1. 보험 산업의 전략적 전환 기회

현재 생성형 AI는 도입 초기 단계에 있지만, 이미 다양한 산업과 기능 전반에 적용 가능한 범용형 활용 사례(horizontal use case)들이 빠르게 확산되고 있다. 대표적으로 가상 비서의 대화 생성, 코드 자동화, 마케팅 및 세일즈 콘텐츠 제작 등 여러 비즈니스 기능에 공통 적용되는 것이 특징이다. 이처럼 업종 간 경계를 넘나드는 이러한 범용형 활용의 확산은, 기업들이 타 분야에서 이미 검증된 AI 역량을 빠르게 응용해 시장 출시 속도를 높이거나 패스트팔로어(fast follower) 전략을 효과적으로 실행하는 데 유리한 기반이 된다. 

한편 보험 산업은 생성형 AI의 산업 특화 활용 사례(vertical use case)가 특히 중요한 분야로 꼽힌다. 이는 단순히 범용 기술을 도입하는 수준을 넘어, 복합적이고 규제 중심적인 보험 산업 특성에 맞춘 도메인 지식, 맥락 이해, 고도의 전문성이 필수적으로 요구된다. 실제 적용을 위해서는 기존 모델을 보험 환경에 맞게 조정하거나, 특정 목적에 최적화된 전용 모델(special-purpose model)을 새롭게 구축하고, 이를 뒷받침할 전략적이고 선별적인 투자가 병행되어야 한다. 예를 들어, 언더라이팅 의사결정을 지원하기 위해 비정형 데이터를 분석해 위험 패턴을 도출하는 특화 솔루션이 등장하고 있으며, 최초보상신고(FNOL, first notice of loss) 시스템을 통해 운전자나 목격자의 개입 없이도 고객 정보, 사고 발생 장소와 영상 등이 실시간으로 보험사에 전달되는 사례도 점차 확대되고 있다. 그러나 보험 산업의 진정한 혁신은, 개별 기능에 머물던 생성형 AI 활용을 유기적으로 연결해 전 과정이 통합된 엔드투엔드(end-to-end) 솔루션으로 발전시키는 데 있다.

2. 투자를 가치로 연결하는 전략적 접근

보험사는 생성형 AI를 통해 실질적인 가치를 창출할 수 있는 전환점에 와 있다. 이를 실현하기 위해서는 각 보험사의 전략 방향에 맞춘 신중한 투자가 필요하며, 이를 통해 AI의 잠재력을 현실적인 성과로 연결할 수 있다. 특히, 보험사는 다음의 세 가지 핵심 가치 축을 중심으로 생성형 AI를 전략적으로 활용함으로써 비약적인 전환 성과를 도출할 수 있다. 바로 ▲수익성 및 성장, ▲비용 절감과 운영 효율성, ▲운영 인텔리전스 및 실행 역량이다.

1. 수익성 및 성장

생성형 AI에 대한 전략적 투자는 보험사가 잠재된 성장 기회를 발굴하고, 상품 포트폴리오를 고도화하며, 시장 범위를 확장하는 데 기여할 수 있다. 이러한 변화는 궁극적으로 수익성 향상으로 이어질 수 있으며, 현재 많은 보험사들이 신규 수익원을 창출할 수 있는 적용 사례를 검토하고 있다. 이미 기술 업계에서는 이러한 가능성이 현실화되고 있다. 예를 들어, 구글의 Bard는 고도화된 기능을 바탕으로 생성형 AI 혁신의 핵심 기술이자 새로운 수익 모델의 기반으로 작동하고 있다.

2. 비용 절감과 운영 효율성

생성형 AI 기반 솔루션에 대한 전략적 투자는 보험사는 리스크가 낮은 업무 영역에서 콘텐츠 생성 등 반복 작업을 자동화해 비용을 절감하고 전반적인 운영 효율성을 높일 수 있다. 특히 마케팅(세일즈 및 브랜딩 콘텐츠), 인사(채용 공고 작성), 법무(계약서 초안 생성)와 같은 비핵심 지원 부문에서는 적은 리스크로 리소스 배분 최적화와 예산 효율화를 기대할 수 있다.

