보험사가 머신러닝 기능을 신뢰해야 하는 이유

요약

 

보험사 리더들은 가격 책정 및 보험 인수 프로세스에 머신러닝 기능을 사용할 계획이지만 실제로 이 기술을 채택한 비율은 극히 적습니다. 이는 변화하는 규정을 탐색하고 소비자 요구에 더 잘 대응하는 데 도움이 되는 필수 도구이기 때문에 다음 단계를 수행해야 합니다. Earnix의 최고 기술 책임자인 Erez Barak은 보험사들이 사후 대응적인 추종자가 아닌 먼저 움직이는 사람이 되기 위해 지금 행동해야 한다고 썼습니다.

 

 

 

 

인공지능(AI)은 2024년 글로벌 보험시장을 중심으로 돌고 있는 화두 중 하나입니다. AI가 가져올 수 있는 가능성에 기대하는 사람도 있고, 조심스러운 사람도 있습니다. 하지만 한 가지 생각은 공유됩니다. 의심할 여지 없이 조직에 이익을 줄 수 있는 흥미롭고 강력한 도구이지만 두려워할 필요는 없습니다. 그 효율성과 안전성은 조직 내에서 어떻게 구현되고 관리되는지에 따라 결정됩니다.

 

기본적으로 AI는 효과적으로 사용되면 프로세스 속도를 높이고 정확성을 높이는 데 도움이 될 수 있으며, 예를 들어 기계 학습 기능을 강화하는 등 다양한 방법으로 구현할 수 있습니다.

머신러닝은 AI를 활용해 빅데이터와 학습된 경험을 바탕으로 예측을 내립니다. 그 결과 보험 가치 사슬이 점진적으로 자동화되어 이전에 반복적인 작업에서 수동 작업이 제거되는 동시에 보험사가 위험, 청구 속도 및 사기 예방 측면에서 실질적인 이익을 실현할 수 있도록 돕습니다.

ML이 제공하는 측면에서는 긍정적인 측면이 부정적인 측면보다 훨씬 더 큽니다. 간단히 말해서, 이러한 복잡한 알고리즘은 누가 보험금을 청구할지부터 보험료 소비자가 지불해야 하는 금액까지 모든 것을 예측하는 보험 업계의 새로운 오라클입니다. 표면적으로는 win-win처럼 들립니다. Earnix가 2023년 산업 동향 보고서를 실시했을 때 보험 리더 중 100%가 가격 책정 및 인수 프로세스에 머신러닝(ML)을 사용할 계획이라고 말했습니다. 그러나 오늘날 실제로 그렇게 하는 사람은 20%에 불과합니다.

 

위험인가 보상인가?

 

보험사가 이 새로운 기술을 도입하는 데 느린 데에는 여러 가지 이유가 있습니다. 그 중 몇 가지에는 외부 기술을 새로운 기술로 가져오는 어려움과 보험계리사가 제안된 요율 변경을 해결하는 데 도움이 되는 일반화된 선형 모델을 구축하는 데 필요한 반복적이고 수동적인 프로세스가 포함됩니다.

외부 기술 구현 측면에서 이는 기존 시스템이 신기술과 호환되지 않기 때문에 많은 기업이 직면하는 문제입니다. 반복적이고 수동적인 프로세스의 경우, AI와 ML이 지식 격차를 줄이는 데 도움이 되겠지만, 비즈니스 내에 경험이 있는 충분한 리소스가 필요합니다. AI 플러그인은 레거시 시스템이 기능 측면에서 정체되지 않도록 하여 격차를 해소할 수도 있습니다.

 

이는 장기적인 이익을 위해 단기적인 고통을 겪는 경우입니다. 궁극적으로 보험과 같은 규제 산업에서 AI 및 ML을 사용하는 주요 동기는 고품질 의사 결정을 지속적으로 가속화해야 한다는 필요성에 뿌리를 두고 있습니다. ML의 도움을 받아 결정을 더 빨리 내릴수록 더 많은 비즈니스를 확보할 수 있으며, 더 나은 서비스를 제공하면 고객 만족도에 긍정적인 영향을 미칠 것입니다.

보험사가 이 기술을 느리게 받아들이는 또 다른 이유는 레거시 시스템에 연결된 소프트웨어 제약으로 인해 기계 학습 개발의 유연성이 부족하다는 잘못된 인식 때문입니다.

