보험에서의 AI

2024년 11월 17일

작성자

Keith O'Brien

Writer, IBM Consulting

Amanda Downie

Editorial Content Strategist, IBM

보험 분야에서 AI란 무엇인가요?

보험에서의 AI는 인공 지능, 자동화 및 기타 첨단 기술을 사용하여 보험 업계에서 보장 범위와 서비스 제공을 개선하는 것을 말합니다.

다른 금융 서비스 산업과 마찬가지로 보험 부문에는 많은 양의 데이터가 필요합니다. 이 데이터는 보험사가 어떤 사람들에게 어떤 보험을 제공하고 어떤 보험료를 부과해야 하는지 결정하는 데 도움이 됩니다. 인공 지능은 공급자의 기능을 개선하여 고객에게 더 많은 케어를 제공하는 동시에 수익을 개선할 수 있습니다.

보험 산업은 보험료 계산 및 언더라이팅 과정에서 개인 및 비개인 데이터를 처리하여 위험을 평가하고 보험 정책 가격을 책정하는 등 데이터와 알고리즘을 항상 광범위하게 사용해 왔습니다. 하지만 AI는 이러한 능력을 더 큰 규모와 속도로 향상시킵니다.

새로운 기술을 사용하여 고객에게 서비스를 제공하는 인슈어테크 기업의 부상은 기존 제공업체에 서비스를 제공하거나 비즈니스에 도전할 수 있습니다.

AI 기반 기술은 개인과 기업 모두에게 보험을 제공하는 조직에 도움이 될 수 있습니다. 따라서 보험 제공업체와 보험 에코시스템 내의 다른 조직은 이 강력한 기술의 이점을 실현하기 위해 여러 가지 AI 기반 이니셔티브 개발을 고려해야 합니다.

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보험에 사용되는 AI 및 첨단 기술의 유형

보험 제공업체가 운영을 개선하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 AI 애플리케이션이 있습니다.

  • API
  • 비즈니스 프로세스 자동화
  • 생성형 AI
  • 지능형 자동화
  • 머신 러닝
  • 자연어 처리
  • 광학 문자 인식

API

API는 소프트웨어 애플리케이션이 서로 통신하여 정보를 교환할 수 있도록 합니다. API는 보험 조직 내의 다양한 유형의 조직을 연결하여 협업할 수 있습니다. 보험사(제3자 조정 회사)와 청구인을 연결하여 정보를 더 잘 공유하고 액세스할 수 있도록 할 수 있습니다. 또한 보험 산업의 지속적인 성장을 담당합니다. 예를 들어, 보험 중개인 및 애그리게이터와 같은 인슈어테크 기업의 부상은 API를 사용하여 보험사와 연결하여 고객에게 요율과 혜택을 보여줄 수 있습니다.

비즈니스 프로세스 자동화

비즈니스 프로세스 자동화(BPA)는 보험에서 복잡하고 반복적인 비즈니스 프로세스를 자동화합니다. BPA는 고객 온보딩, 클레임 처리, 언더라이팅 및 기타 정책 관리 서비스를 쉽게 처리할 수 있습니다.

생성형 AI

생성형 AI(Gen AI)는 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 여러 방식으로 보험 회사를 지원할 수 있습니다. 생성형 AI는 보험 직원이 고객 서비스 문제에 답변하고 문서 또는 개별 텍스트 블록을 분석하는 등의 작업을 간소화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 고객 서비스 담당자가 고객 문제에 더 잘 대응할 수 있도록 지원할 수 있습니다. 또한 고객이 챗봇 및 가상 어시스턴트와 같은 AI 기술을 사용하여 자신의 문제를 해결할 수 있도록 돕습니다. 예를 들어, IBM은 watsonX 기술을 통해 생성형 AI를 사용하여 대용량 문서와 텍스트 또는 이미지 블록을 처리하는 데 사용되는 프로세스를 최적화하는 기업을 지원합니다. IBM은 또한 보험 가입자가 필요한 문서를 제공하고 보험 패키지에 제공된 보장 범위에 대한 전체 보기에 액세스할 수 있도록 지원하는 챗봇을 만들었습니다. 이에 따라 IBM 기업가치연구소(IBV) 보고서에 따르면, 업계 임원의 77%가 경쟁업체와 경쟁하기 위해 생성형 AI를 빠르게 수용해야 한다고 답했다고 합니다.