3. 운영 인텔리전스 및 실행 역량 강화

생성형 AI는 코드 자동화 등 기술 활용을 통해 소프트웨어 개발 주기를 단축하고 생산성을 끌어올리는 데 기여하고 있다. 이는 교육·훈련 시간을 줄이는 동시에, 업무 처리 속도와 실행력을 동시에 개선할 수 있다는 점에서 의미가 크다. 예를 들어, 최근 도입된 ChatGPT의 코드 인터프리터(code interpreter)는 광학 문자 인식(OCR)*과 데이터 시각화 작업을 지원해 영업 및 고객 지원팀의 반복 업무를 줄이고 실행력을 높이는 데 도움을 주고 있다.

* 광학 문자 인식(OCR, Optical Character Recognition): 이미지에서 문자를 인식해 디지털 텍스트로 변환하는 기술을 말한다.

이처럼 각 보험사가 자사 전략에 맞춰 이 세 가지 가치 영역에 균형 있게 투자한다면 생성형 AI의 잠재력을 실질적인 비즈니스 성과로 연결할 수 있을 것이다. 빠르게 변화하는 보험 산업 환경 속에서 장기적인 경쟁 우위를 확보하는 기반도 마련할 수 있다.

3. 보험 밸류체인 전반의 AI 활용 사례

보험 가치사슬 전반에 걸쳐, 생성형 AI가 창출할 수 있는 기회는 점점 더 다양해지고 있다. 하지만 기술이 아직 초기 단계에 있는 만큼, 보험사들은 새로운 가능성을 적극적으로 활용하면서도 수반되는 리스크를 신중하게 관리하려는 균형점을 찾고 있는 상황이다. 이러한 흐름 속에서 생성형 AI는 언더라이팅, 클레임, 고객 응대 등 보험 실무 전반에 걸쳐 구체적인 활용 사례로 빠르게 확산되고 있다.

손해보험(P&C, Property and Casualty)

손해보험(P&C) 분야에서 생성형 AI는 클레임 처리 효율화와 리스크 관리 고도화에 실질적인 기여를 할 수 있다. 

• 클레임 처리 자동화(핵심 가치: 업무 생산성 향상 및 비용 절감): 생성형 AI 기반 챗봇을 활용해 최초보상신고(FNOL)를 자동화하고, 고객에게 수리 및 초기 조치 관련 정보를 실시간으로 제공함으로써 처리 속도를 단축하고 고객 경험을 향상시킬 수 있다. 이러한 자동화는 업무 생산성 향상은 물론, 비용 절감 효과로도 직결된다.

• 리스크 예방 및 통제(핵심 가치: 업무 생산성 향상 및 신규 수익 창출): 생성형 AI는 리스크 식별과 예방 전략 수립에도 중요한 역할을 한다. IoT, 영상, 텍스트 등 다양한 형태의 클레임 데이터와 과거 사고 이력, 기상 데이터와 같은 외부 요인을 분석해 손실 가능성이 높은 위험 지역이나 상황을 사전에 파악할 수 있다. 이를 통해 보험사는 안전 조치 개선이나 보장 조건 조정 등 구체적인 사전 대응 전략을 수립할 수 있으며, 이는 곧 리스크 관리 역량 강화와 신규 수익 기회 창출로 이어진다.

생명보험(L&A, Life & Annuity)

생명보험 시장에서는 보험에 대한 오해나 정보 부족이 가입을 가로막는 주요 요인으로 작용하고 있다. 예를 들어, 10명 중 8명의 밀레니얼 세대가 보험료를 실제보다 높게 인식하고 있으며, 3명 중 1명은 자신이 보험 자격을 갖추지 못했거나 가입 권유를 받은 적이 없다고 느낀다 . 이처럼 보험에 접근하지 못한 잠재 고객층을 효과적으로 공략하기 위해, 보험사는 생성형 AI의 역량을 활용해 보다 개인화되고 비용 효율적인 방식으로 고객에게 다가갈 수 있다.

• 상품 개인화(핵심 가치: 신규 수익 창출):  생성형 AI는 온라인에서 보험 상품을 탐색하는 고객의 관심과 니즈를 빠르게 포착하고, 그에 맞는 맞춤형 제안을 통해 신규 고객을 정밀하게 타겟팅할 수 있다. 보험사는 자사 플랫폼뿐만 아니라 제3자 데이터를 포함한 다양한 정보 출처를 분석해 청구 이력, 보장 선호, 소셜미디어 활동, 보장 공백 등 개인의 라이프스타일과 위험 특성을 파악하고, 이를 기반으로 고객별 최적화된 상품 설계나 보장 범위 조정이 가능하다. 이러한 접근은 고객의 기대와 실제 상황에 더욱 정교하게 부합하며, 실질적인 가입 전환과 수익 확대로 이어지는 전략적 수단이 될 수 있다.

