보험 상품 개발은 보험사의 여러 업무 가운데 가장 많은 부서가 함께 움직이는 일입니다. 상품기획, 계리, 언더라이팅, 법무와 준법, 마케팅, 전산 부서가 몇 달에 걸쳐 의견을 맞추고, 감독 규정에 맞는지 확인한 뒤에야 상품이 시장에 나옵니다. 최근에는 이 긴 과정의 여러 단계에 AI가 활용되기 시작했습니다. 이 글에서는 보험 상품 개발 과정을 다섯 단계로 나누고, 각 단계에서 AI가 … 더 읽기
보험에 가입할 때 건강 상태를 묻는 질문에 답하고 나면, 며칠 뒤에 가입이 승인되었다는 연락을 받거나 추가 서류를 내 달라는 요청을 받습니다. 그 사이에 보험사 안에서 일어나는 일이 언더라이팅입니다. 최근에는 이 과정에 AI가 들어오면서 몇 분 만에 가입이 끝나는 경우도 늘고 있습니다. 이 글에서는 언더라이팅이 무엇인지부터 시작해, AI 언더라이팅이 전통적인 심사와 어떻게 다른지, 실제로 어떤 구조로 … 더 읽기
보험사는 데이터가 많은 회사입니다. 수십 년 동안 쌓인 계약 정보, 보험료 납입 기록, 보험금 청구 서류가 모두 데이터입니다. 그래서 보험 AI 프로젝트를 시작할 때 많은 사람이 데이터는 충분하니 모델만 잘 만들면 된다고 생각합니다. 하지만 실제로 프로젝트를 해 보면 가장 오래 걸리고 가장 많이 막히는 곳이 바로 데이터입니다. 이 글에서는 보험 데이터가 다른 산업의 데이터와 어떻게 … 더 읽기
생성형 AI가 등장한 뒤로 보험사에서도 AI 이야기가 부쩍 많아졌습니다. 그런데 회의에서 AI를 도입하자는 말이 나올 때, 사람마다 머릿속에 떠올리는 AI가 다른 경우가 많습니다. 어떤 사람은 질문에 답하는 대화형 AI를 생각하고, 어떤 사람은 손해율을 맞히는 예측 모델을 생각합니다. 둘 다 AI이지만 하는 일과 잘하는 일이 꽤 다릅니다. 이 글에서는 생성형 AI와 예측 AI가 어떻게 다른지 쉽게 … 더 읽기
보험사 AI 적용 사례를 찾아보면 챗봇, 자동 심사, 사기 탐지, 손해율 예측처럼 수많은 단어가 쏟아집니다. 하나하나는 이해가 되지만, 이것들이 보험사 업무 전체에서 어디에 놓이는지 그림이 잘 그려지지 않는 경우가 많습니다. 그래서 이번 글에서는 보험사 업무를 순서대로 따라가며 단계마다 어떤 AI가 쓰이는지 지도처럼 정리해 보겠습니다. 보험사의 업무 흐름은 흔히 가치사슬이라고 부릅니다. 상품을 만들고, 알리고 팔고, 가입을 … 더 읽기
인슈어테크와 보험 AI는 보험 관련 기사에서 거의 매일 보이는 단어입니다. 두 단어가 한 문장 안에 함께 쓰이는 경우도 많아서 같은 뜻으로 받아들이기 쉽습니다. 하지만 두 개념은 출발점과 범위가 다릅니다. 이 차이를 알고 나면 보험업계 소식을 읽을 때 무엇이 새로운 변화이고 무엇이 기존 흐름의 연장인지 훨씬 쉽게 구분할 수 있습니다. 이 글에서는 인슈어테크와 보험 AI가 각각 … 더 읽기
보험 AI라는 말이 자주 들립니다. 챗봇 상담, 보험금 자동 심사, AI 언더라이팅 같은 소식이 연이어 나오면서 보험도 이제 AI 산업이 되었다고 말하는 사람도 많습니다. 그런데 보험 현장에서 일해 보면 조금 다르게 느껴집니다. 보험은 AI 때문에 데이터 산업이 된 것이 아니라, 처음부터 데이터로 움직이던 산업이었고 AI는 그 데이터를 다루는 방식을 바꾸고 있을 뿐입니다. 이 글은 보험 … 더 읽기