[AI와 금융] 보험심사의 새 기준, 새 보상체계 시동

인공지능(AI)은 금융의 사고방식과 운영 질서를 근본부터 바꾸고 있다. 은행·증권·보험·카드 등 모든 금융 분야에서 AI는 초개인화 자산관리, 이상거래 탐지, 맞춤형 포트폴리오 제안, 대화형 상담 등 고객 서비스와 내부 의사결정을 동시에 혁신하고 있다. AI가 금융 서비스 전반에 스며드는 과정과 소비자가 체감할 수 있는 실질적 혜택을 다각도로 분석하며, 데이터 보안과 윤리, 규제·정책 환경까지 폭넓게 살펴 현재와 미래의 금융 생태계를 조망한다. 이를 통해 각 금융 분야의 활용법과 새로운 금융 생활의 가능성을 선명하게 제시한다. [편집자주]

[그래픽=최소라 기자·챗gpt]

[직썰 / 최소라 기자] 보험금 심사·지급 절차에 인공지능이 본격 투입되면서 보험업계의 보상 체계가 빠르게 재편되고 있다. 대형 생보사를 중심으로 자동심사와 AI 기반 광학문자인식(OCR) 시스템이 도입되며 지급 속도는 대폭 빨라졌고, 심사 정확도 역시 개선되고 있다.

그러나 일자리 축소 우려와 알고리즘 판단의 공정성 문제 같은 새로운 과제도 부상하면서, 보험사의 디지털 혁신이 ‘효율성’과 ‘책임성’ 두 축을 동시에 충족해야 하는 국면에 접어들었다.

◇생보사, AI 적극 도입 나서

생명보험사를 중심으로 AI 시스템 도입이 활발하게 이루어지고 있다. 대표적으로 교보생명은 국내 생명보험사 중 인공지능을 선도적으로 적용했다. 그 결과 지난해 하반기 기준 보험금 신속지급 평균 소요 기간이 0.24일로, 국내 생명보험사 중 가장 빠른 수준을 달성했다

교보생명 관계자는 “보험금 지급 전 과정에 AI와 디지털 시스템을 조기에 도입하고 고도화한 결과”라고 밝혔다.

교보생명은 ▲AI 기반 자동심사 모델 ▲청구서류 광학문자인식(OCR) 고도화 ▲심사 완료 후 즉시 송금 시스템 등을 통해 지급 시간을 단축하고, 고객 편의성을 높였다.

특히 OCR 시스템은 업계 최초로 13종의 청구서류를 자동 인식하도록 설계돼 접수 효율성을 높였다. AI 심사 모델은 머신러닝을 활용해 심사 난이도와 자동심사 가능 여부를 판단함으로써 처리 속도와 정확성을 모두 향상시켰다.

신한라이프는 지난해 11월 부터 신속한 사고보험금 지급을 위해 고객이 제출한 보험금 청구 서류를 자동으로 인식해 처리하는 ‘인공지능 광학문자인식(AI OCR)’ 솔루션을 적용했다. AI OCR 솔루션은 대규모 데이터를 학습해 자연어를 이해하고 생성할 수 있는 LLM(거대언어모델) 기반의 모델로 구축됐다. 고객이 보험금 청구 시 제출하는 정형화된 문서의 기재 사항뿐만 아니라, 진료 소견서 등에 문장으로 작성된 내용에서도 보험금 청구에 필요한 정보를 정확하게 추출해 자동으로 입력한다.

한화생명은 약 1100만 건의 과거 청구 데이터를 학습한 딥러닝 기반 자동심사 모델을 운영한다. 현재 사고보험금의 약 25%가 AI로 자동 처리되고 있다.

NH농협생명도 내년 AI OCR 기반 문서 자동화 시스템이 가동된다. 비정형 문서를 자동 분류·데이터 추출해 보험 심사와 내부 행정 업무의 효율성을 크게 끌어올리는 것이 목표다.

◇손보사도 ‘AI 심사’ 도입 가속

손해보험사도 적극적으로 도입하고 있다.

삼성화재는 암 진단과 수술급여 심사의 효율성과 정확성을 높이기 위해 ‘AI 의료심사’를 도입했다. 이 시스템은 방대한 의료 데이터를 기반으로 진단서과 검사결과지, 수술기록지 등 다양한 의료문서를 자동 분석한다. 해당 시스템은 지난해 특허 출원을 완료하기도 했다.

삼성화재 관계자는 “심사 인력 검토 비중을 약 55% 줄여 정확도 향상과 업무 효율성 증대, 사업비 절감 등을 이뤘다”고 전했다.

KB손해보험은 생성형 AI를 활용한 ‘자동차사고 과실비율 AI Agent’ 서비스 개발을 완료했다. 해당 서비스는 접수된 사고 내용을 AI가 스스로 분석해 해당 사고에 적용될 것으로 예상되는 과실비율을 자동으로 산정 후 안내해주는 서비스다.

DB손해보험은 차량 블랙박스 영상을 활용한 AI 시스템으로 사고 과실 비율을 신속하게 산정해 보험금 지급 절차를 효율화했다.

◇일자리 감소·공정성 우려도

AI 도입은 신속한 보험금 지급과 효율성을 가져다주는 동시에 새로운 문제를 동반한다. 가장 큰 우려는 일자리 감소다.

이에대해 한 보험업계 관계자는 “보험금 보상 및 지급 업무는 반복성이 큰 작업이었다”며 “AI가 이를 대체함으로써 인력은 생산성 높은 분야에 집중하고, 고객 만족도를 높이는 방향으로 재배치될 수 있다”고 밝혔다.

AI의 판단 오류, 공정성 문제, 개인정보 유출 등도 우려되는 부분이다.

이에 대해서는 “현재 생태계를 만들고 있는 단계”라면서 “깨끗한 물을 만들려다 물고기가 못사는 환경이 되듯이 미리 걱정하며 차단하기 보다는 알맞게 발전할 수 있도록 관리·감독하면서 지원 해야할 것”이라고 밝혔다.

오병국, 변혜원 보험연구원 연구위원과 이소양 연구원은 ‘금융의 디지털화와 소비자 보호’ 보고서에서 “보험회사의 AI나 머신러닝 등 빅데이터 분석 활용으로 인해 발생할 수 있는 소비자보호 관련 리스크를 최소화하기 위해서는 빅데이터 분석과 관련된 회사 내 AI 정책을 수립하고, 인간의 감독을 통해 분석모형 결과를 인간이 검토하고 수정, 보완하는 절차를 마련해야 할 것이다”고 조언했다.