관리형 AI를 활용한 보험 산업의 AI 기반 솔루션: 보험 산업이 최대의 전환점에 직면한 이유.

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게시일: 2025년 12월 10일 / 업데이트일: 2025년 12월 10일 – 저자: Konrad Wolfenstein

관리형 AI를 활용한 보험 산업의 AI 기반 솔루션: 보험 산업이 최대의 전환점에 직면한 이유 – 이미지: Xpert.Digital

AI를 생존 전략으로 활용하기: 알리안츠, 뮌헨 리, 취리히앤컴퍼니 - 보험 산업은 역사적인 전환점에 서 있다.

'디지털 마비'의 종식: 관리형 AI가 보험 산업을 구하는 방법

수십 년간 위험 통합과 점진적 혁신에 기반한 안정적인 비즈니스 모델로 기능해 온 기존 보험 업계는 이제 기술 부채, 폭발적인 비용 증가, 규제 압력이라는 최악의 상황에 직면해 있습니다. 수치가 이를 명확히 보여줍니다. 전 세계적으로 보험 사기 피해액은 연간 약 1,220억 달러에 달하지만, 역설적이게도 기존 기업들의 IT 투자액 중 최대 90%가 구식 시스템 유지 보수에만 사용되고 있습니다. 이는 혁신을 저해하는 "디지털 마비" 현상입니다.

하지만 정체의 대가는 더 이상 단순한 효율성 손실의 문제가 아니라, 존립 자체를 위협하는 심각한 문제로 대두되고 있습니다. 사기 수법이 더욱 역동적으로 변하고 고객이 실시간 서비스를 기대하는 시대에, 단순히 보험 계약을 관리하는 것만으로는 더 이상 충분하지 않습니다. 업계의 해답은 관리형 AI 솔루션의 전략적 도입에 있습니다. 이러한 기술은 더 이상 선택적인 장치가 아니라, 거대한 "레거시 함정"을 극복하고, 보험금 청구 처리와 같은 프로세스를 획기적으로 가속화하며, 그 어느 때보다 정확하게 위험을 평가할 수 있도록 하는 핵심적인 수단입니다.

본 분석에서는 이러한 변화의 경제적 측면을 자세히 살펴봅니다. 알리안츠와 같은 업계 거물 기업의 IT 거대 조직이 형성된 역사적 배경부터 새로운 EU AI 법안의 함정에 이르기까지, 보험사들이 엄격한 규제와 필수적인 자동화 사이에서 어떻게 균형을 유지하고 있는지 조사합니다. 관리형 AI가 단순한 소프트웨어를 넘어 미래 경쟁력의 기반이 되는 이유와 향후 10년 동안 승자와 패자를 가를 전략은 무엇인지 알아보세요.

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보험사들이 미래를 자동화로 없애버리는가, 아니면 현명하게 미래를 만들어가는가?

보험 산업은 기술적, 경제적, 규제적 요인들이 융합되어 근본적인 변화를 강요하는 중요한 전환점에 서 있습니다. 수십 년 동안 수작업, 분산된 데이터 구조, 그리고 점진적인 혁신에 기반하여 구축된 보험 사업 모델은 점점 더 큰 압박을 받고 있습니다. 현실은 명백합니다. 보험 업계는 현재 재산 및 상해 보험 사기로 인해 연간 약 1,220억 달러의 손실을 입고 있으며, 독일에서만 연간 60억 유로 이상의 손실이 발생하고 있습니다. 동시에 보험사 IT 예산의 70%는 점점 더 복잡성으로 인해 붕괴 직전에 있는 노후화된 시스템을 유지하는 데 사용되고 있습니다. 전 세계 보험사의 3분의 2는 아직 인공지능을 시범 프로젝트 이상으로 확장하여 일상 업무에 통합하는 데 실패했습니다.

