터 기반이라고 부르는데요 이런 것들이 많아지다 보니까 어 실제로 필드에서 일하시는 우리 FP 님들이 아 이제 이거에 대해서 내가 어떻게 좀 이겨내서 경쟁력을 가져 갈지를 고민하셔야 되는 겁니다 어서 저는이 AI 디지털 세일즈 전문가의 시대가 왔다 지금부터 준비하셔서 말씀을 거듭 드리는 거고요 고객들이 바라보는이 보험 전문가의 기준도 변화되고 있습니다 디지털 네이티브 고객이 증가되고 있습니다이 무슨 말일까요 예 디지털에 대해서 너무 익숙하고 능숙해지는 어 전문가들이 고객 입장에서도 많아지고 있는 겁니다 근데 우리 FP 님들이 고객을 만나 상담을 진행하는데 고객이 AI 내가 검색해 봤더니 이렇다고 하는데 어떻게 생각하시나요라고 묻거나 통계 치나 데이터가 이렇다는데 지금 얘기하시는 내용이 근거가 있습니까라고 고객은 그냥 아무 이유 없이 순수하게 물어봤는데 저희가 그걸 버벅이거나 대답을 잘 못하면 아무래도 고객들 입장에서는 전문가라고 바라보지 않을 수도 있다라는 거죠 접근 자체가 바뀌어지고 있다라는 겁니다 컨설팅에 정확한 개인아이디 den 상태에서 나한테 딱 맞추어진 정보를 주기를 바라고 있고요 그러니까 요즘에는 이렇게들 많이 하십니다라는 거 자체가 이제이 말의 영향력이 많이 없어지고 있다라는 겁니다 그리고 데이터와 최신 정보를 계속적으로 AI 하나면 확인할 수 있기 때문에 수시로 이런 것들도 장점이 될 거고요 효율적이면서 신뢰도 높은 상담이 가능해질 것입니다 처음에 이제 노트북을 들고 다니거나이 그 컬러 프린터기 1회용을 들고 다니던 시절이 있었습니다 제가 어이 업을 시작한지 한 13년 정도가 됐는데 제가 딱 시작할 때 종이로이 보험 계약서를 작성하던 시대였는데 어 불과 뭐 10년만에 너무나 다양하고 어 신뢰도가 높을 정도로 전문가로 보일 수 있는 기술들이 많이 나왔잖아요 같은 내용이라고 생각해 주시면 좋을 것 같습니다 어 저는이 AI 보험 수지에는 어떤 영향을 미칠까 걸 좀 고민해 봤는데 최근에 이런 것들이 있었는데 단편적으로 예를 좀 들어 드리겠습니다 어 한 업체에서 만든 AI 의료 자문 프로그램입니다 실제로 지금이 시간에도 제가 촬영하고 있는이 시간 여러분들이 지금이 강의를 시청하고 있는이 시간에도이 프로그램 컴퓨터는 딥 러닝이라는 세계의 각종 의료 정보나 또는 처방 또는 사례 또는 판례 등 의료와 관련된 소견서를 막 너무 많겠죠 이런 것들을 계속 학습하고 있다고 합니다 그리고 실제로 1200여명 정도의 어 실제 필드에서 일하고 계시는 의사 선생님들에 대한 자문과 각종 피드백들이 어우러져서 이제 고객들이 보험금을 청구하거나 또는 보험을 가입할 때 제한이 되거나 보험금을 받지 못할까 봐 어려움을 겪는 경우들은 사실 늘 있잖아요 저희가 의료에 대해서는 잘 아는게 아니다 보니까 그럴 때요 어플를 통해서 실시간 AI 소견서를 사진 찍어서 올리면 의료 자문과 AI 학습된 AI 그거에 대해서 가입 가능한 보험과 그렇지 않은 보험 부담보 얼마나 잡히는지 그걸 해소하는 방법들까지 모든 것들을 다 알려주는 프로그램이 나오게 된 겁니다 단편적으로 예를 어 들어 드렸지만 실제로는 이제 AI 기반 고객 분석 시스템들이 계속 계속 쏟아져 나오고 있죠 그래서 나이나 직업 소득 수준 건강 상태 등을 입력을 해 놓고 어 분석해 줘 어 그러면이 그 crm이라는 걸 통해서이 고객이 이런 것들을 필요로 할 나이야 이런게 관심이 많을 직업이야 또는 이런 것들에 대해서 물어보는 걸 보니 이런 것들이 예측돼라고 해서 저와 그리고이 FP 고객 사이에서 알 수 있는 모든 정보들을 정리해 주는 시스템들이 나오고 있는 겁니다 그리고 그리고 AI 이제 과거 데이터를 분석해서 해당 고객이 관심 높은 상품을 예측할 수 있대요 이건 무슨 말이냐면 이제 고객과 상담했던 내용들을 저희가 정리하는이 습관들이 다 있으시잖아요 근데 보통 펜이나 내 메모장에다 정리를 좀 많이 합니다 근데 요즘엔 내 담당 AI게 그런 것들을 계속 입력해 놓고 두 번째 세 번째 만났던 내용들이 정리가 되면요네 번째 미팅을 하러 갔을 때 AI 어 그 고객은 어 세 번 정도의 미팅을 어 한번 분석해 봤더니 이런 이런 것들을 추천해 주거나 이런 얘기들을 해 주는 것 더 좋아할 것 같아라고 어 저의 담당 매니저로서의 역할을 해 주는 어 이제 상황이 되어진 거죠 좀 닿으니까 저는 굉장히 신기했고 와 앞으로 얼마나 더 발전하게 될지 상상도 안 된다라는 감탄을 했었는데요 이런 영향들을 미치게 될 거라는 거죠 두 번째 이런게 있습니다 챗봇 우리가 요즘에 이제 어 어떤 그 사이트를 이용하든 그게 뭐 물건을 사는 사이트든 뭐 은행이든 맨 에 들어가면 예전에 상담원을 통해서 전화로 문의점 해소하거나 아니면 직접 방문해서 창구에서 해결을 했었는데 요즘에 AI 체본이게 있어서 먼저 거기서 이렇게 질문을 하고 답을 얻게 되어지죠 워낙 반복적이고 비슷한 질문들이 많다 보니까 이제 그런 키워드만 쳐도 그거를 연결해 주는 링크나 관련된 답을 주는 시스템들이 요즘 익숙하실 겁니다 근데요 체포이유 그 저 한 개를 넘어섰다고 생각을 하는데요 어이 콜센터도 A 콜센터가 나오게 됐고요 이러다 보니까 체포를 통해서 고객들이 기본적인 걸 서치 하거나 제가 그 자리에서 도와드리면서 제가 좀 잘못 말씀드릴 수 있거나 책임지지 못할 부분들에 대해서 이렇게 상담을 하다가 저도 모르게 내뱉는 경우들이 많이 있어요 상황상 어쩔 수 없거든요 근데 그럴 때이 상담 AI 체포시 상담사들을 통해서 언제든 상담 지원이 가능하게 되고요 그러다 보니까 고객이 반복적으로 묻거나 본인이 물어 놓고도 내가 언제 이런 걸 알려줬냐 나는 처음 듣는다 이러한 어떤 불필요한 상황들을 어 좀 부담들을 감소해 줄 수 있게 되고요 그리고 AI 음성 봇을 활용해서 전화 상담이 자동화 되기 때문에 어 보험 설명 및 상담 예약 적수가 AI 통해서 진행되어집니다 그러다 보니까 FP 만나기 전에 벌써 기초 상담이 끝났기 때문에 그런 내용들을 가지고 미리 예측하고 찾아갈 수 있게 되겠죠 그리고 그러한 내용들을 토대로 내가 어떤 이야기들을 위주로 상담하면 좋을까 스크립트를 만들어 줘라고 얘기했더니 고객 유형별 맞춤 상담 스크립트까지 잡아 주는 겁니다 물론 그대로 하라고 하는게 아니고 나도 내 스타일이 있겠죠 하지만 항상 일을 하다 보면 저도 보험 상담을 오래 해 왔지만 항상 아 이런 현재 상태의 고객분들은 이런 나이 대에 이런 직업의 고객들은 어떤 이야기를 풀어 가야 할까가 늘 우리의 고민이었죠 이제 그런 것들을 좀 보완해 주고 도와줄 수 있는 어 그런 시스템들이 만들어지고 있다라는 겁니다 계속 좀 설명을 드려 버릴게요 드려 볼게요이 보험 상품 및 설계 자동화라인서 보험 상품을 비교할 수도 있습니다 예를 들어 fpga 이제 고객분들이 상담을 하고 오시면 FP 그래서 직접 어떤 것들을 설계해야 될지 설계 매니저들을 통해서 쭉쭉쭉 뽑아서 비교를 해 가시잖아요 그죠 근데 고객이 요구에 맞춰서 그런 것들이 다 걸러진 결과물들이 바로 나오게 되는 겁니다 a b c d 중에 C 가장 적합합니다 그 이유는 a b 다 못한 점도 있지만 고객과의 이런 상담 내용들을 비춰 봤을 때이 항목보다이 항목이 중요하신 가치를 두기 때문에 그럴 거면 회사의 상품이 가장 적합합니다 해서 가장 적합한 옵션을 추천해 주는 것들이 이제 가능해졌고 약과를 분석해 고객이 쉽게 이해할 수 있도록 요약서 아지 제공한다고 하니까 뭐 이거야말로 이제 앞으로 뭐 각종 민원부터 시작해서 FP 님들의 부담들이 효율성을 얼마나 나아질지에 저도 많이 기대가 되어집니다 그 어떠한 기회와 장점들이 AI 활용해서 나타날까라는 걸 좀 봤더니 어 이걸 좀 기억해 주십시오 AI n FP 대체하게 되는 우리가 무섭게 느끼는 그런게 아니라 우리가 일을 조금 더 스마트하게 할 수 있도록 보완해 주는 역할을 한다라는게 어 좀 반복적으로 강조하고 싶은 내용이고요 AI FP 님들이 가장 힘들어하는 반복 작법을 감소시켜 주겠죠 그러다 보니까 고객과 조금 더 좋은 컨디션과 멘탈로 심층 상담을 하실 실 수 있어서 어 감성적인 교류에 집중하실 수 있다라는 생각을 좀 말씀드리고 싶고 그리고 좀 더 빠르고 정확하게 고개 응대가 가능할 것이다라는 걸 좀 말씀드립니다 당연한 내용이겠지만 여러분들 이렇게 조금 더 친근하게 받아들이시면 좋겠습니다 오늘 첫 번째 강의에서 기억하셔야 될 세 가지 정리해 드리겠습니다 바로 AI 활용한 디지털 세일즈 전문가의 시대가 왔다라는 것 그리고 어이 보험 세일즈의 AI 어 정말 다양한 영역 에서서 여러분들이 상상하는 것 이상으로 어 많은 보안적인 역할을 해 줄 것이다 그래서 그 기회와 강점을 잘 살릴 수 있도록 3년 5년 후를 좀 내다보고 AI 친숙하게 어 여겨 보시기를 바라겠습니다

AI와 보험 세일즈의 중요성

• 강사 소개: 김현진 강사가 fb 파트너즈 가족에게 인사하며 강의를 시작한다.
• AI의 중요성: 최근 AI, 특히 생성형 AI에 대한 관심이 높아지고 있으며, 이는 전 세계적으로도 큰 이슈가 되고 있다.
• 영업 환경에서의 AI 활용: AI가 영업 환경에서 실제로 얼마나 활용되고 있는지에 대한 의문이 제기된다.
• AI에 대한 관심 필요성: AI에 대한 관심을 가져야 할 시기가 도래했으며, 이는 영업 환경에서 중요한 역할을 할 것으로 예상된다.