지능형 자동화

지능형 자동화는 모든 AI 기반 워크플로의 특징입니다. 여기에는 조직 전반에서 의사 결정을 간소화하고 확장하는 자동화 기술을 사용하는 것이 포함됩니다. 예를 들어 보험사는 지능형 자동화를 사용하여 지급액을 계산하고, 요율을 추정하고, 규정 준수 요구 사항을 해결할 수 있습니다.

머신 러닝

머신 러닝(ML)은 데이터와 알고리즘을 사용하여 AI가 인간이 학습하는 방식을 모방할 수 있도록 하여 정확도를 점진적으로 개선합니다. 보험 제공업체는 딥 러닝과 같은 ML 기술을 사용하여 고객 데이터를 분석하고 잠재 고객과 고객에게 제품을 추천하는 서비스를 강화할 수 있습니다.

자연어 처리

자연어 처리(NLP)는 머신 러닝을 사용하여 컴퓨터가 인간 언어를 이해하고 소통할 수 있도록 하는 AI의 한 유형입니다. 보험 회사는 NLP를 사용하여 고객이 제공하는 정보를 구문 분석하여 적절한 보험을 제공할 수 있는지 여부와 비용을 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 조직이 의료 보험을 제공할 때는 잠재 고객에게 병력에 대한 질문을 하여 보험 상품을 더 잘 언더라이팅할 수 있습니다.

광학 문자 인식 

텍스트 인식이라고도 하는 광학 문자 인식(OCR)은 자동화된 데이터 추출을 사용하여 텍스트 이미지를 기계가 읽을 수 있는 형식으로 빠르게 변환합니다. 이는 디지털화에 대한 보험 회사의 접근 방식에서 중요한 구성 요소로, 레거시 자산을 검색 가능한 디지털 콘텐츠로 전환합니다. OCR을 사용하여 데이터베이스에 입력할 오래된 양식과 청구를 디지털화하면 비즈니스 및 서비스 제공의 전체 기록을 더 잘 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.

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보험 분야의 AI 사용 사례

AI 솔루션은 여러 형태의 보험사 사용 사례를 지원합니다.

  • 클레임 관리
  • 코드 현대화
  • 사기 탐지
  • 위험 관리
  • 소비자 행동에 기반한
  • 언더라이팅

클레임 관리

AI 툴은 보험금 청구 처리 및 합의를 신속하게 처리하여 보험금 처리 프로세스를 개선할 수 있습니다. 보험사는 자연어 처리(NLP)를 사용하여 문서와 이미지를 읽고, 해석하고, 처리하여 보험금 지급 여부를 결정할 수 있습니다.

차별적 AI는 대량의 과거 데이터를 수집하여 타당성을 평가하고 조정 프로세스의 품질과 균일성을 높이는 데 사용할 수 있습니다. 이와 함께, 생성형 AI는 조정자가 데이터를 요약하고 예비 보고서를 생성하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

코드 현대화

보험 회사, 특히 수십 년 전에 설립된 회사는 Cobol, Assembler 및 PL1과 같은 레거시 기술을 혼합하여 사용할 수 있습니다. IBM은 생성형 AI를 사용하여 기존 보험 회사가 IT 시스템을 현대화하고 기존 기술과 함께 작동하는 코드를 만들 수 있도록 지원합니다. 보험사 Sun Life는 IBM Application Discovery and Delivery Intelligence 솔루션을 사용하여 코드를 편집하고 디버깅하고 IBM zSystems 메인프레임에 대한 영향 분석을 위해 애플리케이션 검색을 시작했습니다.

AI 툴은 보험금 청구 처리 및 합의를 신속하게 처리하여 보험금 처리 프로세스를 개선할 수 있습니다. 보험사는 자연어 처리(NLP)를 사용하여 문서와 이미지를 읽고, 해석하고, 처리하여 보험금 지급 여부를 결정할 수 있습니다.

차별적 AI는 대량의 과거 데이터를 수집하여 타당성을 평가하고 조정 프로세스의 품질과 균일성을 높이는 데 사용할 수 있습니다. 이와 함께, 생성형 AI는 조정자가 데이터를 요약하고 예비 보고서를 생성하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

사기 탐지

사기 탐지는 보험 분야에서 범죄 행위가 발생하고 있을 수 있음을 나타내는 의심스러운 활동을 식별하는 프로세스입니다. 보험에서 발생할 수 있는 사기의 가장 큰 예는 사고를 꾸며내거나 일어난 일을 미화하여 허위 보험 청구를 하는 것입니다. 다른 예로는 위조된 의료 기록, 다른 사람의 신원을 사용한 것 또는 기타 허위 진술 등이 있습니다. AI는 제공된 데이터를 분석하고 이를 과거 데이터와 비교하여 청구가 정확한지 여부를 더 잘 판단할 수 있습니다.