이러한 상황은 단순히 효율성 격차를 넘어 생존의 문제로 직결됩니다. 따라서 보험 산업을 위한 관리형 AI 솔루션은 단순한 기술적 유행이나 선택적인 현대화 요소가 아니라, 보험 회사의 경쟁력, 수익성, 그리고 궁극적으로 장기적인 시장 생존 가능성을 결정짓는 전략적 필수 요소입니다. 본 보고서는 이러한 변화 과정의 이면에 있는 경제적 동인, 제도적 주체, 그리고 시장 메커니즘을 분석합니다. 또한 통합 솔루션 플랫폼으로서의 관리형 AI 시스템이 보험사들이 기존 시스템의 한계를 극복하고, 실시간으로 사기를 탐지 및 예방하며, 보험금 청구 처리 속도를 높이고, 맞춤형 고객 경험을 확장할 수 있도록 지원하는 방식을 중점적으로 다룹니다.

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전기기계식 데이터 처리에서 디지털 마비까지

보험 산업의 현재 상황을 이해하려면 기술 발전 과정을 살펴볼 필요가 있습니다. 예를 들어, 알리안츠는 1956년 유럽 최초로 IBM 650 메인프레임 컴퓨터를 도입한 보험 회사였습니다. 이는 데이터 처리 방식을 혁신적으로 변화시키고 보험사들이 수백만 건의 보험 계약을 효율적으로 관리할 수 있도록 한 획기적인 발전이었습니다. 이후 수십 년 동안 이러한 시스템은 새로운 요구 사항을 충족하기 위해 지속적으로 확장되고 개선되었습니다. 각 기능은 통합된 것이 아니라 계층적으로 구축되었습니다. 보험 관리, 보험금 청구 처리, 청구서 발행, 고객 관리 시스템은 부분적으로는 독립적이고 부분적으로는 서로 연관된 형태로 발전해 왔습니다.

이는 역사적으로 이해할 만하고 경제적으로도 타당했습니다. 20세기 말까지 이러한 단일 시스템은 보험업계뿐 아니라 거의 모든 주요 금융기관에서 표준 비즈니스 모델이었습니다. 당시에는 확장성과 수익성을 확보할 수 있었습니다. 그러나 이러한 시스템은 유연성, 빠른 반복 작업 또는 외부 통합을 고려하여 설계된 것이 아니었습니다. 안정적이고 예측 가능한 프로세스에 최적화되어 있었습니다.

새천년이 시작되고 그 후 20년 동안 이러한 결정의 단점이 드러났습니다. 전 세계 금융 서비스 업계가 합병, 새로운 규제, 그리고 인슈어테크 기업의 등장으로 압박을 받으면서 보험사들은 스스로도 완전히 이해하지 못하는 시스템에 점점 더 의존하게 되었습니다. 어떤 경우에는 기술적 의존성이 너무 복잡해져서 보험사 내 누구도 자사 소프트웨어 아키텍처를 완벽하게 파악하지 못하는 지경에 이르렀습니다. 시스템에 두 번째 이메일 주소를 추가하는 것과 같이 사소해 보이는 변경조차도 시스템 내 수백 군데를 수정해야 하기 때문에 수십만 유로에 달하는 비용이 발생합니다.

IT 투자는 문제의 심각성을 여실히 보여줍니다. 독일 보험사들만 해도 2024년에 IT 투자를 사상 최고치인 62억 유로까지 늘렸는데, 이는 미래 혁신에 투자하기보다는 기존 문제를 해결하는 데 주로 사용되었습니다. 이 자금의 상당 부분, 즉 70~90%는 단순히 레거시 시스템을 유지 보수하는 데 쓰였습니다. 이는 전형적인 경제적 비효율성의 사례입니다. 기업들은 경쟁력이 떨어지는 동안에도 동일한 수준의 기능을 유지하기 위해 끊임없이 비용을 지출하고 있습니다. 기술 부채는 기하급수적으로 증가하는 반면, 혁신과 성장을 위한 투자는 저해되고 있습니다.