AI의 영업 환경 변화

• AI의 필요성: AI에 대한 관심이 증가하고 있으며, 이는 영업 환경에서의 변화와 관련이 있다.
• AI의 역할: AI는 영업 환경에서 중요한 부분을 차지할 준비가 되어 있으며, 이를 통해 영업 방식이 변화할 것이다.
• AI의 활용 시기: AI를 활용하는 것이 늦었다고 느끼는 사람들도 있지만, 이제는 필수적인 요소로 자리 잡을 것이다.
• AI의 발전: AI는 영업 환경에서의 변화를 이끌어낼 중요한 도구로 작용할 것이다.

AI 활용의 세 가지 챕터

• 강의 구조: 강의는 세 가지 챕터로 나뉘어 있으며, 각 챕터는 AI의 활용 방안에 대해 다룬다.
  1. 변화된 환경: AI가 영업 환경에 미치는 변화에 대해 설명한다.
  2. AI의 장점: 보험 세일즈에 있어 AI의 활용 가능성과 장점에 대해 논의한다.
  3. 기회와 장점: AI를 활용하여 얻을 수 있는 기회와 장점에 대해 알아본다.
• AI 세일즈 전문가 시대: 이러한 강의를 통해 AI 세일즈 전문가의 시대에 맞춰 영업 방식을 개선할 수 있다.

AI의 정의와 발전

• AI의 정의: AI는 "Artificial Intelligence"의 약자로, 인공지능을 의미한다.
• AI의 발전: AI는 전 세계의 데이터와 경험치를 정보화하여 행동하고 생각할 수 있도록 발전하고 있다.
• AI의 활용 예시: AI 프로그램을 통해 사람의 이미지를 생성하는 등의 사례가 있다.
• AI의 역할: AI는 단순히 업무를 대체하는 것이 아니라, 영업의 경쟁력을 높이는 도구로 작용할 것이다.

AI와 FP의 미래

• FP의 직업 변화: AI의 발전으로 인해 FP(재무 설계사)와 같은 직종이 없어질 것이라는 극단적인 생각보다, AI와 함께 성장하는 미래를 바라봐야 한다.
• AI의 경쟁력: AI는 영업에서 시간을 절약하고 맞춤형 세일즈를 가능하게 하여 고객 만족도를 높일 수 있다.
• AI의 필요성: AI를 활용하지 않는 FP는 향후 3~5년 후에 경쟁력 차이가 크게 날 것으로 예상된다.
• AI의 진화: AI는 앞으로도 계속 발전할 것이며, 이는 영업 환경에 큰 영향을 미칠 것이다.

보험 세일즈의 역사

• 보험 1세대: 7~80년대에 보험이 상업화되면서 여성 보험 설계사들이 주를 이루었다.
• 부업으로서의 보험: 당시 보험 설계사는 대부분 부업으로 활동하였으며, 교육이 부족한 환경이었다.
• 보험 2세대의 등장: IMF 시기를 거치며 보험 2세대가 등장하였고, 이들은 전문적인 교육을 받으며 시장을 확장하였다.
• 보험 3세대의 변화: 2000년대 초반부터 보험 3세대가 등장하였으며, 이는 금융과 의료를 아우르는 전문가들이 포함된다.

보험 2세대의 변화

• IMF 시기의 영향: 1997년 IMF로 인해 많은 대기업이 도산하고, 실직한 인재들이 보험업계로 유입되었다.
• 전문성의 증가: 보험 2세대는 전문적인 교육을 통해 보험 설계의 전문성을 높였다.
• 시장 확장: 이들은 소개 마케팅을 통해 시장을 확장하고, 보험 설계사로서의 위상을 높였다.
• 보험 2세대의 특징: 이 시기의 보험 설계사들은 전문적인 지식과 경험을 바탕으로 활동하였다.

보험 3세대의 등장

• 2000년대 초반의 변화: 보험 3세대는 금융과 의료를 아우르는 전문가들이 등장한 시기이다.
• 웰빙과 문화생활: 이 시기에는 웰빙과 문화생활에 대한 관심이 높아지며, 재무 설계 개념이 도입되었다.
• 전문가 집단의 부상: 다양한 배경을 가진 전문가들이 보험 설계사로 활동하게 되었다.
• 보험 3세대의 특징: 이들은 고객의 다양한 요구를 충족시키기 위해 전문성을 강화하였다.

디지털 세일즈 전문가의 시대

• 3.5세대의 등장: 최근에는 디지털 세일즈 전문가로서의 역할이 강조되고 있다.
• AI의 급부상: 코로나 이후 디지털화가 가속화되며, AI의 활용이 증가하고 있다.
• 개인 브랜드의 중요성: 고객들은 회사의 특징보다 개인 브랜드에 더 많은 관심을 가지게 되었다.
• 디지털 도구의 활용: FP들은 노트북, 태블릿, 핸드폰 등을 활용하여 효율적인 영업을 진행하고 있다.

AI의 보험 산업 영향

• AI 의료 자문 프로그램: AI를 활용한 의료 자문 프로그램이 개발되어 보험금 청구 시 도움을 준다.
• 고객 분석 시스템: AI 기반의 고객 분석 시스템이 등장하여 고객의 필요를 예측할 수 있다.
• AI의 상담 지원: AI는 상담 과정에서 고객의 요구를 분석하고 맞춤형 정보를 제공한다.
• 효율성의 증가: AI의 도입으로 인해 보험 설계와 상담의 효율성이 크게 향상될 것이다.

AI 기반 고객 분석 시스템

• 고객 데이터 분석: AI는 고객의 나이, 직업, 소득 수준 등을 분석하여 맞춤형 상품을 추천한다.
• 상담 내용 정리: AI는 고객과의 상담 내용을 정리하여 다음 미팅 시 유용한 정보를 제공한다.
• 고객 맞춤형 서비스: AI는 고객의 요구에 맞춘 서비스를 제공하여 상담의 질을 높인다.
• 효율적인 고객 관리: AI를 통해 고객 관리가 더욱 효율적으로 이루어질 수 있다.

AI의 상담 자동화

• 챗봇의 활용: AI 챗봇이 고객의 기본적인 질문에 답변하며 상담을 지원한다.
• 전화 상담 자동화: AI 음성 봇을 통해 전화 상담이 자동화되어 상담 예약과 설명이 이루어진다.
• 상담 스크립트 제공: AI는 고객 유형에 맞춘 상담 스크립트를 제공하여 상담의 질을 높인다.
• 고객 경험 개선: AI의 도입으로 고객의 상담 경험이 개선될 것이다.

AI의 미래와 기회

• AI의 역할: AI는 FP의 반복적인 업무를 줄여주고, 고객과의 심층 상담에 집중할 수 있도록 도와준다.
• 고객 응대의 효율성: AI를 통해 고객 응대가 더 빠르고 정확하게 이루어질 것이다.
• AI 친숙해지기: FP들은 AI를 친숙하게 받아들이고 활용해야 할 필요성이 있다.
• 미래 준비: AI의 발전을 통해 보험 세일즈의 미래를 준비해야 한다.

결론 및 요약

• AI 활용의 중요성: AI 활용한 디지털 세일즈 전문가의 시대가 도래하였음을 강조한다.
• AI의 다양한 역할: 보험 세일즈에서 AI가 다양한 역할을 할 것이라는 점을 강조한다.
• 기회와 강점: FP들은 AI의 기회와 강점을 잘 활용하여 미래를 준비해야 한다.
• AI 친숙해지기: AI에 친숙해지는 것이 중요하며, 이를 통해 경쟁력을 확보할 수 있다.

 

AI를 활용한 보험세일즈②...'앞서가는 FP의 AI추천 프로그램'