 

보험사에 대한 질문은 기존 시스템이 머신러닝 기능을 포함하지 않는데 어떻게 머신러닝 기능을 포함하는 새로운 디지털 생태계에 참여할 수 있느냐는 것입니다. 현실은 일부 레거시 플레이어가 시스템 업그레이드를 느리게 하는 반면, 이로 인해 새로운 디지털 보험 상품이 시장 전체로 확산되는 것을 막지 못하고 운영 지역에서 상당한 점유율을 차지한다는 것입니다. 시장은 발전하고 있으며 시장의 일부를 원하는 모든 사람도 그래야 합니다.

또한, 새로운 머신러닝은 일정 기간에 걸쳐 데이터 입력이 필요하기 때문에 새로운 머신러닝의 가치를 확인하는 데 시간이 걸립니다. 이는 시간과 적절한 자원의 문제입니다. 전부는 아니더라도 대부분 구매하여 보험사 시스템에 내장할 수 있는 플랫폼에는 모든 관련 지침과 직접적인 가상 지원이 함께 제공됩니다.

 

변화하는 산업 규정

 

보험산업의 규제를 바꾸려면 새로운 기술이 필요하며 이는 무시할 수 없는 사실입니다. Earnix는 2023년 산업 동향 보고서 응답자의 3분의 1 이상(38%)이 업계 규정의 변화로 인해 새로운 도구나 기술을 고려해야 한다고 답한 것으로 나타났습니다. 이러한 도구에는 AI/ML, 개인의 특정 요구 사항을 충족하는 정책 개인화, 적용 수준당 비용을 설정하는 대신 동적 가격 책정, 예측 분석이 포함됩니다. 따라서 보험 업계는 역사적으로 신기술 채택이 느렸지만, 진화하는 규제 요구 사항과 변화하는 고객 정서에 효과적으로 대응하기 위해 혁신이 필요한 기로에 서 있습니다.

 

ML은 정확성을 높이는 데 도움이 됩니다. 이러한 복잡한 시스템의 계층을 벗겨내어 결정의 "이유"와 "방법"을 밝힙니다. 보험업계에서 이러한 투명성은 단순히 호기심의 문제가 아니라 고객에 대한 신뢰와 공정성의 문제입니다.

보험사에게 설명 가능한 머신러닝은 혁신과 고객 신뢰를 잇는 가교 역할을 할 수 있습니다. 고객이 자신의 데이터가 어떻게 사용되는지, 특정 결정이 내려지는 이유를 이해하면 신뢰가 커집니다.

예를 들어, 건강 보험 신청이 거부된 경우 명확한 설명을 통해 고객은 그것이 자의적이지 않고 비즈니스 규칙이나 규제 제한과 같은 이해할 수 있는 요소에 기초한 것임을 알 수 있습니다.

 

설명 가능성은 또한 점점 더 자동화되는 프로세스에 인간의 감독을 되돌려줍니다. 이를 통해 보험 전문가는 기계의 권장 사항을 검토하고 이해하여 윤리적, 법적 표준에 부합하는지 확인할 수 있습니다. 이러한 인간의 감독은 ML이 인간의 판단을 대체하는 것이 아니라 보조하도록 보장하므로 매우 중요합니다.

이제 ML을 채택하는 기업은 시장에서도 경쟁 우위를 확보할 수 있으며 이는 매우 유익할 수 있습니다. 이러한 기술을 조기에 수용하는 보험 회사는 시장 점유율을 확보하고 혁신적인 인재를 유치하며 여전히 전통적인 방법에 의존하는 경쟁업체와 차별화할 수 있습니다.

앞서 언급했듯이 고객 경험을 향상시키는 것도 중요합니다. 이러한 모델은 제품을 개인화하고, 프로세스를 간소화하고, 고객 문의나 클레임에 더 빠르게 응답하여 만족도와 유지율을 높일 수 있습니다.

 

지금이 바로 그때다

변화는 시간, 인내, 새로운 학습이 필요한 과정입니다. 그러나 도약을 선택한 사람들에게는 부가 제공됩니다.

보험사가 혼자 일할 필요는 없다고 말하는 것이 중요합니다. 기계 학습 솔루션의 개발 및 배포에 있어 확립되고 평판이 좋은 기술 제공업체와 협력하면 전략적 이점을 제공할 수 있습니다. 보험 회사는 외부 전문 지식과 리소스를 활용하여 혁신을 가속화하고 구현 문제를 완화할 수 있습니다.

따라서 규정 변화, 기술 향상, 소비자 기대 변화 속에서 ML은 보험사의 비즈니스를 이전에는 볼 수 없었던 초점과 정확성으로 추진할 수 있습니다. 고려해야 할 사항과 계획할 부분이 많지만 이는 대부분 자신감의 문제입니다. 이는 개인적으로나 직업적으로 우리가 하거나 하지 않는 일에 가장 큰 장애물입니다.