핵심 요인 분석: 시스템적 비효율성과 변혁의 인센티브 구조

보험업은 비대칭 정보, 위험 집계, 그리고 보험료 산정 논리에 기반합니다. 보험사는 위험에 대한 데이터를 수집하고, 이러한 위험을 평가하며, 그 평가를 바탕으로 보험료를 계산합니다. 이러한 평가를 위해 보험사는 과거 데이터, 외부 정보, 그리고 정립된 계산 모델을 결합합니다. 전통적으로 이러한 과정은 수동 또는 반자동 방식으로 이루어졌습니다. 보험 인수 담당자는 이러한 평가를 일관되게 수행하기 위해 수년간의 경험이 필요했습니다. 보험금 청구 처리도 마찬가지였습니다. 보험금 청구 담당자는 서류를 검토하고, 사실 관계를 보험 약관과 비교하고, 사기 가능성을 파악한 후 결정을 내려야 했습니다.

이러한 맥락에서 관리형 AI 솔루션은 촉매 변환기와 같은 역할을 합니다. 이러한 솔루션을 통해 인지 작업을 더 빠르고 정확하며 확장 가능한 방식으로 처리할 수 있습니다. 하지만 경제적 이점은 훨씬 더 깊습니다.

첫째, 사기 예방이 최우선입니다. 전 세계적으로 재산 및 상해 보험 사기로 인한 손실액은 연간 약 1,220억 달러에 달합니다. 독일의 경우 연간 60억 유로 이상으로 추산되며, 이 수치는 계속 증가하고 있습니다. 기존의 사기 탐지 방식은 규칙 집합에 의존합니다. 즉, 전문가가 의심스러운 패턴을 정의하고 시스템에 하드코딩하는 방식입니다. 하지만 사기범들은 알려진 패턴에 적응하고, 새로운 기법을 개발하며, 더욱 교묘해집니다. 머신러닝 기반 사기 탐지는 이와는 다른 방식으로 작동합니다. 인간이 이전에 정의하지 못했던 이상 패턴을 인식합니다. 맥킨지 분석에 따르면 최첨단 사기 탐지 기술은 탐지율을 15~20% 향상시키는 동시에 오탐을 20~50% 감소시킵니다. 이는 즉각적인 경제적 효과를 가져옵니다. 사기 감소는 보험금 지급 감소로 이어지고, 오탐 감소는 불필요한 조사 감소와 정직한 보험 계약자의 신속한 보험금 지급 검증으로 이어집니다.

둘째로, 보험금 청구 처리 효율성이 크게 향상되었습니다. AI 기반 보험금 청구 처리 시스템을 도입한 네덜란드의 한 대형 보험사는 적격 자동차 보험금 청구 건의 91%를 자동화했습니다. 그 결과, 청구 건당 평균 처리 시간이 46% 단축되었고, 고객 만족도(순추천지수, NPS)는 9점 상승했습니다. 문서 인텔리전스 솔루션을 도입한 북유럽의 한 보험사는 수작업으로 지연되던 기존 방식에서 벗어나, 접수되는 문서의 70%에서 정확한 데이터 추출 및 해석을 실시간으로 처리했습니다. 이는 기술적으로 중요한 성과일 뿐만 아니라 경제적으로도 획기적인 변화를 가져왔습니다. 보험금 청구 담당자들은 반복적인 업무에서 벗어나 인간의 전문성이 진정으로 가치를 창출하는 복잡하고 고부가가치 사례에 집중할 수 있게 되었습니다.

셋째, AI를 통한 동적 위험 평가는 가격 책정 정확도를 획기적으로 향상시킵니다. 기존의 보험 인수 심사는 몇 가지 변수(나이, 운전 경력, 우편번호)에 기반했지만, AI 모델은 수백 또는 수천 개의 데이터 포인트를 실시간으로 분석하고 결합할 수 있습니다. 이를 통해 고객의 상당 부분을 보조하는 평균 보험료가 아닌 실제 위험을 반영한 더욱 정확한 보험료를 산출할 수 있습니다. 알리안츠 사례 연구는 AI 시스템인 BRIAN(Underwriter Guidance Tool)이 데이터 통합 및 의미 분석을 활용하여 보험 인수 심사 담당자에게 더욱 빠르고 효과적인 정보를 제공하는 위험 기반 권장 사항을 제시하는 방법을 보여줍니다.