• 에이전트 지원(핵심 가치: 업무 생산성 향상): 생성형 AI는 CRM 툴과 연계되어, 설계사와 마케터에게 고객에 대한 정제된 정보와 맞춤형 인사이트를 제공할 수 있다. 이를 통해 현장에서는 더욱 효율적이고 정교한 상담이 가능해진다. 예를 들어, AI는 텍스트와 이미지 기반의 상품 요약, 보장 비교, 개인 맞춤형 추천, 실시간 시뮬레이션 등을 자동으로 생성해 설계사가 고객 응대 중에도 즉시 필요한 정보를 전달하고, 복잡한 질문에도 실시간으로 대응할 수 있도록 지원한다. 이러한 기능은 고객 경험을 향상시키는 동시에 에이전트의 업무 생산성과 상담 품질을 함께 끌어올릴 수 있다.

• 언더라이팅 및 가격 산정 최적화(핵심 가치: 업무 생산성 향상 및 비용 절감): 생성형 AI 모델은 대규모 이력 데이터를 기반으로, 구조화된 데이터(청구 이력, 위치 정보, 의료 데이터 등)와 비구조화된 데이터(소셜미디어 상의 텍스트·이미지 등)를 통합 분석해 개별 고객의 위험 수준을 정밀하게 평가할 수 있다. 이를 통해 청구 가능성을 사전에 예측하고, 언더라이팅 의사결정을 보다 빠르고 정확하게 수행할 수 있으며, 고객별 맞춤형 적정 보험료 산정까지 가능해진다. 이러한 자동화된 언더라이팅 및 가격 책정 프로세스는 보험사의 업무 생산성 향상과 운영 비용 절감 모두에 기여할 수 있다.

단체보험(Group)

생성형 AI는 단체 보험사(Group insurers)가 고용주와 임직원 모두에게 차별화된 가치를 제공하는 새로운 방식을 열어주고 있다. 보험사는 생성형 AI를 통해, 기업 고객의 특성과 구성원 데이터를 정교하게 분석하고, 이를 기반으로 맞춤형 인사이트와 최적화된 보장 제안을 제공할 수 있다. 이를 통해 고용주는 직원 복지 프로그램의 경쟁력을 높일 수 있으며, 보험사는 단체 보험 상품의 만족도와 유지율을 동시에 강화할 수 있다.

맞춤형 단체 보험 설계 (핵심 가치: 신규 수익 창출 및 업무 생산성 향상): 생성형 AI는 인구통계 정보, 건강 프로필, 구성원별 청구 이력 등 다양한 데이터를 통합 분석해, 구성원 특성에 최적화된 단체 보험 상품과 복리후생 패키지 설계를 지원할 수 있다. 이러한 데이터 기반 접근은 고용주가 구성원의 다양한 니즈를 반영한 차별화된 복지 제안(value proposition)을 마련할 수 있도록 돕고, 보험사에게는 신규 매출 기회 확보와 복지 설계 프로세스의 효율성·정밀성 강화라는 두 가지 가치를 동시에 제공한다.

구성원 참여 강화 (핵심 가치: 신규 수익 창출 및 업무 생산성 향상): 생성형 AI는 가입자의 선호도, 구매 이력, 소셜미디어 활동 등 다양한 데이터를 분석해, 개인별 라이프스타일과 니즈에 최적화된 인사이트를 도출할 수 있다. 이를 바탕으로, 건강 관리 팁이나 재무 설계 조언 등 개인 맞춤형 정보를 선제적으로 제공함으로써 구성원의 전반적인 웰빙 향상을 지원하고, 보험 상품에 대한 참여도와 만족도를 동시에 높일 수 있다.