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AI를 활용한 보험세일즈 전문가의 시대

두 번째 시간입니다 AI 활용한 보험 세일즈의 새로운 패러다임이라는 테마를 가지고 지금 함께하고 있는데요 어 앞 시간에서 AI 대한 이제 발전 방향과 개념 또 우리 보험 세일즈를 하고 있는 FP 님들에게 미치는 영향과 어떤 기회와 장점 들이 있는지를 좀 알아봤다면 그런 걸 활용할 수 있는 프로그램들을 아마 궁금해 하실 거예요 그래서 이제 그런 프로그램들을 좀 추천해 드리는 시간을 갖도록 할 거고요 그 프로그램들을 통해 어떠한 부분들을 우리가 활용할 수 있는지도 같이 살펴보도록 하겠습니다 어 다양한 AI 프로그램의 종류가 있다라는 걸 좀 기억해 주시면 좋을 것 같고요 그리고 어 영업 확장을 돕는 프로그램이 따로 있고 또 여러분들이 지금 이게 조직 내에서 팀비서 또는 개인비서 또는 지점 비서들 이렇게 함께 도와주고 계시잖아요 근데 이제는 어 나만의 고객 관리 비서도 활용할 수 있을 정도로 발전된 내용을 설명해 드리도록 하겠습니다 여러분들은 어 생성형 AI 아는 단어들을 요즘 접하면서 가장 떠오르는 유명한 AI 프로그램들이 어떤 것들이 있습니까 어 전 세계에는 지금 어 몇 년 전에이 스마트폰이 나오면서이 앱이라고 부르는 어플리케이션들이 정말 쏟아져 내렸잖아요 근데 지금은이 AI 프로그램들이 그런 속도로 쏟아져 나오고 있습니다 봤더니 현재 탑 랭커가 되어져 있는 한 전 세계 50개 정도의 가장 메이저급 GPT 추여 봤더니이 AI 추여 봤더니 1위가 당연히 챗 GPT 여러분들이 생소하게 느끼실 수 있는 야 이런 것들도 있어 할 만한이 강의 자료들까지 쭉쭉쭉 나오고 있이 AI 프로그램 자료들이 나오고 있는데요이 중에 여러분들이 이제 첫 번째로 선입견 없이 받아들이셔야 되는게 뭐냐면 여러분들 그 전 세계에서 나 있는 핸드폰 앱을 다 쓰십니까 그렇지 않죠 아무리 다양한 앱이 이제 뭐 나오든 말든 내가 필요한 것들만 딱 내 핸드폰 안에 폴더화 해서 필요한 것들의 어플리케이션만 쓰실 겁니다 AI 종류가 다양합니다 그림을 만들어 주는 전문 AI 있고요 음악을 만들어 주는 AI 있고 회의 내용을 녹음해 놓으면 일목 유연하게 단락별로이 요약해 주고 정리해 주는 AI 있고요 그리고 어 사람을 파악해 주는 AI 있고 또 영화나 영상을 만들어 주는 AI 있고 종류가 너무 많기 때문에 어 계속적으로 내가 아 이걸 언제 다 따라가 너무 많아 이런 식으로 받아들이기보다는 나한테 필요한 AI 종류들을 검색해서 그런 것들만 다운받아서 활용하셔도 충분히 AI 전문가로서 내 업무 분야의 효율성을 높일 수 있는 어 활용을 하실 수가 있는 거죠 그래서 AI 활용을 제가 계속 강조드리는 이유는 실질적인 상 상담이 개선된다 그리고 부족한 부분들이 보완된다 포인트가 있는 거고요 그리고 어 이게이 AI이 학습을 하잖아요 딥 러닝을 하기 때문에 나라는 사람에게 맞추어진 나만의 AI 프로그램을 통해서 또는 고객의 정보들이 입력돼 그 고객을 예측할 수 있을 정도의 정보가 들어간 AI 맞추면 고객 상담이 가능해지고 여러분들만의 돋보적인 세일즈 프로세스 또한 만들어지는 겁니다 우리가 실제로 배 고 있는이 처음이 산업에 들어오자마자 회사에서 배우는 세일즈 프로세스의 7단계가 있죠 근데 거기에 이제 AI 녹여지는 또 새로운 방식의 세일즈 프로세스들이 만들어질 것이다라는 걸 예측하시고 어이 업을 해 나가셔야 된다라는 말씀을 드리는 겁니다 그래서 본격적으로 좀 몇 가지 제가 좀 많이 쓰고 있고 또 추천해 그니까 저도 여러 가지를 굉장히 많이 경험해 보고 있을 거 아니에요 그 중에서 어 저도 아 이런게 지금은 현재 가장 여러분들이 쓰시기에 괜찮다 하는 몇 가지들을 봤습니다 이제 그중에 어 영업 확장을 좀 도울 수 있는 거 바로 오터 아고 하는 어어 AI 있니다이 고객의 상담을 하세요 그러면 그 내용을이 녹음 켜 놓고 그 프로그램을 켜 놓고 상담을 진행하고 나면요이 하나 다 이렇게 정리를 해 줍니다 그 내용들을 그리고 누가 어떤 얘기를 했는지 음성에 따라서 어 이렇게 연극 대본처럼 정확하게 대사들이 나오게 되고요 그리고 이거를 어 한 5분 1한시간 동안 내가 상담을 했어도 나는 이거를 모양만 딱 해 줘 오늘이 사람이 나한테 하고자 했던 내용이 뭘까라고 했을 때 정리해 주기도 하고요 그리고 어 작업 같은 것들을 좀 지원해 주는 역할도 있는데 가장 포인트는 고객의 상담 내용을 알아서 정리해 주는 겁니다 저희가 아무리 메모를 열심히 해도요 그리고 내가 듣고 싶은 것만들을 수도 있고요 또 고객이 정말 강조하고자 했던 내용을 나는 못 느끼고 다른 부분에만 또 고객의 이야기에 꽂혀서 고객이 진짜 필요했던 내용을 놓치는 경우들이 있을 수 있죠 근데 그거를 녹음 만 켜놓고 듣기에는 또 그 한 시간을 다시 들어야 되기 때문에 굉장히 어렵게 느껴질 수 있지만 이걸 정리해 주는 AI 프로그램을 통해서 내가 못 느꼈던 또는 역시 내가 느꼈던게 맞구나 한 번 더 더블 체크를 할 수 있을 이제 그렇게 좀 간편하게 자동 정리를 해 주는 AI 있다라는 거 꼭 기억해 주시고요 두 번째는 조금 다른 관점에 어 상담 내용을 정리해 주는 겁니다 저 같은 경우는 방금 설명드렸던 터보다이 노션이 걸 훨씬 적극적으로 사용하는데 저는 성격이 좀 이왕이면 내 다이얼이나 내 아이패드에 상담 내용이나 일자 장소 그리고 그 사람이 했던 내용들을 좀 일목 요연하게 정리하고 싶어요 그러니까 조금 더이 형식을 갖춰 정리하고 싶을 땐이 노션 만한게 없습니다 자동 요양 기능을 자연스럽게 되는데이 고객의 데이터까지도 정리가 되고 내가 원하는 것들을 AI 연동이 되어 있어서 메모를 하면서도 관련된 내용을 바로바로 AI 옆에서 어 정보 서포트를 해 주기 때문에 노션 man 활용한다면 또 그 내용 을 또 블로그에도 바로 올릴 수 있거나 내 개인적인 어떤이 노팅이 되기 때문에이 노션이 거는 전문가 과정에 따로 있을 정도로 요즘 전 세계에서이 실무를 하는이 직장인 분들 또는 상담을 하시는 분들 정보를 잘 정리해야 하시는 분들이 가장 많이 또 사용하고 있는 AI 중에 하나다 노션에 대한 얘기는 계속 좀 드릴 거고요 또 여러분들이 잘 알고 계시는 챗 GPT 예 지금 전 세계에서 가장 많이 사용하는 AI 중에 하나가 바로이 챗 GPT 이거는 어떤 방식으로 으로 좀 활용하실 수 있느냐이 순서를 제가 좀 정리해 봤는데요 첫 번째는 고객의 궁금한 내용을 저에게 이제 질문을 했어요 그 제가 당연히 아는 부분이면 답을 드릴 수 있지만 그 아는 내용에 대한 답이 정말 온전히 모든 걸 내포하고 있는 답일까라는 생각 혹시 해 보신 적 없습니까 예를 들어 내가 답을 줬지만 솔직히 이것보다 더 다양한 종류의 답이 세부적으로 있지만 제가 알고 있는 선에서 그 답을 드리게 되잖아요 그런데 고객이 만약에 그것보다 더 다양한 답을 원해라고 했을 때 우리는 참 난처할 수 있는 겁니다 다양한 관점에서의 답도 필요할 수 있는 거고요 또 고객이 제 말을 오해해서 듣거나 또 비전문적으로들을 수도 있는 거죠 그럴 때는 이차 GPT 옆에 같이 놓으시고 질문을 통해서 제가 드린 답과 좀 보충적인 설명을 드릴 수 있습니다라고 하면서이 챗 GPT 활용하실 수 있고요 그리고 사전 상담 내용을 AI 지원해 준다 이건 무슨 말이냐면 어 내가 이런 직종 나이 성별에 맞는 또는 이러한 성향을 가지고 이러한 경력을 갖고 있었던 고객을 다음 주에 만나게 되는데 그때 AI 통해 어떤 것들을 좀 미리 준비하면 좋을지도 체크할 수 있기 때문에 고객을 찾아가서 그냥 반복적인 질문이나 그 고객을 알아내기 위한 어 그런 시간들을 단축하고 미리 뭔가 준비해서 갈 수 있는 느낌을 줄 수 있다라는 거고요 그리고 어 상담할 수 있는 스크립트를 좀 만들어 줘라는 어떤 명령을 통해서 그 차 GPT 오케이 이런 사람 들이나 이런 직군 또는 이런 경력을 가진 사람들이 정도 연봉의 사람들을 만날 땐 이런 느낌의 상담을 진행하고 이런 질문을 던져 주고 이럴 땐 이렇게 답변을 해 주는게 좋을 것 같아라고 해서 상담 스크립트까지 예시로 만들어 주는 겁니다 물론 여러분들은 다양한 경력과 또 노하우로 고객을 능숙하게 상담하시면 늘 우리는 완벽할 수 없는 사람들이기 때문에 또 다른 관점에서 답을 주는이 책 GPT 내용을 딱 보시면 아 이렇게도 또 생각할 수 있는 거구나 걸 알 수 있게 되는 거죠 어 네이버에서 만든 클로바 x 아는 뭐 또 AI 있습니다 이거 이제 고객의 기본 질문을 응대할 수 있는 설정이 저는 굉장히 좀 인상 깊었는데 네이버 클로바 x 체포시 따로 있는데 어 여기다 이렇게 질문을 해 봅니다 너는 도대체 뭘 하는 AI라고 물었을 때 다양한 분야에 대한 정보를 알고 있고 사용자의 질문에 대한 답변을 제공하고 자연어 처리 기술을 사용하여 자연스러운 대화를 할 수 있대요 이게 무슨 말이냐 딱딱하게 그 영화에서나 나오는 딱딱한 컴퓨터들이 말하는 것처럼 그런 어체가 나오는게 아니라 지금 저희가 대화하고 있는 것처럼 친구가 답변을 주는 것처럼 어 정말 가까운 사람이 답변을 해 주는 것처럼 자연 어 처리가 가능하다라는게 또 체포의 기능이에요 그래서 뭔가이 고객들에게 질문에 대한 답을 줘도 읽기가 너무 어렵게 나오는게 아니라 조금 더 자연스러운 답을 줄 수 있기 때문에 응대가 좀 자연스러워지게 그리고 어 홈페이지나 어플리케이션 등 다양한 채널에서 호출해서 사용할 수 있대요 언제든 내가이 체포를 부를 수 있다라는 거죠 그러니까 유동성이 좋아서 내가 어떠한 상담 환경 또는 뭔가를 알아봐야 되는 시간 속에서도이 클로바 엑셀을 활용하게 되면 조금 더 영업적으로 어 유연하게 사용하실 수 있는 겁니다 하나 더 좀 말씀드리고 싶은데 바로이 퍼블리시티 아고 하는 또 AI 있니다 저도 이거를 굉장히 좀 많이 쓰는데 데이터를 활용해 맞춤형 상담 전략 을 수립한데 그 앞에 설명드렸던 것들은 뭔가 내가 질문을 통해서만 할 수 있는 거예요 그니까 내가 궁금한 것들을 정확하게 정리해야 알려주는 AI 있다면이 퍼블리시티는 어떤 개념이라면 조금 더 데이터 기반으로 우리에게 답을 줍니다 한번 볼까요 무엇을 알고 싶으세요는 질문 창에다가 내가 30대 직장인 연봉 3천만 원 남성 추천 보험 건강 상품을 추천해 줘라고 얘기했더니 각종 데이터를 근간으로 실비부터 부터 3대진단비 갱신형 비갱신형 이런 것들이 어 어떤 데이터를 기반해서 주기 때문에 단순히 기본적인 질문을 해서 기본적인 답을 주는 AI 조금 더 다르게 신뢰도가 높고 이걸 조금 더 자세한 데이터를 불러와 줘라고 했을 때 고객이 고개 끄덕일 만한 어 우리나라의 어떤 질병 발병률 이런 걸 데이터를 가지고 답을 주다 보니까 훨씬 더 고객에게 적합한 상품이 추천된다라는 이미지를 줄 수 있게 되어집니다 어요 AI 좀 관심 갖고 한번 사용해 보시면 좋을 것 같습니다 왜냐 바로이 비교 분석과 활용 방법에 대한 부분들이 강점을 띄고 있기 때문에 여러분들이 굉장히 전문적인 모습을 보여 줄 수 있고 실제로 전문적인 데이터를 가지고 올 수 있게 된다는 말씀을 드리게 되죠 자 세 번째 파트는 그러면 내가 영업 확장을 할 수 있고 조금 더 스펙트럼 있는 상담을 할 수 있다면 무실로 돌아왔을 때 또는 고객이 유치가 되거나 앞으로 유지를 시켜야 되고 사후 관리가 필요할 때 어떤 프로그램들을 이용하면 좋을까 저는 고객 관리가 가능한 AI 프로그램들을 소개해 드리고 싶은 건데요 바로이 캠바라고 하는 AI 있습니다 저도 이제 카드뉴스 같은 거 만들거나 저도 이제 뭔가이 디자인 작업을 할 때 많에 사용하게 되는데요 어 이거는 간단합니다 자동 콘텐츠를 생성해 줍니다 옆에 어 내가 그냥 카톡 보내듯 그 옆에 검색창에다가 나는 요런 느낌의 어 뭐 전문적인 이미지에 또 금융권에 종사하는 사람으로서 또는 컨설 트의 느낌이 나는 그리고 주변엔 좀 뭔가 빌딩들이 좀 많이 나오면 좋겠거든 아니면 바닷가가 좀 그려지면 좋겠거든 또는 카페에서 상담하는 느낌의 이미지를 통해서 어 이런 카드 뉴스를 좀 만들고 카드 뉴스 상에는 이러한 글들을 좀 넣어줘 이번 달은 3월 달이니까 3월에 뭐 세금 이슈나 금융 이슈 또는 4월 달에 보험료가 인상되는 카드 뉴스를 만들 거니까 지금 내가 작성한 내용들을 토대로 카드뉴스 만들어 줘라고 하면 아 정말 여러 종류의 카드뉴스의 샘 풀들이 나오고요 그중에 고르시면 되는 겁니다 그리고 고객 맞춤형 솔루션이 제공되기 때문에 고객이 어떤 것들을 원하는지에 따라 또 그거에 맞춰서 또 너무 화려한 걸 싫어하시거나 너무 또 어려운 걸 싫어하신다면 또 그거에 맞는 솔루션으로 디자인이 되어지는게 있고요 그리고 아까 말씀드린이 카드뉴스나 또는 그 내가 인스타그램이나 또는 페이스북이나 또는 내 블로그나 또는 그냥 고객들에게 가끔 보내 드리는이 문자 같은 거 사진 같은 거 보내 드리는 이미지도 이 캠버를 통해서 모두 제작이 가능하기 때문에 여러분들은 캠버를 꼭 한번 활용해 보시거나 또는 내가 현재 함께하고 있는 비서가 계시다면 그 비서 분께 어 이런 것들을 빨리 알려 주셔서 조금 더 어 스마트하게 고객 관리가 이루어질 수 있도록 해 주시는게 좋을 것 같습니다 자이 두 번째 시간에서 제가 정리를 해 드린다면 이거를 좀 기억하셨으면 좋겠어요이 AI 프로그램이라는 건 어 단순히 우리 일을 대체하거나 우리 일을 없어지게 하는 프로그램이 아닙니다 우리와 함께 성장해 나가고 우리가 이걸 어 잘 활용할 수 있게 된다면 사실은 AI n 어 저희에게 100명의 사람보다 훨씬 더 큰 일을 해 줄 사람들이라는 거죠 그래서이 급변하는 보험 산업에서 AI 대체되는 것이 아니라 FP 경쟁력을 높이게 될거다 두 번째로 시간 절약과 고객 맞춤형 세일즈가 훨씬 더 간편하게 이루어질 수 있고요 그에 따라서 고객은 어 유지율이 그리고 어 소개를 에 대한이 부분들이 훨씬 더 좋아질 수 있는거다 활용하는 FP AI 활용하지 않는 FP n 당장은 티가 안 날 거지만 3년에서 5년 후에는 반드시 그 활용도 측면에 있어서 그리고 앞으로 계속 보험 회사들도 AI 반영한 프로그램들이 전산에 녹여질 거기 때문에 그 활용도의 차이가 극명해 것이다 그래서 지금부터 여러분들은 AI 활용 습관을 잘 드려서 미래 FP 경쟁력을 확보하였으며 좋겠습니다 두 번째 시간 마무리하도록 하겠습니다이 세 가지의 어 강점을 꼭 기억하셨으면 좋겠는데요 AI 프로그램은 정말 다양하고 그리고 우리가 쓰고 있는 핸드폰의 어플리케이션처럼 어 계속적으로 나올거다 근데 거기에 여러분들이 압도되지 마시고 내가 필요한 종류의 AI 만 잘 추려서 활용하시면 된다 그중에는 여러분들의 영업 확장을 돕는 AI 있고 또 비서처럼 활용할 수 있는 AI 있으니 이런 부분들을 좀 잘 찾아보시면 도움이 되실 거라 생각합니다 두 번째 시간 마무리하도록 하겠습니다 감사합니다

