인공지능(AI) 시대를 맞아 미래 경쟁력 확보를 위해선 고품질 데이터 확보하고, 학습을 통해 방향성을 잡아야 한다는 분석이 나왔다. 보험개발원이 12일 서울 여의도 FKI타워 컨퍼런스센터에서 개최한 '2025 KDI 보험미래포럼'에서 양경희 보험개발원 데이터신성장실 실장은 이같은 의견을 내놨다. 이번 포럼에선 보험개발원 외에 아마존웹서비스(AWS), IBM, 밀리만 등 글로벌 보험업계 전문가들이 참석해 AI의 혁신 사례에 대해서도 소개했다. 

◆ "보험산업 AI 경쟁력, 데이터 활용이 관건"

우선 양경희 실장은 "자체 보유한 보험데이터를 이용해 업무효율화 등 회사 내부적 활용에선 어느 정도 성과를 내고 있다"며 "하지만 사전 위험 예방 관리 등 대외서비스 부분에선 아직 부족하다"고 밝혔다. 고객에 대한 이해를 기반으로 제공되는 맞춤형 서비스인 개인화된 솔루션 제공에선 큰 성과가 없다는 것이다. 또 보험 산업이 미래 성장 동력 확보의 해답을 데이터에서 찾아야 한다고 강조했다.

데이터 밸류 체인 과정을 통해 활용 가치를 높이면 신사업 확대와 부가가치 창출, 위험예방 등 사회적 역할도 확대될 수 있다는 것이다. 데이터 가치화를 위해선 AI를 비롯한 최신 디지털 기술과 분석 기법도 적극 활용해야 한다. 그는 우선 데이터 수집 단계를 설명했다. 과거 보험사는 텍스트나 숫자 중심의 데이터를 수집해왔다.

하지만 최근에는 신기술이 적용된 다양한 디바이스를 통해 각 산업에서 이미지·동영상 등 비정형 실시간 데이터를 확보할 수 있게 됐다. 이에 데이터 분석 방법도 달라졌다. 사람의 경험과 데이터를 기반으로 분석해 정형화되고 반복적인 방식이었다. 하지만 신기술 발전으로 AI를 기반으로 한 대규모 실시간 데이터의 다양한 분석이 가능해졌다. 세번째인 분석결과를 활용하는 방식도 점차 넓어졌다.

보험사들은 데이터 분석 결과를 토대로 전통적인 위험 보장 기능을 넘어 사전 위험 예방과 사후 관리까지 서비스 영역을 확대하고 있다. 마지막으로 데이터 재생산 단계는 다시 최초로 돌아가는 단계기도 하다. 양경희 실장은 "새로운 산업별 개별 데이터들의 결합으로 새로운 집합 데이터를 만들어낼 수 있고 이 단계에서 소비자가 진정으로 원하는 것을 정확하게 파악하는 단계"라고 설명했다.

◆ "데이터 혁신, 운전습관에 질병 예측까지"

이어 보험개발원이 AI 시대에 데이터 혁신을 위해 시행중인 사업에 대해 소개했다. 보험개발원은 데이터 가치사슬 전반에서 다양한 혁신 사업을 추진하며 보험산업의 미래 성장 지원에 나서고 있다. 먼저 자동차 운전습관 데이터다. 최근 안전운전 시 보험료를 할인해주는 상품에 대한 소비자 관심이 높아지면서 다수의 보험사가 관련 상품을 내놓고 있다. 그러나 운전습관 데이터의 외부업체 의존으로 적시성 있는 상품 제공에는 한계가 있다는 지적이다.

이에 보험개발원은 보험사와 함께 모바일 앱 기반 운전습관 데이터 수집 플랫폼을 구축해 사고와 밀접한 운전습관을 파악할 수 있는 원천 데이터를 제공하고 있다. 만성질환 증가와 인구 고령화로 국민 의료비 부담이 커짐에 따라 질병 사전 예방의 필요성이 높아지고 있다. 이에 보험개발원은 2017년부터 학계와 공동연구를 통해 당뇨병, 고혈압 등 주요 질병 발생률을 예측하는 모델을 개발했다.

약 100만 명의 공공데이터를 활용해 개인별 10년간 질병 이력을 분석할 수 있도록 자료를 재구조화했으며, 의료 전문가 의견과 머신러닝 기반 성능 검증을 거쳐 신뢰도 높은 예측모델을 완성했다. 세 번째는 자동차 수리비 자동견적 시스템이다. 사고 차량 사진을 입력하면 AI가 파손 정도를 자동으로 인식해 수리비를 산출하는 시스템이다.

AI 모델은 사고 부품 종류와 손상 정도를 자동 판단해 예상 수리 내용과 금액을 제공하며, 중복 사진 검출과 수리비 자동 심사 등 다양한 기능을 통합 지원한다. 양경희 실장은 "이를 활용하면 손해사정의 편의성과 정확성이 높아지고, 보험사의 자동차 사고 보상 프로세스 효율화에도 기여할 수 있다"고 말했다. 또 보험개발원은 외부기관과 보험정보를 연계해 빅데이터 분석을 수행하고 있다.

통신, 카드, 신용 등 외부 데이터를 가명 결합해 활용하며 이를 통해 개인별 생활방식과 소비패턴 차이를 반영한 맞춤형 보험상품 개발이 가능하다. 데이터 3법 시행으로 다양한 산업 간 데이터 결합이 활발하지만 보험산업은 타 업권에 비해 참여 비중이 낮은 편이다. 보험산업은 외부 데이터와 결합을 통해 고품질 데이터를 재생산하고 이를 기반으로 고객을 잘 이해하는 산업으로 발전할 필요가 있다는 것이다.