4. 생성형 AI 생태계를 움직이는 핵심 동력

현재 다양한 기술 기업들이 생성형 AI의 가치를 선점하고 확장하기 위해 인프라, 기초 모델, 애플리케이션 개발 등 여러 계층에 걸쳐 적극적으로 역량을 강화하고 있다. 각 계층은 규모, 데이터 접근성, 브랜드 파워, 고정 고객 기반 등 서로 다른 경쟁 요인에 의해 시장의 역동성이 형성되고 있으며, 기술별·플레이어별로 차별화된 전략이 빠르게 전개되고 있다.

인프라 계층(infrastructure layer)*에서는 구글, 마이크로소프트, 아마존  등 주요 하이퍼스케일러 (hyperscaler)**들이 확장 가능한 컴퓨팅 파워를 제공하며 시장 지배력을 강화하고 있다. 이들은 OpenAI(Azure), Anthropic(Google)  등 주요 기초 모델 기업들과 장기 파트너십을 맺고 향후 대규모 워크로드 확보에 나서며, 자체 에코시스템 내에서 영향력을 더욱 공고히 다지고 있다. 

기초 모델 계층(foundational model layer)***에서는 OpenAI, Stability AI, 구글, 아마존 베드록(Amazon Bedrock) 등이 모델의 견고성과 신뢰성 확보를 위해 AI 인재를 적극적으로 유치하고 있다. 이를 기반으로 학습 체계와 품질 관리 시스템을 정교하게 설계해, 모델의 성능과 신뢰성을 지속적으로 고도화하고 있다. 이러한 투자에 대한 수익 창출 방안으로는, 모델 사용에 대한 라이선스 요금을 부과하거나, GPT-3.5를 마이크로소프트 Edge에 통합하고, LaMDA를 구글 검색에 적용하며, GPT-4에 코드 인터프리터(Code Interpreter) 기능을 추가하는 등 상용 제품과 서비스를 통해 수익을 실현하는 전략을 전개하고 있다.

* 인프라 계층(infrastructure layer): 컴퓨팅 파워, 서버, 클라우드 등 기반 기술

** 하이퍼스케일러(hyperscaler): 초대형 데이터 센터를 운영하며 클라우드 인프라와 다양한 디지털 서비스를 제공하는 기업을 말한다. 대표적인 하이퍼스케일러 기업으로는 아마존 웹 서비스(AWS), 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure), 구글 클라우드 플랫폼(GCP) 등이 있다.

*** 기초 모델 계층(foundational model layer): GPT, Claude, LaMDA처럼 핵심 AI 모델을 만드는 층

애플리케이션 계층(application layer)에서는 보험 산업의 고유한 니즈와 빠르게 변화하는 수요에 대응하기 위해 다양한 스타트업들이 생성형 AI 기반의 특화 솔루션을 앞다투어 개발하고 있다. 다음은 현재 주목받고 있는 대표 사례들이다:

• 식스폴드(Sixfold) 는 언더라이팅 프로세스를 간소화하고 리스크 평가를 고도화하는 최초의 생성형 AI 기반 툴을 선보였다. 이 솔루션은 다양한 제3자 데이터 소스를 수집해 패턴을 식별하고, 이를 보험사가 요구하는 언더라이팅 보고서 포맷에 맞춰 자동으로 요약·정리함으로써, 언더라이팅 업무의 속도와 정확성을 동시에 크게 향상시킬 수 있도록 설계됐다.

• 다이스 테크놀로지(Dais Technology) 는 팔라딘 그룹(Paladin Group)과 협력해 언더라이팅과 리스크 관리 프로세스를 혁신적으로 고도화하는 대규모 언어 모델(LLM) 기반 생성형 AI 솔루션, UnderwriteGPT를 출시했다. 이 솔루션은 언더라이팅 심사와 리스크 평가 과정을 보다 빠르고 정밀하게 지원해, 보험 가입자에게 더 합리적인 보험료와 최적화된 보장 설계를 제공할 수 있도록 설계됐다.

• 루츠 오토메이션(Roots Automation)은 보험 산업에 특화된 독자적 대규모 언어 모델(LLM)인 InsurGPT 를 개발했다. InsurGPT는 ACORD 표준 문서, 의료 청구서 등 구조화된 데이터는 물론, 견적서, 최초보상신고(FNOL), 보험 가입 신청서, 고객 커뮤니케이션 기록 등 비정형 문서까지 폭넓게 읽고, 필요한 정보를 정확하고 고도화된 방식으로 추출할 수 있도록 정밀하게 최적화됐다. 이 모델은 보험 산업에 특화된 방대한 데이터셋과 프로세스 운영 지식을 기반으로 학습해, 데이터 추출 및 분석의 정확성, 속도, 신뢰성을 획기적으로 높이는 동시에, 오탐(false positives) 발생률을 효과적으로 낮추는 데 기여하고 있다.