AI 활용한 보험 세일즈 소개

• 주제 소개: AI를 활용한 보험 세일즈의 새로운 패러다임에 대해 설명하는 시간이다.
• 이전 내용 요약: 이전 시간에서는 AI의 발전 방향, 개념, 보험 세일즈에 미치는 영향, 기회와 장점에 대해 논의하였다.
• 프로그램 추천: 이번 시간에는 AI를 활용할 수 있는 프로그램들을 추천할 예정이다.
• 관심 유도: 청중은 이러한 프로그램들을 통해 어떤 부분을 활용할 수 있을지 궁금해할 것이다.

AI 프로그램의 다양성

• 프로그램 종류: 다양한 AI 프로그램의 종류가 존재함을 강조한다.
• 영업 확장 지원: 영업 확장을 돕는 프로그램이 따로 존재한다.
• 비서 역할: 팀비서, 개인비서, 지점 비서 외에도 개인 맞춤형 고객 관리 비서의 활용 가능성을 설명한다.
• AI의 발전: AI 프로그램들이 빠르게 발전하고 있으며, 이를 통해 다양한 기능을 제공할 수 있음을 알린다.

고객 관리 비서의 발전

• 비서의 역할 변화: 기존의 비서 역할에서 개인 맞춤형 고객 관리 비서로의 발전을 설명한다.
• 기술 발전: AI 기술의 발전으로 인해 고객 관리가 더욱 효율적으로 이루어질 수 있음을 강조한다.
• 고객 관리의 중요성: 고객 관리 비서의 필요성과 그로 인해 얻을 수 있는 이점을 설명한다.
• AI의 활용 가능성: 개인 비서의 역할을 AI가 대체할 수 있는 가능성을 제시한다.

AI 프로그램의 종류

• 다양한 AI 프로그램: AI 프로그램의 종류가 다양하다는 점을 다시 한번 강조한다.
• 기능별 분류:
  • 그림 생성 AI
  • 음악 생성 AI
  • 회의 내용 요약 AI
  • 고객 정보 분석 AI
• 필요한 AI 선택: 사용자는 자신에게 필요한 AI 프로그램만 선택하여 활용할 수 있음을 설명한다.
• 효율성 증대: 필요한 AI를 활용함으로써 업무의 효율성을 높일 수 있다는 점을 강조한다.

AI의 활용과 효과

• 상담 개선: AI 활용이 실질적인 상담 개선에 기여할 수 있음을 설명한다.
• 부족한 부분 보완: AI가 부족한 부분을 보완해 줄 수 있는 역할을 한다.
• 개인 맞춤형 AI: 딥 러닝을 통해 개인 맞춤형 AI 프로그램을 통해 고객 상담이 가능해진다.
• 세일즈 프로세스 혁신: AI가 기존의 세일즈 프로세스에 녹아들어 새로운 방식의 세일즈 프로세스가 만들어질 것이라고 예측한다.

추천 AI 프로그램 소개

• 추천 프로그램: 여러 가지 AI 프로그램 중에서 추천할 만한 프로그램들을 소개할 예정이다.
• 개인 경험: 발표자는 자신이 경험한 AI 프로그램들을 바탕으로 추천할 것이라고 언급한다.
• 영업 확장 도우미: 영업 확장을 도와주는 AI 프로그램에 대한 설명이 이어질 것이다.
• 고객 상담 정리: 고객 상담 내용을 자동으로 정리해주는 AI 프로그램의 중요성을 강조한다.

고객 상담 정리 AI

• 오터 아고 AI: 고객 상담 내용을 녹음하고 정리해주는 AI 프로그램이다.
• 정리 기능: 상담 내용을 정리하여 누가 어떤 이야기를 했는지 정확하게 대사로 나타내준다.
• 메모의 한계: 수동으로 메모를 하는 것의 한계를 극복할 수 있는 방법으로 AI의 활용을 제안한다.
• 효율적인 상담: 고객의 중요한 내용을 놓치지 않고 상담을 진행할 수 있도록 도와준다.

노션의 활용

• 노션의 기능: 상담 내용을 일목요연하게 정리할 수 있는 도구로서의 노션의 중요성을 설명한다.
• 자동 요약 기능: 고객 데이터와 관련된 내용을 자동으로 정리해주는 기능이 있다.
• 정보 서포트: 메모를 하면서도 관련된 정보를 AI가 지원해준다.
• 전문가 과정: 노션은 실무를 하는 직장인들 사이에서 많이 사용되고 있는 AI 중 하나이다.

챗 GPT의 활용

• 챗 GPT 소개: 전 세계에서 가장 많이 사용되는 AI 중 하나로, 고객의 질문에 대한 답변을 보충할 수 있는 도구이다.
• 다양한 답변 제공: 고객이 원하는 다양한 답변을 제공할 수 있는 가능성을 제시한다.
• 사전 상담 준비: 고객의 성향에 맞는 상담 준비를 도와주는 기능이 있다.
• 상담 스크립트 생성: 상담 시나리오를 AI가 생성해 줄 수 있는 기능이 있다.