넷째, AI 기반 개인화는 고객 확보 및 유지율을 획기적으로 향상시킵니다. 생성형 AI와 대규모 언어 모델을 통해 보험 고객과 자연어로 소통하고, 자동화된 셀프 서비스 솔루션을 제공하며, 개인 맞춤형 상품 추천을 제공할 수 있습니다. 일반적으로 하루에 100건의 문의를 처리하는 고객 상담원은 AI 비서를 활용하면 처리량을 두 배 또는 세 배로 늘릴 수 있을 뿐 아니라 상담의 질까지 향상시킬 수 있습니다.

하지만 이러한 방법들은 특정한 제도적 조건 하에서만 효과를 발휘합니다. 대부분의 보험사들은 기존 시스템이 신속한 통합을 지원할 만큼 유연하지 못하기 때문에 이러한 효과를 실현하지 못하고 있습니다. 전통적인 보험사에서 AI 프로젝트를 진행하는 데는 수년이 걸릴 수 있는데, 새로운 인터페이스 하나를 추가할 때마다 수백 개의 기존 시스템에 대한 의존성이 생성되기 때문입니다. 이것이 바로 전 세계 보험사의 3분의 2가 아직 AI를 시범 프로젝트 이상으로 확장하지 못한 주요 이유입니다.

현황: 데이터 기반 재고 관리 및 과제

전 세계 보험 분야 AI 시장은 놀라운 속도로 성장하고 있습니다. 2024년 보험 분야 AI 시장 규모는 자료에 따라 약 64억 4천만 달러에서 113억 3천만 달러에 달했습니다. 향후 10년간의 전망은 더욱 밝습니다. 2031년부터 2035년까지 보험 시장 규모는 457억 4천만 달러에서 2,460억 달러에 이를 것으로 예상되며, 연평균 성장률은 32~33%에 이를 것으로 전망됩니다.

이러한 수치들은 단순한 수학적 추상화가 아니라, 실제 경제적 변혁을 보여주는 지표입니다. 전 세계 보험사들은 AI 기술, 인재 확보, 그리고 혁신 프로젝트에 막대한 투자를 하고 있습니다. 알리안츠, 뮌헨 리, 취리히와 같은 대형 보험사들은 투자 부서, 연구소, 그리고 연구 파트너십을 구축했습니다. 취리히는 장크트갈렌 대학교 및 취리히 연방 공과대학교와 협력하여 2025년에 새로운 AI 연구소를 개설하고 보험 사업 모델 자체를 혁신하겠다고 발표했습니다. 알리안츠는 모든 출처의 데이터를 통합하고 AI 애플리케이션을 구현할 수 있도록 전사적 데이터 플랫폼을 구축하고 있습니다.

하지만 이러한 투자는 무한하지 않습니다. 자원은 대개 기존 시스템에 묶여 있습니다. 독일 보험사들은 IT에 연간 약 59억~62억 유로를 지출하지만, 그중 70~90%는 기존 인프라 유지에 사용됩니다. 즉, 진정한 혁신과 미래 투자에 사용할 수 있는 금액은 10~30%에 불과합니다. 중소 보험사들은 자원이 훨씬 더 부족합니다. 따라서 단일 공급업체로부터 신속하고 통합적인 AI 솔루션을 제공받는 것은 엄청난 이점입니다.

가장 시급한 과제는 다음과 같습니다. 첫째, 통합의 기술적 복잡성입니다. 모든 보험사는 고유한 API, 데이터 구조 및 비즈니스 로직을 가진 다양한 레거시 시스템 환경을 보유하고 있습니다. 진정한 솔루션 제공업체는 AI 알고리즘뿐만 아니라 이러한 다양성에 적응할 수 있는 구성 가능한 커넥터 프레임워크를 제공해야 합니다. 둘째, 규제의 복잡성입니다. 2024년 8월에 발효되어 2026년 5월부터 전면 시행되는 EU AI법에 따라, 특히 위험 평가 및 가격 책정을 위한 고위험 AI 시스템은 거버넌스, 문서화, 투명성 및 편향 최소화와 관련하여 엄격한 요건을 준수해야 합니다. 셋째, 데이터 보호 및 신뢰 문제입니다. 민감한 고객 데이터, 건강 정보 및 금융 정보는 최고 수준의 보안으로 처리되어야 합니다. 보험사는 규제 위험을 감수하지 않고는 이러한 데이터를 외부 클라우드 제공업체에 단순히 아웃소싱할 수 없습니다. 온프레미스 또는 통제된 환경에서 실행되고 감사 추적 및 완전한 투명성을 제공하는 솔루션이 필요합니다.