• 콜리션(Coalition)은 브로커와 기업이 사이버 리스크로부터 스스로를 보호할 수 있도록 지원하는 생성형 AI 기반 솔루션, CoalitionAI 를 출시했다. CoalitionAI는 생성형 AI와 대규모 언어 모델(LLM)을 활용해, 미국 내 보험 브로커를 대상으로 사이버 보안 모범 사례와 보험 상품 정보를 교육하는 챗봇 기능을 제공한다. 또한, 사이버 위험을 실시간으로 평가하고 모니터링할 수 있는 통합 관리 플랫폼을 운영함으로써, 보다 체계적이고 선제적인 리스크 대응을 가능하게 한다.

• Simplifai 는 보험 산업에 특화된 자사 최초의 대규모 언어 모델(LLM), InsuranceGPT를 공개했다. 이 모델은 보험 관련 데이터를 기반으로 정밀하게 학습되었으며, Simplifai의 노코드 AI 플랫폼에서 구동되어 보험사들이 별도 개발 없이도 생성형 AI를 실무에 손쉽게 적용할 수 있도록 설계되었다.

보험사는 생태계 전반의 혁신 플레이어들과 긴밀히 연결된 전략을 수립해야 한다. 이를 통해 새로운 AI 역량을 보다 빠르게 확보하고, 시장 대응 속도 또한 획기적으로 높일 수 있을 것이다.

* 애플리케이션 계층(application layer): 생성형 AI 모델을 실제 비즈니스 문제에 적용하는 솔루션이나 서비스를 개발하는 층

5. AI 리스크와 규제 대응 전략

생성형 AI는 보험 산업에 새로운 가능성을 열어주고 있지만, 본격적인 확산을 위해서는 몇 가지 핵심 리스크를 반드시 선제적으로 고려하고 체계적으로 관리해야 한다.

• 악성 환각(malicious hallucination), 딥페이크(deepfake), 피싱(phishing), 프롬프트 인젝션(prompt injection)* 등 다양한 사이버 위협은 공격 표면을 넓히고, 고객 신뢰를 심각하게 훼손할 수 있다.

*프롬프트 인젝션(prompt injection): AI 모델이 주어진 프롬프트에 대해 잘못된 방식으로 반응하도록 유도하는 기법

• 적절한 가드레일 구축과 지속적인 모니터링 없이 생성형 AI를 운용할 경우, 기존 데이터의 편향을 그대로 모방하거나, 차별적 결과를 확산시킬 위험이 존재한다.

• 생성형 AI 모델은 대개 독점적이거나 민감한 데이터를 기반으로 학습되기 때문에, 규제 준수, 데이터 노드 분리(node Isolation), 소스 추적성(Source Traceability) 확보가 필수적이다.

• 보험 산업 특유의 고객 응대와 사고 처리 프로세스는 높은 수준의 공감력과 섬세한 인간적 소통을 요구한다. AI 기반 자동화에 과도하게 의존할 경우, 고객 경험이 획일화되면서 만족도와 충성도가 저하될 수 있다.

• 규제 환경도 빠르게 진화하고 있다. 일부 주(State)에서는 이미 보험사의 AI 활용을 감독하는 관련 법령이 시행 중이거나 제정이 추진되고 있으며, 보험 감독당국은 기존 주법 및 연방법을 근거로 보험사의 AI 리스크 관리 책임을 강화하려는 움직임을 보이고 있다 .

-

이러한 리스크를 효과적으로 관리하기 위해, 보험사는 윤리적 AI 개발을 핵심 원칙으로 삼아야 한다. 다양한 대표성 있는 학습 데이터를 적극 활용하고, 탄탄한 거버넌스 체계를 구축해 AI 시스템을 지속적으로 점검하고 감독해야 한다. 아울러, 의사결정 과정 전반에서 투명성을 확보하는 것도 필수적이다.