AI 기반 사기 탐지 소프트웨어는 거래, 애플리케이션, API 및 사용자 행동을 모니터링하여 조직이 사기를 더 효과적으로 예방하거나 진행 중인 기존 사기를 중지할 수 있도록 지원합니다.

위험 관리

위험 관리위험 평가는 보험 제공업체 비즈니스 전략의 핵심 구성 요소입니다. 수익성을 높이기 위해 운송업체와 재보험사는 보험금 청구가 필요한 각 고객의 위험을 이해해야 합니다. 이는 모든 유형의 보험에 적용됩니다. AI를 사용하여 보험 회사가 외부 이벤트에서 얻은 방대한 양의 데이터와 고객이 제공한 데이터를 분석하면 보험 가격을 적절하게 책정하고 예상치 못한 사고를 최소화하는 데 도움이 될 수 있습니다.

IBM은 현재 재산 보험 인수 및 청구 조사를 사용하여 IBM watsonx.ai 및 데이터 플랫폼에서 파운데이션 모델을 구축하고 있습니다. 이 모델의 목표는 위험 평가 및 의사 결정 프로세스의 성공과 효율성을 개선하는 것입니다.

소비자 행동에 기반한

IBM 기업가치연구소(IBV) 연구에 따르면 보험사의 60%가 비전통적 상품과 서비스가 곧 기존의 전통적인 상품만큼 많은 수익을 창출할 것으로 예측했습니다. 보험사는 행동 기반 보험과 같은 차별화된 위험 환경에 손을 대고 있을 수 있습니다. 이러한 환경을 더 잘 이해하고 정책 가격을 정확하게 책정하는 방법을 알기 위해 AI 툴이 필요할 것입니다.

언더라이팅

언더라이팅은 신청자에게 보험을 제공할지 여부를 결정하고 적절한 가격을 책정하는 프로세스입니다. AI 모델은 고객이 제공한 데이터를 분석하여 언더라이팅을 개선하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 보험사는 AI가 보험 제안 여부를 결정하고 제공된 데이터를 사용하여 보험 가격을 책정하도록 선택할 수 있습니다.

보험 분야에서 AI의 이점

AI를 도입하면 보험사와 기타 보험 조직에 여러 가지 이점이 있습니다.

  • 효율성 향상
  • 사이버 보안 개선
  • 맞춤형 고객 경험
  • 예측 분석
  • 클레임 감소

생성형 AI 및 머신 러닝과 같은 AI 툴을 사용하면 보험 산업의 조직이 청구 처리, 신규 고객 가입, 마케팅 및 커뮤니케이션 활동과 같은 수동 작업을 더 잘 완료하는 데 도움이 됩니다. 이러한 작업 중 많은 부분을 관리하는 데 AI를 사용하면 직원이 고객의 더 어려운 문제를 해결하는 것과 같은 더 중요한 작업을 처리할 수 있습니다. AI는 또한 워크플로를 향상시키는 데 도움이 됩니다. IBM은 IBM Cloud Pak for Business Automation 제품을 사용하여 AI 기반 분석과 함께 로우코드 툴, 보고서 및 대시보드를 사용하여 Swiss Re의 재무 부서의 분기 말 결산을 혁신하는 데 도움을 주었습니다.

사이버 보안 개선

AI는 조직이 보안 문제의 잠재적인 사기를 더 잘 감지하는 데 도움이 될 수 있습니다. AI 기반 사이버 보안은 문제를 더 빨리 감지하고 사람의 개입 없이 잠재적으로 문제를 해결할 수도 있습니다. 보험 회사가 중요한 개인 데이터를 호스팅한다는 점을 감안할 때 AI를 사용하면 큰 평판 및 규제 문제를 피하는 데 도움이 될 수 있습니다.