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AI 기반 문서 인텔리전스를 도입한 북유럽 보험사는 단계별 프로세스별 배포 과정을 보여줍니다. 이 회사는 수십 년 동안 보험금 청구 처리 과정에서 종이 문서와 디지털 문서를 사용해 왔습니다. 수동 프로세스는 매우 복잡했습니다. 보험금 청구가 접수되면 외부 문서를 사진 촬영하거나 스캔하고, 직원은 이를 수동으로 읽고 데이터를 여러 시스템에 입력했습니다. 오류 발생률 또한 매우 높았습니다. EY Fabric Document Intelligence를 도입하면서 이러한 워크플로가 혁신적으로 개선되었습니다. 이제 문서의 70%가 실시간으로 정확하게 해석되고, 데이터가 자동으로 추출되어 백엔드 시스템으로 전송됩니다. 이 솔루션은 완전히 새로운 개발이 아니라 기존 보험금 청구 관리 시스템 위에 구축된 통합 구성 요소였습니다. 결과적으로 보험금 청구 처리 속도가 크게 향상되고 오류가 감소했으며, 직원들은 분석적이고 고객 중심적인 업무에 더욱 집중할 수 있게 되었습니다.

네덜란드의 한 대형 보험사는 더욱 혁신적인 접근 방식을 선보였습니다. 바로 전통적인 보험금 청구 결정 과정을 완전히 자동화한 것입니다. 이 회사는 명확한 가설을 세웠습니다. 모든 자동차 보험금 청구의 약 91%가 표준화된 결정 논리를 따르며, 시스템이 이 논리를 학습한다면 완전히 자동화될 수 있다는 것이었습니다. 보험사는 경험 많은 보험금 청구 담당자의 결정 패턴을 모델링한 AI 에이전트를 훈련시켰습니다. 이 에이전트는 청구를 분류하고, 청구 조건을 검토하며, 간단한 사례는 자동으로 승인하도록 설계되었습니다. 이 구현은 수십 개의 기존 시스템을 연결해야 했기 때문에 기술적으로 매우 어려웠습니다. 하지만 사업적 타당성이 매우 높아 투자가 정당화되었습니다. 완전 구현 후 평균 보험금 청구 처리 시간은 46% 감소했고, 적격 자동차 보험금 청구의 91%가 자동화되었으며, 고객 만족도는 NPS(순추천지수)에서 9점 상승했습니다. 하지만 이는 인간 노동력의 완전한 자동화가 아니라, 스마트한 업무 분담이었습니다. 에이전트는 일상적인 작업을 처리하고, 인간은 복잡한 업무를 담당하는 방식입니다.

글로벌 금융회사인 알리안츠는 전사적인 데이터 통합 및 AI 전략을 추진하고 있습니다. 알리안츠는 AI 프로젝트의 지속적인 성공은 데이터 품질이 높고 조직 전체에서 데이터에 접근할 수 있을 때만 가능하다는 점을 인식하고 있습니다. 따라서 알리안츠는 알리안츠 데이터 플랫폼, 데이터 거버넌스, 그리고 각 사업 부문 내 최고 데이터 책임자(CDO) 직책에 대한 투자를 대폭 확대하고 있습니다. 이는 장기적인 혁신 과정이지만, 핵심적인 문제 해결에 초점을 맞추고 있습니다. 좋은 AI에는 좋은 데이터가 필요하고, 좋은 데이터에는 조직 구조와 문화가 필수적입니다.