네이버 클로바 X 소개

• 클로바 X의 기능: 고객의 기본 질문에 응대할 수 있는 AI로, 자연어 처리 기술을 사용하여 자연스러운 대화를 가능하게 한다.
• 응대의 자연스러움: 고객에게 보다 자연스러운 답변을 제공할 수 있는 장점이 있다.
• 다양한 채널 활용: 홈페이지나 애플리케이션 등 다양한 채널에서 활용할 수 있다.
• 유동성: 상담 환경에 따라 유연하게 사용될 수 있는 점을 강조한다.

퍼블리시티 AI의 기능

• 데이터 기반 상담 전략: 고객 맞춤형 상담 전략을 수립하는 데 도움을 주는 AI이다.
• 질문 기반 기능: 사용자가 질문을 통해 필요한 정보를 얻을 수 있도록 돕는다.
• 신뢰도 높은 데이터 제공: 고객에게 적합한 상품을 추천하기 위해 신뢰도 높은 데이터를 기반으로 답변을 제공한다.
• 고객의 이해도 향상: 고객이 고개를 끄덕일 만한 정보를 제공하여 상담의 신뢰성을 높인다.

고객 관리 AI 프로그램

• 캠바 AI 소개: 고객 관리가 가능한 AI 프로그램으로, 카드뉴스 제작에 유용하다.
• 자동 콘텐츠 생성: 사용자가 원하는 스타일의 콘텐츠를 자동으로 생성해준다.
• 고객 맞춤형 솔루션: 고객의 요구에 맞춰 디자인이 조정될 수 있다.
• 다양한 활용 가능성: 카드뉴스, 인스타그램, 페이스북 등 다양한 플랫폼에서 활용할 수 있다.

AI의 미래와 활용

• AI의 역할: AI 프로그램은 단순히 인간의 일을 대체하는 것이 아니라, 함께 성장해 나가는 도구이다.
• FP 경쟁력 향상: AI를 활용함으로써 FP의 경쟁력이 높아질 것이라고 강조한다.
• 시간 절약: 고객 맞춤형 세일즈가 간편하게 이루어질 수 있는 점을 설명한다.
• 미래 대비: AI 활용 습관을 잘 들여 미래의 경쟁력을 확보해야 한다고 강조한다.

AI 활용의 중요성

• AI 프로그램의 다양성: AI 프로그램은 계속해서 발전하고 있으며, 사용자는 필요한 종류의 AI만 선택하여 활용할 수 있다.
• 영업 확장 지원: 영업 확장을 돕는 AI와 비서처럼 활용할 수 있는 AI의 중요성을 강조한다.
• 미래의 변화: AI를 활용하지 않는 FP는 3년에서 5년 후에 큰 차이를 겪을 것이라고 경고한다.
• 지속적인 발전: 보험 회사들도 AI를 반영한 프로그램을 지속적으로 개발할 것이므로, 이에 대한 준비가 필요하다.

 

AI를 활용한 보험세일즈③...'실전 AI활용 상담스킬'
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AI를 활용한 보험 세일즈: 실전 상담 스킬