• 변화하는 법령 및 규제 가이드라인을 상시 모니터링하고, 이에 부합하는 컴플라이언스 체계를 유지하고 주기적으로 점검해야 한다.

• 내부 AI 시스템은 물론, 외부 벤더의 모델이나 결과물에 대해서도 철저한 감시와 관리 체계를 구축하고, 신뢰할 수 있는 파트너와는 명확한 역할 정의 및 긴밀한 커뮤니케이션을 유지해야 한다.

• 보험료 인상, 인수 거절 등 고객에게 불리한 결정이 내려질 경우, 그 배경과 판단 기준을 투명하게 설명할 수 있어야 하며, 민원 처리 및 알고리즘 편향 발생 시 신속한 조치가 가능한 대응 체계를 갖춰야 한다.

• 조직 전반에 걸쳐 생성형 AI 활용에 대한 체계적인 교육 프로그램을 마련하고, 실무자의 이해도와 책임 의식을 함께 고도화하는 것이 중요하다.

• 향후 도입될 새로운 규제나 감독 기준을 유연하게 수용할 수 있도록, 기술 시스템과 운영 프로세스를 탄력적으로 설계하고 지속적으로 보완해야 한다.

• 생성형 AI 도입이 브랜드 이미지 및 고객 신뢰에 미치는 영향을 고려해, 마케팅 및 커뮤니케이션 조직과 전략적으로 협업하고, 외부 메시지와 커뮤니케이션 톤을 정교하게 관리할 필요가 있다.

6. 보험사의 실질적 도입을 위한 실행 전략

혁신적인 기술이 등장할 때마다, 일부 조직은 그 참신함에 매료되어 명확한 전략 없이 성급히 실험에 나서기도 한다. 그러나 이러한 접근은 종종 ‘무계획한 디지털 실행’으로 끝나며, 기대했던 성과를 내지 못하는 경우가 많다. 생성형 AI의 잠재력을 실질적인 비즈니스 성과로 연결하기 위해서는 단순한 도입을 넘어, 명확한 목표 설정과 함께 부서 간 협업이 유기적으로 이뤄지는 전략적 접근이 필요하다. 특히 빠른 속도로 진화하는 생성형 AI는 독자적으로 추진하기보다는, 기술 역량과 인사이트를 보유한 파트너, 업계 전문가, 외부 기관들과 긴밀히 협력하며 함께 발전하는 것이 장기적 성공의 열쇠가 될 수 있다.

• 경영진이 생성형 AI의 가능성과 잠재적 리스크를 균형 있게 이해할 수 있도록 체계적인 교육을 실시해, 조직 전체가 공통된 방향성과 전략적 인식을 공유할 수 있도록 해야 한다.

• 사업 부문 리더와 주요 C레벨 임원을 포함한 다학제 협업체계를 구성하고, 기술 트렌드와 시장 변화에 유기적으로 대응할 수 있는 조직 차원의 통합적 대응 전략을 수립해야 한다.

• 자동화 효과가 클 것으로 예상되는 업무 영역을 중심으로 우선순위를 정하고, 명확한 투자 수익률(ROI)이 기대되는 활용 사례부터 단계적으로 추진해 나가는 것이 바람직하다.

• 데이터 엔지니어링, 데이터 파이프라인, MLOps(machine learning operations)

* 도구 구축, AI 인재 확보 등을 포함한 종합적인 기술 전략을 명확히 수립해야 한다.

* MLOps(machine learning operations): 머신러닝 모델을 효과적으로 개발, 배포, 운영하는 프로세스를 체계화하는 방법론

• 특히 자사만의 경쟁 우위를 창출할 수 있는 독점적 데이터 자산을 조기에 식별하고, 이를 체계적으로 수집·정제함으로써 향후 생성형 AI 활용을 위한 기반을 선제적으로 마련해야 한다.

• 외부 자문가, 기술 파트너 등 생태계 전반과의 전략적 협업을 통해 신기술을 실험하고, 퍼스트 무버(first mover)로서 시장 주도권을 확보할 수 있는 실행력을 갖춰야 한다.

• 빠르게 변화하는 규제 환경을 지속적으로 모니터링하고, 정보 보안과 리스크 관리를 위한 가드레일을 체계적으로 구축해 신뢰 기반의 AI 운영체계를 확보해야 한다.