이와 대조적으로, 취리히는 새로운 AI 연구소를 통해 연구 및 혁신 접근 방식을 추구하고 있습니다. 취리히는 기존 AI 기술을 단순히 적용하는 것만으로는 진정한 비즈니스 모델 혁신을 달성하기에 불충분하다는 점을 인식했습니다. 회사는 유수의 대학들과 협력하여 새로운 AI 기술과 방법론을 개발하고 있습니다. 이 연구소는 보다 자율적으로 작동하고 복잡한 의사 결정을 내릴 수 있는 에이전트 기반 AI 시스템에 집중하고 있습니다. 이는 미래를 위한 전략이지, 당장의 효율성 향상에 관한 것이 아닙니다.

이번 비교 분석을 통해 몇 가지 중요한 통찰을 얻을 수 있습니다. 첫째, 만능 해결책은 없습니다. 문서 인텔리전스(Document Intelligence)와 같은 프로세스별 AI 솔루션, 네덜란드 보험사처럼 전체 프로세스 자동화, 알리안츠(Allianz)와 같은 전사적 데이터 전략, 취리히(Zurich)와 같은 기초 연구 등은 모두 유효하며 각기 다른 경제적 과제를 해결합니다. 둘째, 구현 속도는 중요한 경쟁력 요소입니다. 몇 년이 아닌 몇 달 안에 구현할 수 있는 시스템은 경제적 이점을 제공합니다. 셋째, 기존 시스템과의 통합이 매우 중요합니다. AI를 독립적인 프로젝트로 추진하는 보험사는 성공 가능성이 제한적입니다. AI를 기존 기술 환경에 통합하는 보험사는 더욱 효과적으로 규모를 확장할 수 있습니다.

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향후 발전 방향 및 잠재적 혼란 요인

지금까지 진행된 분석을 바탕으로 몇 가지 유력한 발전 경로를 제시할 수 있습니다.

가장 유력한 시나리오는 보험 산업의 점진적인 분열입니다. 알리안츠, 뮌헨리, 취리히와 같이 자원이 풍부한 대형 보험사들은 AI와 데이터 통합을 성공적으로 확장하여 경쟁 우위를 공고히 할 것입니다. 또한 규제 감독 하에서도 혁신을 지속할 수 있는 충분한 자원을 보유하고 있습니다. 반면 중소형 보험사들은 딜레마에 직면하게 될 것입니다. AI와 현대화에 막대한 투자를 하든지(단기적으로 수익성이 저하될 수 있음), 아니면 기술적으로 뒤처져 시장 점유율을 잃게 될 것입니다. 많은 보험사들이 아웃소싱이나 AI 플랫폼(예: 관리형 AI 솔루션 제공업체)과의 전략적 파트너십을 선택할 것입니다. 이는 대형 보험사들이 최고의 AI 인재를 유치하는 반면, 소형 보험사들은 유통망을 활용하거나 틈새시장 전략을 추구하는 구조로 이어질 수 있습니다.

두 번째 유력한 시나리오는 인공지능(AI)과 데이터 분석을 기반으로 하는 새로운 보험 모델의 등장입니다. 보험 업계에 진출하는 기술 기업, 즉 새로운 인슈어테크 기업(예: 보험 업계의 구글)은 기술적 부채가 적고 처음부터 아키텍처에 AI를 통합할 수 있습니다. 이들은 틈새 시장을 빠르게 장악할 수 있습니다. 이는 기존 보험사들에게 기존 프로세스를 최적화할 뿐만 아니라 비즈니스 모델을 재고하도록 압력을 가하고 있습니다. 취리히는 이러한 추세를 인식하고 새로운 비즈니스 모델 연구에 투자하고 있습니다.

세 번째 시나리오는 인공지능 표준의 점진적인 규제 및 공식화입니다. 현재 EU의 인공지능법은 시작에 불과합니다. 설명 가능성, 편향 최소화, 인공지능 시스템의 신뢰성 등과 관련된 추가 규제가 뒤따를 것으로 예상됩니다. 이는 진정한 보안 및 규정 준수 인증을 갖춘, 고도로 규제된 전문 인공지능 솔루션 제공업체만이 성공할 수 있는 상황으로 이어질 수 있습니다. 거대 기술 기업에서 제공하는 일반적인 인공지능 도구는 보험과 같은 규제 산업에 적합하지 않게 될 수 있습니다.