AI를 활용한 보험 세일즈 세 번째 시간입니다.이 AI를 활용한이 새로운 패러다임이 열리고 있는만큼 이제 실전에 내가 어떻게이 상담에 활용해야 되는가 또 궁금하실 거예요. 그래서 실제로 활용된 사례들을 좀 제가 직접 한 것들을 좀 보여 드릴 거고요. 그래서 어떻게 고객과의 상담에 녹여내서 어 최초 단계부터 어 클로징 단계까지 갈 수 있는지도 어 보너스 페이지로 넣어 드렸으니까 관심 갖고 봐 주시면 좋겠습니다. 어 총 세 가지로 나눠서 설명을 좀 드려 볼 건데요. 첫 번째 학습시키는 방법 그렇구나. 이게 내가 하나의 직원이 생기는 것과 같다라고 표현들을 많이 하시는데 AI 프로그램 하나를 사용할 때 내가 어떻게 학습시키는 거야? 이거를 제가 정말 양이 많은데 정말 어렵게 어렵게 다섯 가지로 딱 요약을 해 봤습니다. 눈 크게 뜨고 봐 주셔야 되고요. 두 번째는 그럼 학습시킨 다음에 내가이 어 내 AI 비서에게 내 AI 동료에게 활용을 할 때 어떻게 전달을 해야 명령어를 입력해야 제대로 된 답을 주는가도 중요해요. 그냥 막 막 쓰면 막 답을 주더라고요. 제대로 써야 제대로 답을 주거든요. 이제 이런 부분들 세 번째 여러분들이 어 오늘 저의이 세 가지 강의가 AI 세차시 강의가 끝났을 때 듣고 그냥 끝나 버리는게 아니라 이걸 내가 활용해 보려면 사실 경험해 보고 연습해 보는 간단한 과정은 사실 필요하잖아요. 제가 그것마저도 어떻게 실습해 보시면 될지도 직접 준비를 좀 해서 왔습니다. 그래서 마지막 강의까지 여러분 집중하셔서 들어 주시면 좋겠습니다. 우선 AI 프로그램을 핸드폰이나 또는 노트북에 다운을 받으실 수 있잖아요. 설치하실 수 있어요. 그러면 막상 그냥 가벼운 질문들로 접근을 하시게 됩니다. 뭐 뭐 이건 어때? 저건 어때? 또는 이건 뭔데?네 생각은 어때? 근데 이제 거기서 끝나는게 아니라 사실은 나라는 사람, 여러분들이 어떤 FP로서 어떠한 비전을 갖고 있고 그리고 어떠한 고객층들이 있으며 또는 나는 주로 몇 시부터 몇 시까지 활동하며 내 주요 상담 분야는 실비 쪽인지 운전자 쪽인지 또는 어 재무 설계 쪽인지 부부 상담인지 또는 법인 세금 상담인지 뭐 여러 가지 상담 주 분야가 있으실 거 아닙니까? 그런 모든 것까지도이 AI에게 다 입력해서 인식하게 하는게 굉장히 중요합니다. 우선 어 첫 번째 방법은 원하는 역할을 명확하게 정의하는게 중요합니다. 그래서 명확하게 정의한다라는 건 단순히 네이버나 구글처럼 검색독으로 생각하시는 분들이 굉장히 많으세요. 조금 더 네이버보다 정확한 정보를 주는 거가 AI 아니야라고 생각하실 수 있지만 그거를 어 다른 차원으로 뛰어넘을 수 있다라는 걸 인식하셔서 나의 개인비서 또는 영업 코치로서 어 활용한다라는 걸 아시면 좋을 것 같아요.이 이 골프를 치시는 분들이 어 예를 들어 설명을 좀 드려 보면 예전에는 이게 골프를 스윙을 하면이 나를 가르쳐 주는 코치님께서 자세를 요렇게 바꿔 봐라 또는 이렇게 해 봐라라고 자세 교정을 해 줬다면 요즘엔 어떻게까지 변화가 됐는지 보면은 그 1, 2초밖에 걸리지 않는 스윙하는 시간을 어 3D로 분석을 해서 어디 부분에 근육이 들어가고 무게가 이동되고 공이 맞는 부위가 일괄적으로 어떠며 이런 거를 분석한 표가 그냥 수행 한 번만 해도 나오는 시대가 됐죠. 또 그걸 통해 AI가 어떤 걸 수정해야 된다고까지 알려 줍니다. 사람적인 코치가 있지만 또이 AI가 또는 어떤 디지털 프로그램들이 분석해 주는 시대가 됐듯이 여러분들도이 AI를 통해 영업 확장을 이루시려면 정확하게이 용도를 알고 사용하시는게 중요하다라는 거고요. 예를 들었을 때 너는 지금부터 보험 전문가야. 고객 상담을 효과적으로 할 수 있도록 나를 도와줘야 돼라고 입력을 시키는 겁니다. 그럼 AI는 그 명령어를 듣자마자 아 나는 지금부터 보험 상담 전문가구나. 보험과 관련된 전 세계의 모든 프로그램들을 우선 학습해서 와야지라고 생각을 하고 저와 대화를 시작한다라는 거죠. 자, 지금부터 너는 내 일정을 관리해 주는 비서야. 중요한 미팅과 연락을 정리해 줘라고 해서 내가 막 작성했던 것들을 여기다 옮겨 붙이면 그를 딱딱 정리해 준다라는 거죠. 두 번째는요. 세부적인 맥락가 배경을 제공해야 됩니다. AI을 질문을 받을 때마다 누적되고 있는 데이터가 있습니다. 다 기억하고 있습니다. 아주 기억력이 좋은 친구라서 내가 두 세 달 전에 얘기했던 것도 끌어와서 오늘 내가 남기는 질문을 생각하는 거기 때문에 지속적으로 맥락을 계속 이어가서 나에게 맞춰진 답변을 제공하게 된다라는 겁니다. 그래서 나의 주요 고객층은 4, 50대 직장인이야라고 얘기를 해 놓고 몇 주 뒤에 내가 오늘 고객을 만날 거야라고 얘기를 하면 당연히 4, 50대를 기반으로 만날 거라고 생각하기 때문에 세부적으로 오늘은 2, 30대 직장인들을 만날 거야라는 말들을 넣어 주거나 또는 그 부분을 생략하면 그 전 버전으로 이야기가 이어지게 된다라는 거고요. 나는 주로 고객들을 만나기 전에 또는 고객 관리를 할 때 전화 통화를 진짜 많이 하는 스타일이야. 카카오 톡으로 서로 채팅을 좀 많이 하는 스타일이야. 이거에 관련해서 스크립트를 좀 만들어 줘라는 것도 어 AI를 어 나만의 좀 조력자로 만드는 방법이기도 하고요. 세 번째는요. 실제 업무를 활용해서 학습을 시켜야 되는데 데이터를 가지고 활용을 시키는 겁니다. 자주 쓰는 이메일이나 카톡 그리고 상담 스크립트 내 고객의 주유형 만나게 되는 타겟들 내 영업 노하우 등을 AI에게 알려주면요. AI는 그 이상으로 학습을 하기 때문에 나중에 나보다 더 좋은 아이디어나 스크립트를 만들어 주게 됩니다. 내가 지금 입력했던 내용은 내가 과거에 이걸로 큰 계약을 받았던 사례거나 고객을 감동시켰던 내용이야.이 이 패턴을 분석해서 조금 더 나아진, 조금 더 세련되거나 조금 더 다듬어진 방법을 추천해 줘라고 했을 때 그거에 대한 내용을 알려 주게 되고요. AI가 처음부터 완벽한 답을 주지 않아요. 나에 대한 내가 누군지 잘 모르기 때문에 AI는 아,이 사람에 대해서 정확하게 알고 심리가 어떻고 어떤 목표가 있고 어떤 상품을 주로 취급하고 어떤 고객층들이 많은지를 학습을 여러 번 시켜야 그때부터 내가 원하는 답을 주기도 하기 때문에 계속적으로 길들이 놓는 과정이 좀 필요합니다. 서로 맞춰 가야 한다라는 거죠. 근데 그냥 맹목적으로 AI가 요즘 유명하다고 하니까 내가 대충 입력해도 다 알겠지. 요거는 좀 잘못된 접근일 수 있습니다. 너무 똑똑한 아이이기 때문에 나에 대해서 정확히 알려 줄수록 훨씬 더 나은 답변을 준다라는 관점으로 AI를 활용하시는게 훨씬 더 지혜로운 방법이신 겁니다. 마지막 다섯 번째는요. 연계 기능을 활용해야 된다. 단순히 질문하는 도구로만 쓰지 말고 일정 관리, 고객 대응, 자료 정리 등 다양한 업무와 연계를 한다면 어 생각보다 나는 스크립트만 아이디어만 또는 뭐 요약만이 정도만 한게 아니라 조금 더 머리를 열고 정말 확장성 있게이 AI를 활용해 보신다면 어 정말 생각지도 못한 다양한 방식의 아이디어를 주기도 한다라는 거죠. 그렇게 좀 활용해 보시면 좋을 것 같습니다. 그러면 이제 내가 어 AI를 통해서 그게 어떤 AI 프로그램이든 여러분들이 원하는 AI 프로그램을 가지고 학습을 시킨 다음에 어 이거를 활용해서 실제로 업무에 녹여내야지 의미가 있는 거잖아요. 그 저는 재무 상담을 한다고 가정을 하고이 내용을 어 실제로 제가 자주 사용하는 AI 프로그램에다가 입력을 했을 때 우선은 이런 식으로 입력을 하게 됩니다. 잘 보십시오. 저는 맞춤명 예산에 대한 설계를 좀 하고 싶어요. 그러면 고객들에게 어 이런 나이에 연봉이 정도 받는 고객이 있는데 예산 설계해 줘. 이렇게 입력하면 너무 광범위하게 추상적으로 답이 나올 수 있기 때문에 이런 느낌으로 입력을 해 보는 거죠. 자 지금부터 어 나의 맞춤형 예산 설계를 시작할 건데 내 월수입은이 정도 금액이고 고정 지출은 주거비 생활비이 정도 대출 갚는 거이 정도 보험료이 정도야.이 이 상황에서 5대 3대 2 법칙으로 5는 필수 지출, 3은 욕구 지출, 2는 저축 지출이라고 가정해 주고 이걸 적용한 세부 예상 계획을 세워 줘. 그리고 항목별로 적정 지출 금액과 함께 절약할 수 있는 부분도 제한해 줘. 또 연령대와 직업을 고려해서 특별 지출 항목과 비상금까지도 만들면 좋겠어라고 입력을 해야만 그거에 대한 답이 명확하게 나옵니다. 근데 우리가 이렇게까지 작성해 보는 연습이 되어져 있지 않기 때문에 AI를 처음 사용해 보시는 분들은 실망하는 경우들이 있어요. 내 머릿속에 정리돼 있는 걸 한두 줄로만 입력하면 AI가 다 알아봐 주겠지라고 하지만 사실은 머리에 뇌속까지 들어가 볼 수 없기 때문에 정확하게 정리하는 그걸 입력하는 명령어 프롬프트를 입력하는 연습을 좀 해 보시는게 굉장히 중요할 수 있다라는 겁니다. 계속가 볼게요. 투자 포트폴리오를 설계할 거야라고 했을 때 어 굉장히 추상적으로 느껴지지 않고 굉장히 정확하게 입력을 해 주는 겁니다. 나는 몇 살이고 그리고 나는 어 투자 경험이 중급이야. 그리고이 정도 금액을 투자할 계획이고 나는 보수적인 성향을 갖고 있어. 그래서 ETF, 개별 주식, 채권 등의 비율과 함께 정기적인 리밸런싱 방법도 알려주고 경기 사이클에 따른 포트폴리오 조정 전략과 하락기에 대한 해지할 수 있는 방안까지 알려 줘라고 얘기했을 때 관련된 내용들이 나오면 그걸 읽어 보는 것만으로도 한시간 뒤에 만날 고객과 요런 느낌으로 상담을 이어간다면 나머지는 고객의 의견만 입력하게 되면 아 상담은 성공적으로 진행될 수 있겠다라는 이야기를 하실 수 있는 거죠. 은퇴 준비 관련된 내용도 마찬가지입니다. 비슷한 어 내용이죠. 나는 나이와 희망하는 나이가이 정도인데라고 전제 조건을 깔아준 상태에서 은퇴는이 정도로 받고 싶고 월이 정도가 필요하며 국민 연금은이 정도로 준비가 돼 있어. 은퇴 자금으로 인출 전략을 어떻게 설계해야 하는지도 추가로 알려 주면 좋겠어. 이렇게 구체적으로 들어간다면 와 이렇게까지 답을 줄 수 있구나라는 걸 알게 될 거고요.네 번째는 세금 쪽 얘기를 한다면 또 이런 식으로 물어볼 수 있습니다. 내 직업은 뭐고 연소득은이 정도를 받아 현재 어 전세에 살고 있고 결혼했고 아이들은 둘인데 세금을 최대한 절약할 수 있는 합법적인 방법을 알려주고 소득 세액 공제와 내가 놓치고 있을 만한게 있다면 알려 줘 봐. 왜냐면 내가 지금 뭘 놓치고 있는지 모르기 때문에 네가 알려 줘야 돼. 그럼 내가 놓치고 있는 거는 오케이하고 나머지는 내고 있는 거니까 그거에 맞는 절세 금융 상품도 추천해 줘. 그러면 소득 공제나 세액 공제가 되어지는 금융 상품, 보험 상품 이런 것들이 나오게 되니까 고객님 어 AI도 이렇게 얘기를 하는 상품이 제가 지금 계속 설명드리고 있는 상품입니다라는 상담이 이루어질 수 있겠죠. 난 재정 목표 그러니까 어 고객한테 목표를 좀 설정해 주고 싶어. 돈을 모을 수 있도록. 그러면 이제 이런 어떤 목표들이 무엇인지를 묻고 그 내용을 가지고 AI에게 직접 질문을 던져 줍니다. 그래서 어 내가 목표를 달성할 수 있는 가능성을 높이기 위해 수입을 늘리고 지출을 줄일 수 있는 방법도 알려줘. 알고 있지만 네가 다시 한번 알려 줘 봐. 그리고 또한이 물가가 오르고 예상치 못한 비용 증가를 고려가 있을 때 어떻게 하면 그 조금 딜레이될 수 있는 목표도 빠르게 달성할 수 있는지도 알려줘라고 하면 관련된 내용이 쭈르륵 나오면서 여러분들은 그걸 읽어 보는 것만으로도 충분히 머리가 워밍업이 되면서 훨씬 더 풍성하고 전문적이고 틀에서 벗어나지 않는 상담들이 이루어질 수 있다라는 겁니다. 제가 어떻습니까? 설명을 들어 보시면 아, AI가 어떻게까지 답을 주는지 궁금하지 않으십니까? 제가 그 명령어들을 입력했을 때 나오는 답을 캡처하지 않은 건 바로 여러분들께 보여 드리지 않은 건 직접 해 보셔야 그 감동을 느끼실 수 있기 때문입니다. 그래서 제가 이런 것들을 직접 친해지고 전문가의 첫 걸음을 떼실 수 있도록 실습 과제를 직접 만들어 왔습니다. 여러분들은 이것들을 꼭 한번 경험해 보셨으면 좋겠는데요. 첫 번째 과제입니다. 채 GPT를 활용한 실습을 해 보십시오. 제가 지금 입력하라는 것과 여기서 응용돼서 여러분들이 입력하고 싶은 내용들을 꼭 입력해 보십시오. A와 B에 대한 내용이고요. 두 번째는 노션이라고 하는이 상담 내용을 정리해 주거나 또는 내 아이디어들을 정리하거나 회의록들을 작성할 수 있는데 특화된 AI가 바로이 노션인데요. 이걸 통해서 고객 상담 내용을 자동으로 요약하는 걸 꼭 경험해 보시고 주요 질문 및 답변들이 어떤게이 고객들이 반복적으로 질문했는지 내 답변에 어떤 것들을 계속 얼버어무리거나 답을 못 했는지를 파악해내는 연습을 해 보셔야 됩니다. 세 번째는요. 카카오 톡에 있는 채벗이 있습니다. 카카오 채벗을 활용해서 고객이 주로 질문하는 물장들을 설정해서 고객들이 저한테 뭔가를 문의할 때 링크를 보내 드리십시오. 그게 여러분들만의 고유 카카오 채봇 링크가 될 건데요. 그거 카카오 뚝 들어가시면 보실 수 있어요. 그걸 통해서 고객이 이런 질문을 하면 카카오톡 채보 링크를 보내 주고 여기다 입력하시면 제가 전화상으로 지금 급하게 말씀드리는 것보다 더 상세하게 답변을 드릴 겁니다. 추가적인 질문도 가능하십니다. 제 고객들이 가장 많이 묻는 질문들을 다 AI가 학습하게끔 해서 정리해 놨습니다라고 해서 고객한테 딱 보내주면 얼마나 멋있습니까? 그죠? 그러면 아, 내 담당자는이 정도까지 스마트하게 정말 기업처럼 운영하고 있구나라는 이미지를 줄 수 있거든요. 어, 설퍼도 처음엔 괜찮습니다. 해보는게 굉장히 중요하니까요. 이걸 꼭 실습해 보시고요. 그리고 다시 한번 노션이 나오네요. 제가 노션을 좋아합니다. 노션 AI를 통해서 고객 유형별 상담 스크립트를 좀 만들어 줘. 내가 총 10명 정도에 상담했던 내용을 노션이라는 어플에다 다 입력해 놓고 정리를 해 놨어요. 그리고 한 번 더 입력하는 거죠. 내가 상담했던 내용들을 가지고 고객 유형별로 내가 어떤 스크립트가 좀 필요한지 설정해 줘라고 하면 어설프든 자세히든 나오겠죠. 그 틀을 잡아 주는 것만으로도 우리 FP 님들이 일을 할 때 절반 이상은 끝나서 굉장히 쉽게 쉽게 다른 업무들을 하실 수 있게 될 거고요. 채 GPT나 또는 네이버에서 만든 클럽버 X를 통해서 고객 맞춤명 보험 추천 스크립트를 만들어 줘. 어떻게 만들어 주냐면 20대 대상, 30대 대상, 4, 50대 대상, 5, 60대 대상으로 만들 건데 생명보험 위주 하나, 손해보험 위주 하나, 재무 설계 위주 하나로 다 만들어 줘라고 얘기를 해서 어떤 것에 답이 나오며 그걸 내가 읽어 보는 연습. 어,이 부분은 조금 불명확하게 나오네. 내가 명령어를 어떻게 입력했을 때 이렇게 나오고 제대로 입력하니까 어 내가 알던 것보다 훨씬 많은 정보를 주는구나까지도 여러분들이 꼭 경험해 보셔야지만 매일 쓰지 않더라도 앞으로 펼쳐질 보험 산업의 미래에서 어 내용들이 이해가 되면서 따라갈 수 있게 된다라는 말씀을 드리게 되는 겁니다. 자, 이거는 제가 보너스 페이지로 사실은 어 강의를 섭외 받았을 때 요청했던 내용은 아닌데 제가 우리 어이 영상을 봐 주시는 우리 FP 님들을 위해서 제가 한번 이렇게 알고리즘을 만들어 봤습니다. 어 이상적으로 AI를 활용한다고 한다면 이렇게 활용하시면 좋겠다. 제가 직접 활용하는 내용들인데요. 첫 번째 이제 고객을 만나러 가기 전 상황입니다. 채 GPT를 이용해서 예를 들어 30대다. 30대의 고객 정보와 내가 알고 있는 소개해 주신 분에게들은 그 해당 고객의 정보를 다 입력한 상태로 사전 상담 준비를 도움을 받을 것 같고요. 두 번째는이 퍼블릭시티 예,이 퍼블랙시티를 관련해서 그러면 그 대상들에 대한 추천 상품을 데이터 기반으로 가장 강력한 AI가 퍼블레시티기 때문에이 데이터를 기반으로 해서 최대한 자세하게 추천 상품들을 추천받아서 대략 예상을 하고 갈 것 같고요. 세 번째로는 오터라는 AI를 통해서 고객 상담 자료를 좀 요약해 줘. 막 막 이만큼씩 서류 들고 가서 막 이렇게 펼치고 이러면 고객도 복잡시럽고 저도 막 헤멜 때가 많잖아요. 그래서 요약된 자료를 만들 것 같고요. 그리고 상담이 끝나고 나서는이 노션이나 클로버 X를 통해서 녹음된 자료나 정리된 내용을 가지고 어 어떤 키워드가 가장 많이 오늘 상담에서 등장했고 주요 내용이 뭐였고 그리고 AI 체포을 통해서 고객 상담 솔루션을 조금 더 나는 물론 상담 중에 이렇게 해 주면 되겠다는 답이 나왔겠지만 어이 클로바 X를 통해서 네가 생각할 때요 내용에서 어떤 솔루션을 추가로 주면 좋을 것 같은지를 또 파악해 보실 수 있겠고요. 그런 내용들을 가지고 제한서를 만들어 만들고 가야겠죠. 그때이 감마라는 AI가 있습니다.이 감마라는 건 PPT를 만들어 주고 디자인을 해 주는 AI인데요.이 감마 AI를 통해서 어 내가 이제 두 번째 막 때이 30대 고객에게 제한서를 만들 건데이 상담 내용을 가지고 제한서로 만들어 줘라고 하면 이쁜 PPT로 정리가 되어지고요. 그렇게 이제 고객이 되어지고 나서는 이제 캠버라는 캠버라는 AI를 통해서 고객에게 고객 유지 관리 카드 뉴스나 또는 제 근황 그리고 요즘 또 최로 출시된 상품들에 대한 홍보 카드 뉴스들을 만들 때요 캠버를 통해서 계속적으로 추가 마케팅을 한다라는 거죠. 어떻습니까? 이제는 무엇나 우리 세일즈 활동하는 세부적인 프로세스들 중에 AI가 어 들어가지 않는 활동이 없다라는 거죠. 그래서 여러분들이 이런 샘플들, 제가 활용했던 내용들을 보너스로 알려 드렸으니 한번 활용해 보시는 하나씩이라도 한 번씩 경험해 보시는 시간이 되면 좋겠습니다. 자, 이렇게 총 세 가지 챕터로 좀 3 세차시 동안이 AI를 활용한 세일즈 전문가 시대가 왔다라는 테마를 가지고 여러분들께 어, 이야기를 좀 들려 드렸는데요. 어, AI는 우리 업을 대체하게 되는 프로그램이 아니라 우리와 함께 성장하면서 우리의 어떻게 보면 경쟁력을 좀 더 높여 주고 일을 조금 더 효율적으로 하게 되면서 어, 시간도 절약해 주고 세일즈도 맞춤형으로 고객을 만나며 고객에 대한 유지도 높여 줄 수 있는 아주 좋은 기능을 가진 어, 프로그램이 바로 AI다라고 생각을 하셔야 합니다. 절대 놓치시면 안 되고 어 나랑 안 맞아라는 어 어떤 그런 고정관념으로 대하실게 아니라 이제 진짜 핸드폰이 어느 순간 이제 남녀 놓서 필수품이 되고 어딜 가도 보고 있는 것처럼 일상에 녹여질 시기가 얼마 남지 않았습니다. 그래서 이걸 활용하지 않으면 어 시간이 흐를수록 어 똑같은 보험 세일즈를 시작했는데도 차이가 많이 날 거거든요. 그래서 지금부터 어 오늘이 강의들을 통해서 AI 활용 영업 습관을 잘 들리시면 반드시이 경쟁력이 확보가 될 거라고 생각합니다. 어 더불어 저희는요 지금이 AI를 활용한 내용들을 정말 어 맛보기 식으로만 보여 드린 거고 이거를 세일즈 프로세스부터 다양한 영업 아이디어에 녹여낸 응용 버전의 강의들을 제가 기획해 보고 또 준비해 보고 있으니 또 많이 기대해 주시면 좋을 것 같습니다. 기억해 주십시오. 스마트한 비서로 좀 활용해 주시고요. 그리고 여러분들이 명령어를 잘 입력하는 연습을 하신다면 또 실습 과제가 드려드린 보여 드린 것들 안 하실 수도 있겠죠. 하지만 가볍게라도 접근해 보신다면 새로운 세계를 경험하실 수 있을 거라 생각합니다. AI를 활용한 또 보험 세일즈 전문가로서 거듭나시기를 바랍니다. 세차 동안 시청해 주셔서 감사합니다.