맞춤형 고객 경험

AI는 조직이 맞춤형 메시지를 사용하여 특정 그룹에 마케팅하여 고객 경험을 개선할 수 있도록 지원합니다. 또한 챗봇 및 가상 어시스턴트와 같은 보다 강력한 셀프 서비스 고객 서비스 툴을 제공하고 생성형 AI를 통해 고객 서비스 담당자에게 더 많은 정보를 제공함으로써 고객 지원을 강화합니다. IBM 기업가치연구소(IBV) 설문조사에 따르면 생성형 AI를 사용한 보험사는 14% 더 높은 유지율과 48% 더 높은 순 추천 고객 지수를 경험했습니다.

예측 분석

보험사는 데이터 관리 절차에 AI를 사용하여 인사이트 수집 및 분석을 개선할 수 있습니다. 보험사는 기존 정책과 관련하여 보험사의 부채에 영향을 미칠 수 있는 미래 발생 가능성을 파악해야 합니다. AI를 사용하여 기존 데이터에서 예측 인사이트를 도출하면 현재의 환경을 활용하면서 미래의 잠재적 문제를 피할 수 있는 전략을 수립하는 데 도움이 될 수 있습니다.

클레임 감소

AI는 가정에서 일산화탄소 및 연기 감지기와 같은 사물인터넷(IoT) 기술과 같은 분야에 사용되어 잠재적 피해 사고가 발생할 때 주택 소유자에게 실시간으로 경고할 수 있습니다. 또한 스마트 장치에 사용되는 AI는 잠재적인 생명을 위협하는 상황이나 건강 문제를 파악하여 생명 보험 청구 시 사망 위험을 줄이는 데도 도움이 될 수 있습니다.

보험 분야에서 AI가 직면한 과제

보험에 AI를 통합하면 기업이 예상해야 하는 몇 가지 잠재적 위험이 수반됩니다.

  • 데이터 품질
  • 차별 가능성
  • 규제 문제
  • 기술 격차

데이터 품질

AI만 사용하면 일부 데이터 문제가 발생할 수 있습니다. 기술은 여전히 개선 중이므로 존재하지 않는 데이터를 환각으로 인식하거나 요청에 대해 잘못된 가정을 하는 등의 실수를 할 수 있습니다. 팬텀 데이터를 잘못 계산하거나 삽입하면 해당 데이터를 기반으로 하는 전략적 의사 결정에 중대한 영향을 미칠 수 있습니다. 따라서 직원을 통해 AI가 산출한 결과를 확인하거나 다른 유형의 견제와 균형을 사용해야 할 필요성이 더욱 강조됩니다.

차별 가능성

AI는 인간의 데이터 세트를 기반으로 학습되기 때문에 모델은 특정 그룹에 대한 보험 제공을 거부하거나 보험료를 과다 청구하는 등 차별을 할 수 있습니다. 기업이 차별과 관련된 잠재적 문제를 줄이기 위한 적절한 조치를 취하지 않을 경우 규제 문제가 발생할 수 있습니다. 따라서 보험 회사는 ChatGPT와 같은 보다 일반적인 생성형 AI 툴을 사용하는 것이 아니라 IBM과 같이 사용 사례별 도구를 개발하는 회사와 협력하거나 자체 도구를 개발해야 합니다.

규제 문제

보험사는 고객 데이터를 보호하기 위한 조치를 취해야 합니다. AI는 해당 데이터를 보호하는 데 도움이 될 수 있지만 외부 AI 툴에서 사용하는 것은 특정 규정을 위반할 수 있습니다. 보험사는 사용하려고 하는 모든 AI 툴을 심층적으로 조사하고 고객 데이터를 해당 기술에 노출하기 전에 법률 전문가의 지침을 구해야 합니다. AI 거버넌스를 위한 IBM watsonx.governance 툴킷은 보험 회사가 전체 AI 라이프사이클을 모니터링하고 관리하여 위험과 규정 준수 문제를 최소화하는 데 도움이 됩니다.

기술 격차

보험업계의 기업들은 내부적으로 AI를 최대한 활용할 수 있는 적절한 리소스를 보유하고 있지 않을 수 있습니다. 적절한 인력이 없거나 현재 직원이 적절한 기술이 부족할 수 있습니다. 다른 산업과 마찬가지로 보험사도 AI 업스킬링 및 리스킬링에 투자하여 직원들이 AI를 주요 요소로 포함하는 미래 일자리에 대비할 수 있도록 준비시켜야 합니다. 또한 채용 공석이 생길 경우 이미 AI 관련 기술을 보유한 직원을 신규 채용하는 방안을 모색해야 합니다.

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