
국내 보험업계가 인공지능(AI) 활용으로 경쟁력 향상에 나서고 있으나, 본격적인 개화를 위한 '토양'이 충분치 않다는 지적이 나왔다. 권병근 손해보험협회 손해보험1본부장은 2일 서울 여의도 보험연구원에서 '글로벌 보험산업의 디지털 및 AI 혁신 : 미국 및 중국의 사례'라는 주제로 열린 제70회 산학세미나에서 “AI 시대에서는 축적된 데이터를 얼마나 깊이 있게 학습시키는지가 중요하다"고 발언했다. 권 본부장은 데이터 클린룸과 프롬프트 필터링 기술을 전제로 하는 망 분리 규제 완화를 촉구했다. 내부망에서 서비스형 소프트웨어(SaaS)를 활용할 수 있도록 규제가 개선되고 있으나, 외부 생성형 AI가 개인정보 및 보상 데이터 등과 유기적으로 결합되지 못하는 상황이라는 것이다. AI 플랫폼 공유 범위를 확장하고, 기업들에게 인수심사·요율산정 자율성도 부여해야 한다고 강조했다. 보험상품 개발이 과거의 통제적 과정과 금융당국의 사전적 룰에 의존하는 방식에 머물면 급변하는 개인·기업별 위험을 반영한 동적 초개인화 상품 개발로 나아갈 수 없다는 이유다. 그는 생성형 AI가 보험약관을 잘못 해석하거나 허위 면책 조항을 생성하는 등 환각 리스크를 제어하지 못하면 불완전판매 발생시 법적 소재가 불명확해지는 리스크가 발생할 수 있다고 우려했다. 즈위 취안 미국 일리노이대 어바나-샴페인캠퍼스 교수도 보험사의 AI 경쟁력을 좌우하는 요소로 데이터 활용 역량을 꼽았다. 범용 AI 모델 보다 금융·보험 분야 데이터로 무장한 소형 특화 모델의 효용성이 높다는 점도 언급했다. 취안 교수는 900만건에 달하는 보험금 청구 데이터 및 담당자의 판단 결과를 학습한 소형 오픈소스 모델이 사람의 의사결정을 약 98% 재현했다고 설명했다. 그는 단순 청구는 AI에 맡기고, 담당자는 '판단'이 필요한 사안에 집중할 수 있다고 기대했다. 또한 미국 자동차보험 보상 청구 데이터로 AI를 학습시킨 결과 일반 프롬프트만 입력된 모델은 측면이 찢어진 타이어를 수리해서 쓸 수 있다고 답변한 반면, 특화 모델은 도로교통안전국 지침에 맞는 '무조건 교체'를 제시한 것으로 나타났다. 양경용 삼성생명 AI추진팀장은 비정형 데이터의 양과 질 향상이 필요하다고 제언했다. 개인화 니즈가 커지고 있으나, 고객이 제공·동의한 정보만 활용 가능하다는 한계가 있기 때문이다. 금융소비자 보호 역량을 끌어올린 배경에도 고객의 데이터가 있었다고 말했다. 고객의 원래 목소리와 다른 음성데이터가 접수되면 보이스피싱 의심건으로 분류하는 방식으로, 다수의 고객이 동의한 덕분에 제로화에 성공했다는 설명이다. 이날 세미나에서는 소비자들이 비용 보다 정확성을 더 중시한다는 주장도 나왔다. 생성형 AI를 쓰면서 과거 보다 더 많은 정보를 찾고 상품 내용 등을 비교하면서 비대칭성이 줄어든 영향이다. 손재희 보험연구원 연구위원은 스스로 상품을 비교하고 보험사(AI)와 협상하는 에이전틱 AI 단계로 접어들면 기존 설계사 인력의 감성 마케팅이 통하지 않을 수 있다는 견해를 표명했다. 반면 알렉스 루오 지아 베이징대 교수는 “아직 AI를 독립적으로 활용하는 수준은 한계가 있다"며 “보험사가 고객 접점에 AI를 활용하려면 신뢰도를 훼손하지 않는 방식으로 설계해야 한다"고 지적했다. 그러면서 AI가 잘못된 정보를 전달할 수 있고, 개인정보 보호 이슈도 있다는 점에서 아직 보험사의 역할이 작지 않다고 진단했다. 이날 세미나에서는 AI 확산 과정에서 발생 가능한 위험에 대응하는 글로벌 사례도 발표됐다. 여기에는 생성형 AI가 만든 콘텐츠 때문에 발생하는 침해 책임을 보장하는 보험 상품을 만든 중국 손해보험사 PICC, AI 모델 리스크 제어를 목적으로 전사적 책임 AI 프레임워크 수립한 미국 트래블러스, 내부GPT 사용과 관련한 보안체계를 일원화한 독일 알리안츠 등이 포함된다. 손 연구위원은 “AI가 바꾸려는 보험소비와 상품·서비스의 미래는 소비자가 요구하는 신뢰 및 투명성을 어떻게 구현하는가에 달려 있다"고 말했다. 나광호 기자 spero1225@ekn.kr


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