인공지능(AI)이 보험료 산정 방식을 바꾸고 있다. 보험사가 개인별 위험을 더 정교하게 예측할 수 있게 되면서 보험료는 세분화되고 있지만, 고위험군의 보험 접근성이 떨어지고 차별 논란이 커질 수 있다는 지적이 나왔다. AI가 보험의 효율성을 높이는 동시에, 보험의 본질인 상호부조 기능을 약화시킬 수 있다는 우려다.
29일 보험연구원 주최로 서울 FKI타워에서 열린 ‘2026 국제 위험 및 보험 워크숍’에서 아서 샤르팡티에 캐나다 퀘벡대 교수는 “보험계리의 목적은 누가 사고를 낼지 맞히는 것이 아니라 사고 발생 확률을 공정하게 추정하는 것”이라며 “아무리 많은 데이터를 모아도 제거할 수 없는 불확실성은 남는다”고 말했다.
샤르팡티에 교수는 AI와 빅데이터가 위험 평가의 정확도를 높이면서 보험료 산정도 한층 세밀해질 수 있다고 봤다. 다만 위험을 지나치게 잘게 나눌 경우 보험의 기본 원리인 위험 분산 기능이 약화될 수 있다고 지적했다. 사고 가능성이 높은 고위험군은 더 높은 보험료를 부담하거나, 아예 보험 가입이 어려워질 수 있다는 것이다.
AI 기반 보험료 산정 과정에서 차별 문제가 불거질 수 있다는 점도 과제로 꼽혔다. 샤르팡티에 교수는 “민감정보를 삭제하는 것만으로는 충분하지 않다”며 “다른 정보들을 통해 성별이나 인종 등 보호 대상 정보를 다시 추론할 수 있기 때문”이라고 설명했다.
기후위험은 대표적인 사례로 제시됐다. 프랑스에서는 자연재해 위험지도가 고도화되면서 특정 지역의 재해 위험을 보다 세밀하게 파악할 수 있게 됐고, 일부 보험사가 고위험 지역에 대한 인수를 꺼리는 현상도 나타나고 있다는 설명이다. 그는 “보험은 결국 신뢰를 기반으로 하는 산업”이라며 AI 활용 과정에서도 공정성과 설명 가능성이 중요하다고 강조했다.
보험사의 AI 활용에 대한 소비자 인식도 엇갈렸다. 알렉스 지아 베이징대 교수는 국제보험협회가 6개국 보험 소비자 6000명을 조사한 결과를 소개하며 “보험 비교나 보험금 청구 지원에는 AI 활용을 긍정적으로 봤지만, 맞춤형 광고에는 부정적이었다”고 말했다. 그는 “소비자는 AI의 효율성보다 데이터 보안, 정보 정확성, 사람 상담원 연결 가능성을 더 중시한다”고 설명했다.
AI 자체가 보험사가 관리해야 할 새로운 리스크가 될 수 있다는 분석도 나왔다. 샤르팡티에 교수는 “AI는 완전히 새로운 위험이라기보다 기존 위험을 증폭시키는 기술”이라고 평가했다. 지아 교수도 “AI 보험시장은 초기 사이버보험 시장과 유사한 단계”라며 “기업들은 AI 위험 보장을 위해 현재 보험료의 10~20% 수준을 추가 부담할 의향도 있는 것으로 조사됐다”고 말했다.
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