DB손해보험은 2023년 6월부터 빅데이터 기반 맞춤형 설계와 사전 인수심사를 원스톱으로 제공하는 시스템을 운영하고 있습니다. 월 6천 명의 설계사가 10만 명 이상의 고객을 대상으로 3억 원의 계약을 체결했다고 합니다. 교보생명은 복잡한 보험 상품의 보장 내용을 신속히 분석해 설계사에게 핵심만 요약 제공하는 서비스를 운영 중이고, 인톡이라는 스타트업은 국내 32개 보험사 상품을 한 번에 비교 분석할 수 있는 플랫폼을 정식 출시했습니다. 농협생명은 30세 대리 직급의 코대리라는 챗봇을 만들어 24시간 365일 보험 상담을 제공하고 있습니다. 이처럼 보험 업계 전반에 인공지능이 빠르게 도입되고 있는데, 과연 이런 서비스들을 믿어도 될까요?
AI 보험 추천 시스템, 어떻게 작동하는가
보험 추천 시스템은 사용자의 정보를 바탕으로 최적의 보험 상품을 자동으로 찾아주는 알고리즘 기반 서비스입니다. 주로 웹사이트나 앱 형태로 제공되며, 나이, 직업, 결혼 여부, 자녀 유무, 기존 보험 가입 내역, 건강 상태 등을 입력하면 수천 개의 보험 상품을 비교 분석합니다. 이 과정에서 자연어 처리와 머신러닝 알고리즘이 함께 작동해 단순한 조건 매칭이 아닌 사용자 상황에 적합한 상품을 제시합니다. 삼성화재는 2019년 업계 최초로 머신러닝 기반 상병심사시스템 장기U를 도입했는데, 피보험자의 질병을 고려해 보험사가 인수할 수 있는 최적의 담보를 빠른 시간 내에 찾아냅니다. 2024년 심사량이 전년 대비 2배 이상 증가했지만 시스템의 안정적인 운영 덕분에 심사 소요시간은 동일했다고 합니다. 신한라이프의 S-패스는 고객이 진료 정보를 입력하고 보험금을 청구하면 실시간으로 데이터를 분석해 심사과정 없이 즉시 보험금을 지급하거나 우선 심사로 분류해 신속한 처리가 가능합니다. 일부 플랫폼은 실제 설계사들이 제공하는 플랜과 인공지능이 추천하는 플랜을 함께 보여주며 비교 분석 기능도 지원합니다. 추천되는 상품은 단순히 보험료가 저렴한 것이 아니라 사용자에게 가장 필요한 보장을 효율적으로 구성한 형태입니다. 과거 데이터와 실제 청구 사례를 학습해 사용자가 자주 필요로 하는 보장을 우선 고려하는 방식입니다.
일반인 입장에서 본 AI 보험 설계의 장점
보험에 대해 잘 모르는 일반인에게 인공지능 보험 설계는 상당한 편의를 제공합니다. 첫째, 복잡한 약관이나 상품 설명을 이해할 필요 없이 간단한 질문에 응답하는 것만으로 자신에게 적합한 보험을 제안받을 수 있어 접근성이 매우 높습니다. 둘째, 특정 보험사의 입장이 반영된 추천이 아니라는 점에서 신뢰도가 높습니다. 전통적인 보험 설계는 설계사 개인의 이해도, 판매 전략, 수수료 구조 등에 영향을 받을 수 있지만 인공지능은 오로지 데이터 기반으로 판단합니다. 셋째, 시간 절약 측면에서도 큰 장점이 있습니다. 몇 번의 클릭만으로 다양한 보험 상품을 비교할 수 있어 바쁜 직장인이나 보험에 관심은 있지만 복잡한 절차가 부담스러운 사람들에게 매우 유용합니다. 농협생명의 코대리처럼 챗봇 형태로 제공되는 서비스는 보험 용어나 상품 조건에 대해 쉽게 질문하고 설명을 받을 수 있어 이해도를 높이는 데도 효과적입니다. 실제로 교보생명의 보장분석 서포터는 상담 시간을 단축하고 고객에게 객관적이고 신뢰도 높은 보장 내용을 제안한다고 평가받고 있습니다. 최근에는 사용자의 소비 패턴과 병원 이용 내역, 가족력 등 추가적인 정보를 입력하면 더 정밀한 분석이 가능해져 개인 맞춤 설계의 정확도가 높아지고 있습니다. 이러한 요소는 일반인이 자주 빠지기 쉬운 과보장, 중복 보장, 불필요한 특약 가입 등을 예방하는 데도 기여합니다.
AI 보험 설계, 믿어도 될까? 한계는 없을까
장점이 많은 것은 사실이지만 모든 상황에서 완벽하게 신뢰할 수 있는 것은 아닙니다. 첫 번째 한계는 사용자 정보의 입력 범위와 정확성입니다. 입력된 정보를 기반으로 판단하기 때문에 중요한 건강 정보를 누락하거나 정확하지 않은 답변을 입력하면 부정확한 추천이 나올 수 있습니다. 두 번째는 모든 예외 상황까지 고려하지 못한다는 점입니다. 예를 들어 드물지만 특정 직업군이나 희귀 질환과 관련된 보장 항목은 데이터가 부족해 추천이 어렵거나 부적절할 수 있습니다. 세 번째는 법적 책임과 상담의 한계입니다. 인공지능은 상담 서비스가 아니기 때문에 실제 계약 체결 시 발생할 수 있는 분쟁이나 오해에 대해 법적으로 보호받기 어렵습니다. 보험이라는 상품 특성상 계약서의 문구 하나하나가 중요할 수 있기 때문에 최종 가입 전에는 전문가와의 상담을 병행하는 것이 필요합니다. 또한 추천하는 상품이 항상 최저 보험료를 기준으로 설계되는 것은 아니며, 사용자에게 더 나은 보장을 제시하기 위해 일부 항목을 추가할 수도 있습니다. 이런 경우 사용자는 제안된 구성에 대해 직접 판단하고 자신의 상황에 맞게 조정할 수 있어야 합니다. 마지막으로 일부 플랫폼은 특정 보험사와의 제휴에 따라 상품이 편향적으로 제공될 가능성도 있기 때문에 여러 서비스를 비교하며 사용하는 것이 바람직합니다. 판단의 최종 책임은 사용자 본인에게 있다는 점을 인지하고 현명하게 활용하는 자세가 필요합니다.
인공지능 보험 설계는 보험에 대한 지식이 부족한 일반인에게 매우 유용한 도구가 되고 있습니다. 복잡하고 방대한 정보를 정리해 맞춤형 추천을 제공하고 비교 분석을 도와줌으로써 보다 합리적인 보험 선택이 가능해졌습니다. DB손해보험의 사례처럼 실제로 많은 고객들이 혜택을 보고 있고, 보험사들도 업무 효율성을 크게 높이고 있습니다. 그러나 아직은 인간 설계사의 전문성과 경험을 완전히 대체하기 어렵고 정보의 정확성과 법적 책임 등의 문제도 존재합니다. 따라서 인공지능의 도움을 받되 중요한 결정일수록 전문가와의 상담을 병행하는 것이 현명한 접근입니다. 기술은 보조 수단이지 결정권자가 아니며 올바른 정보와 균형 잡힌 판단이 보험 가입에 있어 가장 중요한 요소입니다. 인톡 파트너스처럼 32개 보험사 상품을 한 번에 비교할 수 있는 플랫폼으로 우선 정보를 확인하고, 최종 결정 전에는 전문 설계사와 상담하는 방식이 현재로서는 가장 안전하고 효율적인 방법이라고 할 수 있습니다.