네 번째 시나리오는 가능성은 낮지만 불가능한 것은 아닙니다. 일자리 감소나 차별에 대한 대중의 반발로 보험업계에서 AI 자동화에 대한 반발이 일어날 수 있습니다. 이는 특정 분야에서 AI를 제한하거나 금지하라는 정치적 압력으로 이어질 수 있습니다. 그러나 경제적 이익이 너무 크기 때문에 이러한 상황이 발생할 가능성은 낮습니다.

이러한 경로를 뒤흔들 수 있는 잠재적 교란 요인:

대형 보험사에서 발생한 대규모 데이터 유출 사건으로 인공지능 시스템에 대한 신뢰가 근본적으로 손상되었습니다.
인공지능 시스템이 고위험 사례(예: 아마존 채용 스캔들과 유사한 사례이지만 보험 업계에서)에서 차별적인 영향을 미치는 것으로 드러나면서 규제 당국의 반발을 불러일으켰습니다.
보험 모델을 더욱 혁신할 에이전트 기반 AI 또는 자율 AI 의사 결정 시스템의 획기적인 발전
기후 변화와 인공지능을 통한 위험 평가 개선이 결합되어 시장에 막대한 왜곡을 초래할 수 있다(예: 인공지능이 특정 지역이 기존에 생각했던 것보다 훨씬 위험하다고 인식하는 경우).

전략적 함의: 조화로운 변화의 필요성

실증적 분석은 분명한 사실을 보여줍니다. 관리형 AI 솔루션은 보험사에게 선택 사항이 아니라 필수 사항입니다. 현재의 비효율성은 매우 심각하고, 경쟁은 치열하며, 규제 요건은 명확하기 때문에 아무런 조치를 취하지 않는 것은 경쟁사에게 경쟁 우위를 제공하는 것과 마찬가지입니다.

정책 입안자들에게 있어 이는 규제 체계(EU 인공지능법, GDPR, 국가 보험법)를 강화하는 동시에 소규모 보험사에 대한 실질적인 지원도 병행해야 함을 의미합니다. 지원이 없다면 대형 보험사가 혁신을 주도하고 소규모 보험사는 인수되거나 시장에서 퇴출당하는 이중 구조의 보험 산업이 형성될 수 있습니다.

보험사 경영진에게 있어 전략적 의미는 명확합니다. 개별 AI 프로젝트를 시범 운영하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 보험사는 다음과 같은 조치를 취해야 합니다.

데이터를 핵심 자산으로 인식하는 전사적 데이터 전략을 개발하십시오.
기존 시스템을 점진적으로 해체하거나 현대화하고, 끊임없이 패치를 설치하지 마십시오.
AI는 독립적인 프로젝트로 볼 것이 아니라 운영 아키텍처의 필수적인 구성 요소로 간주해야 합니다.
프로젝트 실행 초기 단계부터 거버넌스와 규정 준수를 통합해야 하며, 사후 고려 사항으로 처리해서는 안 됩니다.
자체 개발, 구매, 파트너십 중 어떤 전략을 선택할지 고민할 때, AI 솔루션을 직접 개발하는 것이 합리적인 경우는 언제이며, 관리형 AI 솔루션 제공업체를 선택하는 것이 적절한 경우는 언제일까요?

투자자와 이해관계자에게 있어 핵심적인 통찰은 이러한 변화에 성공적으로 적응하는 보험사는 경쟁 우위, 수익성 향상(사기 감소, 비용 효율성 증대, 가격 정확성 개선을 통해), 그리고 더욱 견고한 고객 관계를 기대할 수 있다는 것입니다. 반대로 이러한 변화에 적응하지 못하는 보험사는 점점 더 경쟁이 치열해지고 규제가 강화되는 환경에서 경쟁력을 잃게 될 것입니다.

따라서 이 분석의 핵심 주장은 AI가 기술적 선택 사항이 아니라 향후 10년 동안 보험 회사의 생존 가능성을 결정짓는 전략적 필수 요소라는 것입니다. 적절하게 구성되고 거버넌스 체계에 기반을 둔 관리형 AI 솔루션은 이러한 필수 요소를 현실로 구현하는 경제적 수단입니다.