AI를 활용한 보험세일즈③...'실전 AI활용 상담스킬'

• 강사 소개: 김현진 강사가 AI를 활용한 보험 세일즈에 대해 강의하고 있다.
• 강의 주제: AI를 활용한 상담 스킬에 대한 실전 활용 방법을 다룬다.
• 목표: AI를 상담에 어떻게 활용할 수 있는지에 대한 궁금증을 해소하고, 실제 사례를 통해 설명할 예정이다.
• 강의 구성: 총 세 가지 주제로 나누어 설명할 계획이다.

AI 상담 스킬의 필요성

• 새로운 패러다임: AI를 활용한 보험 세일즈는 새로운 패러다임을 열고 있다.
• 상담 활용: 상담의 각 단계에서 AI를 어떻게 활용할 수 있는지에 대한 관심이 필요하다.
• 사례 공유: 실제 활용된 사례를 통해 AI의 효과를 보여줄 예정이다.
• 보너스 페이지: 상담의 최초 단계부터 클로징 단계까지의 활용 방법을 보너스 페이지로 제공할 예정이다.

AI 학습 방법 설명

• 프로그램 설치: AI 프로그램을 핸드폰이나 노트북에 설치할 수 있다.
• 질문 접근: 가벼운 질문으로 AI에 접근하는 것이 일반적이다.
• 고객 정보 입력: 상담자가 자신의 비전, 고객층, 상담 분야 등을 AI에 입력하여 인식하게 하는 것이 중요하다.
• 역할 정의: AI의 역할을 명확히 정의하는 것이 상담의 효과를 높이는 방법이다.

AI 역할 정의의 중요성

• 명확한 역할 정의: AI를 단순한 검색 도구로 생각하지 말고, 개인 비서 또는 영업 코치로 활용해야 한다.
• 비유적 설명: 골프 코치의 역할을 비유로 들어, AI가 고객 상담에서 어떻게 도움을 줄 수 있는지를 설명한다.
• 정확한 정보 제공: AI는 사용자가 입력한 명령어에 따라 정확한 정보를 제공할 수 있다.
• 상담 전문가로서의 활용: AI에게 "너는 지금부터 보험 전문가야"라고 입력하여 상담을 효과적으로 진행할 수 있도록 한다.

세부 맥락 제공하기

• 맥락의 중요성: AI는 질문을 받을 때마다 누적된 데이터를 기억하고, 이를 바탕으로 맞춤형 답변을 제공한다.
• 고객층 정보 입력: 주요 고객층에 대한 정보를 AI에 제공하여, 상담 시 더 적합한 답변을 받을 수 있도록 한다.
• 상담 스타일 반영: 고객 관리 스타일(전화 통화, 카카오톡 등)을 AI에 입력하여, 이에 맞는 스크립트를 생성할 수 있다.
• 지속적인 학습: AI는 사용자의 과거 데이터를 바탕으로 지속적으로 학습하여 더 나은 답변을 제공한다.

실제 업무 활용과 학습

• 데이터 활용: 자주 사용하는 이메일, 카톡, 상담 스크립트 등을 AI에 입력하여 학습시킨다.
• AI의 발전: AI는 사용자가 입력한 데이터를 바탕으로 더 나은 아이디어나 스크립트를 제공할 수 있다.
• 정확한 입력 필요: AI는 사용자의 정보를 정확히 알아야 원하는 답변을 제공할 수 있다.
• 지속적인 피드백: AI와의 상호작용을 통해 서로 맞춰가는 과정이 필요하다.

AI와의 상호작용 개선

• AI의 한계: AI는 처음부터 완벽한 답을 제공하지 않으며, 사용자의 정보를 잘 알아야 한다.
• 정확한 정보 제공: 사용자가 AI에 대해 정확히 알려줄수록 더 나은 답변을 받을 수 있다.
• 잘못된 접근 경계: AI가 유명하다고 해서 대충 입력해도 된다는 생각은 잘못된 접근이다.
• 지혜로운 활용: AI를 활용할 때는 명확한 정보를 제공하여 최상의 결과를 얻는 것이 중요하다.

연계 기능 활용하기

• 다양한 업무 연계: AI를 단순한 질문 도구로만 사용하지 말고, 일정 관리, 고객 대응, 자료 정리 등 다양한 업무와 연계해야 한다.
• 확장성 있는 활용: AI를 활용하여 다양한 아이디어를 얻고, 업무의 효율성을 높일 수 있다.
• 업무 통합: AI를 통해 여러 업무를 통합적으로 관리할 수 있는 방법을 모색해야 한다.
• 아이디어 제공: AI는 사용자가 생각하지 못한 다양한 방식의 아이디어를 제공할 수 있다.

AI 프로그램 활용 사례

• 재무 상담 예시: 재무 상담을 위한 AI 프로그램 활용 방법을 설명한다.
• 구체적인 입력: 고객의 나이, 연봉, 고정 지출 등을 구체적으로 입력하여 AI의 답변을 명확하게 받을 수 있다.
• 상담 준비: AI를 통해 상담 준비를 철저히 할 수 있는 방법을 제시한다.
• 실제 사례: AI를 활용한 상담의 실제 사례를 통해 효과를 강조한다.

구체적인 질문 예시

• 투자 포트폴리오 설계: 투자 경험, 성향, 투자 금액 등을 구체적으로 입력하여 AI의 답변을 받는 방법을 설명한다.
• 은퇴 준비 질문: 은퇴 자금과 관련된 질문을 통해 AI의 도움을 받는 방법을 제시한다.
• 세금 절약 방법: 세금 관련 질문을 통해 AI가 제공할 수 있는 정보의 예시를 설명한다.
• 고객 목표 설정: 고객의 목표를 설정하고 AI에게 질문하여 도움을 받는 방법을 제시한다.

실습 과제 제안

• 실습 과제: AI를 활용한 실습 과제를 제안하여, 실제로 경험해보도록 유도한다.
• 채 GPT 활용: 채 GPT를 활용하여 고객 상담 내용을 정리하고, 질문 및 답변을 분석하는 과제를 제안한다.
• 카카오 채봇 활용: 고객의 질문을 설정하여 카카오 채봇을 활용하는 방법을 제안한다.
• 노션 활용: 고객 유형별 상담 스크립트를 작성하는 과제를 통해 AI의 활용도를 높인다.

AI 활용의 중요성 강조

• AI의 역할: AI는 보험 세일즈의 효율성을 높이고, 고객 맞춤형 서비스를 제공하는 데 중요한 역할을 한다.
• 경쟁력 확보: AI를 활용하여 경쟁력을 확보할 수 있는 방법을 강조한다.
• 일상에 녹아드는 AI: AI는 일상에서 필수품으로 자리 잡을 것이며, 이를 활용하지 않으면 뒤처질 수 있다.
• 영업 습관 개선: AI 활용을 통해 영업 습관을 개선하고, 더 나은 성과를 이끌어낼 수 있다.

미래의 AI 활용 전망

• AI의 발전 방향: AI는 보험 산업의 미래에 큰 영향을 미칠 것이며, 이를 통해 새로운 기회를 창출할 수 있다.
• 응용 버전 강의 계획: AI를 활용한 다양한 영업 아이디어를 응용한 강의를 기획하고 준비할 예정이다.
• 스마트한 비서 역할: AI를 스마트한 비서로 활용하여 업무의 효율성을 높일 수 있다.
• 명령어 입력 연습: AI와의 상호작용을 통해 명령어 입력 연습을 통해 더 나은 결과를 얻을 수 있다.
  
  
  

"보험 생성형 AI 활용 초기 단계···활용 과정 문제 대비 필요"

보험연구원 '보험산업에서의 생성형 AI 활용과 과제' 보고서
"대면판매 인력 완전 대체에는 일정기간 소요될 것
보험금 지급 과정 편향성과 차별, 저작권 등 문제 발생"

보험가치사슬별 생성형 AI 기술 활용과 효과/사진=보험연구원 '보험산업에서의 생성형 AI 활용과 과제' 보고서

보험산업의 주요 업무에 생성형 인공지능(AI) 기술 속속 적용되고 있지만, 아직까지는 후선지원 업무, 마케팅, 고객관리 등 직원들의 업무를 보조하는 식의 초기 단계에 머물고 있는 것으로 나타났다.

향후 대면채널이나 영업지원 등 AI 적용 범위가 확대될 것으로 예상되나, 기존 대면판매 인력을 완전히 대체하는 데는 일정기간이 소요될 것으로 전망된다. 

보험금 지급 과정에서의 편향성과 차별, 저작권 침해 등 AI기술 접목으로 인한 새로운 문제까지 발생하면서 이에 대한 대비가 필요하다는 지적이 나왔다. 

15일 보험연구원의 '보험산업에서의 생성형 AI 활용과 과제' 보고서에 따르면 생성형AI 기술이 보험회사의 후선지원 업무, 마케팅, 상품추천, 계약인수심사, 보험금 청구·지급, 고객관리 등 다양한 분야에 활용되면서 보험회사의 기존 업무절차가 재편되고 있다.

구체적으로는 대규모언어모형(LLM)를 활용해 사내업무절차를 자동화하거나 조직원들의 업무수행 과정에서의 애로사항 개선에 활용하고 있다.

일본 미쓰이스미토모생명은 챗GPT를 기반으로 개발한 자사 채팅시스템을 기획서 작성 등 사내업무에 활용하고 있다.

 

2023년 7월 본사 직원 1만명을 대상으로 시스템을 운영한 결과, 1주일 걸렸던 작업을 하루 만에 마무리하는 등 생산성이 크게 향상된 것으로 나타났다. 

데이터기반 AI모형을 마케팅 업무에 적용해 소비자에게 적합한 보험상품을 추천하는데 활용하고 있는 회사도 있다. 

일본 도쿄해상일동화재보험은 개별 소비자의 위험보장 수준 평가 과정에 AI 기술을 적용해 최적의 보험계약을 제안할 수 있도록 돕고 있다.

사고영상 해석이나 보험금 산출에 생성형AI를 적용해 효율성을 크게 개선한 사례도 있다.

일본 SBI소액단기보험회사는 회사가 축적한 다양한 보험사고와 보험금 지급 사례를 생성형AI에 학습시켜 실제 소비자들의 보험금 청구 요건에 대해 보험금 지급 대상에 해당하는지 실시간으로 알려준다.

제일생명 프론티어, SBI손해보험, 도쿄해상, 라쿠텐, 헬베티아, 알리안츠에서는 고객관리에 적용해 고객경험을 개선하는 효과를 얻었다. 

이처럼 각 사업 부문에 생성형AI가 적용되면서 업무 효율화, 생산성 향상 등의 효과가 나타나고 있으며 향후 더 많은 부분에 적용이 확대될 것으로 보인다.

보험산업 생성형 AI 시장규모 전망/사진=보험연구원 '보험산업에서의 생성형 AI 활용과 과제' 보고서

블룸버그 마켓리서치는 전세계 보험산업에서의 생성형 AI 시장 규모가 2022년 3억달러에서 2032년 55억달러로 1,733% 성장할 것으로 보고 있다. 

다만, 보험상품의 특성상 상품판매 과정에서 생성형AI 활용을 통한 직접적 판매는 더디게 진행될 것으로 보고서는 예상했다.

AI 활용에 대한 우려도 제기되고 있다. 

보고서를 쓴 김동겸 보험연구원 연구위원은 보험회사 업무에 AI 기술 적용이 늘어나면서 제기되는 우려사항으로 △신뢰성(투명성·설명가능성) △편향 △개인정보 △사이버리스크 등을 지적했다.

그는 "생성형 AI가 정보기술(IT)기업이 구축한 기초모델을 기반으로 실행됨에 따라 사용자는 특정 결과물이 도출된 원인을 설명·이해하는 것이 불가능할 수 있고 부정확한 응답이 발생할 가능성이 있다"고 했다. 

데이터 편향성으로 특정 대상에 대한 편견·차별을 나타낼 수 있고 비윤리적 정보 생성이 가능하다는 점도 문제점으로 제기됐다. 

인간에 의해 의사결정이 이뤄지는 경우 사고 발생 시 책임 주체가 명확하지만, AI가 개입된 의사결정으로 문제가 발생하는 경우에는 그에 대한 책임을 어떻게 분담할 지가 명확하지 않다. 

실제 AI 적용으로 보험계약 인수 및 보험금 지급 과정에서의 편향성과 차별, 저작권·프라이버시 침해 등의 문제와 관련된 소송은 현실화되고 있다.

미국 보험회사 스테이트팜과 시그나, 유나이티드헬스는 인종 소수자와 고령층 고객에 대해 보험금 지급을 거부하는 자동화시스템을 운영 중이라는 이유로 집단소송에 휘말린 상태다.

생성형 AI의 리스크에 대한 이용자들의 인식/사진=보험연구원 '보험산업에서의 생성형 AI 활용과 과제' 보고서

글로벌 컨설팅 회사 맥킨지가 실시한 생성형 AI의 리스크에 대한 이용자들의 인식 조사 결과에서도 이용자들은 생성형 AI가 가진 부정확성, 사이버리스크, 지적재산권 침해 등을 우려하고 있는 것으로 나타났다. 

이용자들은 생성형 AI의 리스크로 △부정확성(56%) △사이버리스크(53%) △지적재산권 침해(46%)  △규제준수(45%) △설명가능성(39%) △개인정보 유출(39%) △인력 대체(34%) △차별(31%) △기업평판(29%) 등을 인식했다.  

김 위원은 "금융감독당국이 산업의 혁신과 소비자 보호가 조화롭게 이루어질 수 있도록 관련 규정을 정비할 필요가 있다"고 지적했다. 

각 나라의 금융감독당국은 금융소비자 피해를 방지하고 금융기관의 AI기술의 책임있는 사용을 위해 일반법 제정 등 대응책을 마련하고 있다. 

EU집행위원회는 AI의 개발과 사용을 규제하기 위해 2021년 4월 인공지능법(AI Act)을 발의했다. 이후 정비 과정을 거쳐 지난해 12월 유럽 27개 회원국들이 이 법안에 합의했다. 

미국 바이든 정부는 AI위험관리를 위해 AI 안전성 평가 의무화와 개인정보보호 개선을 위한 포괄적인 규제와 지침이 담긴 행정명령을 발표했다. 

싱가포르는 금융기관의 책임있는 AI기술 사용을 위해 공정성·윤리성·책임성·투명성 원칙을 회사의 리스크 거버넌스(Risk Governance)에 통합하도록 ‘Veritas Toolkit 2.0’을 발표했다. 

김 위원은 각 보험사도 이에 대한 대비가 필요하다고 지적했다. 

그는 "보험사 경영진은 데이터, 브랜드 등 자사의 고유한 자산과 생성형 AI 기술을 조합해 소비자에게 혁신적 서비스 전달이 가능하도록 경영전략을 수립할 필요가 있다"고 강조했다. 

김 위원은 일본의 사례를 예로 들었다. 일본에서는 금융기관과 AI 스타트기업을 중심으로 결성된 ‘금융데이터 활용 추진협회’가 생성형 AI의 혁신적이고 건전한 활용을 위해 생성형 AI 이용 가이드라인 제정을 준비하고 있다. 

김 위원은 "보험회사는 생성형 AI 기술 도입이 회사의 효율성을 어떻게 높일 수 있으며 고객에게 새로운 서비스를 어떻게 전달할 것인지를 사전에 검토하고, 새로운 기술을 활용하는 과정에서 예상되는 문제점에 대한 대비가 필요하다"고 밝혔다.