건강 보험가입은 복잡한 과정의 연속이다. 개인의 건강 이력과 현재의 건강 상태, 재정 상황에 대한 신뢰할 수 있고 정확한 정보가 필요하다. 보험설계사는 개인의 정보를 잘 이해하여 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있어야 한다. 바로 이 과정을 언더라이팅이라고 하며 보험가입을 원하는 피보험자의 건강상태, 소득, 직업, 보험가입 목적 등의 위험, 즉 신체적·환경적·도덕적·재정적 위험을 선택하여 적절한 위험집단으로 분류하는 과정을 말한다.

언더라이팅 과정은 보험사 입장에서는 매우 중요하다. 때문에 보험사들은 이 과정을 위한 특별한 솔루션을 필요로 한다. 많은 보험사가 빅데이터와 머신러닝을 도입해서 활용하고 있다. 현재 인터프로텍션에서 일하고 있는 사업가이자 보험 대리인 및 보증 회사 등 여러 조직에 참여하고 보험 비즈니스에 전문적인 야코보 바즈바즈(Jacobo Bazbaz)를 통해 보험업계에서의 머신러닝과 빅데이터의 역할에 대해서 들어봤다. 

언더라이팅은 어떻게 이루어지나?

건강 보험은 한 당사자가 의료 서비스를 제공하는 대가로 다른 당사자에게 비용을 지불하는 계약이다. 스스로 의료 서비스 비용을 지불할 수 없는 사람들을 돕기 위해 자원을 모으는 방법이기도 하다. 개인이 의료 서비스를 이용하기 위해 위험을 평가하는 과정인 언더라이팅은 보험 부문에서 가장 중요하다.

저소득, 보험 적용 범위 부족, 높은 의료비 청구서 등의 요인으로 인해 모든 사람이 의료 서비스 비용을 선불로 지불할 수 없기 때문이다. 보험 가입 절차는 복잡하다. 여기에는 건강 기록, 청구 및 지불 기록과 같은 모든 관련 출처에서 정보 수집이 포함된다. 그런 다음 이 정보를 분석하여 개인이 의료 서비스를 이용할 가능성이 있는지, 개인이 서비스 비용을 지불할 수 있는지 여부를 결정한다. 가입 프로세스에는 여러 단계가 있다

보험에서 빅데이터의 의미는?

빅데이터는 많은 양의 원시 데이터와 훨씬 더 많은 양의 미개발 잠재력을 가진 데이터 세트 집합이다. 데이터를 수집하고 저장하는 과정은 시간이 지남에 따라 점점 더 쉬워지고 분석 방법도 개선되고 있다. 이로 인해 수집할 수 있는 데이터의 양이 기하급수적으로 증가했다.

데이터 세트를 특별하게 만드는 것은 머신러닝 및 인공지능을 포함한 최첨단 기술로 분석할 수 있다는 사실이다. 실제로 이러한 유형의 분석을 수행하는 데 필요한 처리 능력은 빅데이터의 출현과 함께 저렴해졌다.

건강 데이터는 빅데이터의 또 다른 예이다. 관련된 데이터의 양과 관련된 다양한 유형의 데이터 측면에서 방대하다. 빠르게 움직이는 분야이기도 하고, 새로운 발견과 혁신이 빠른 속도로 일어나고 있다. 이것이 데이터 분석을 이상적인 분야로 만드는 이유이다.

머신러닝은 언더라이팅에 어떤 도움을 주나?

머신러닝은 알고리즘을 사용하여 데이터를 기반으로 학습하고 예측하는 인공지능의 하위 분야이다. 이 프로세스를 ‘튜닝’이라 하며 알고리즘이 데이터에서 다양한 기능을 발견하고 쓸모없는 정보를 필터링하며 이 기능을 통해 예측할 수 있다.

튜닝 프로세스는 머신러닝을 건강 보험 가입 프로세스의 효과적인 도구로 만든다. 인구 통계, 병력 및 건강 상태와 같은 언더라이팅과 관련된 여러 요소가 있다. 이러한 각 요인을 사용하여 개인에 대한 예측을 할 수 있다.

그러나 모든 건강 보험 회사에 맞게 수동으로 조정된 위험 평가 모델은 결국 실수를 범하게 된다. 때문에 머신러닝이 필요하다. 건강 보험 설계사는 예측을 위해 수동으로 수집된 대량의 데이터를 사용할 수 있다. 그런 다음 예측이 정확하고 일회성이 아님을 확인하기 위해 모델을 조정한다. 

머신러닝은 위험 평가 및 언더라이팅에 어떤 효과가 있나?

건강 보험 위험 평가 및 인수에 머신러닝을 사용하면 많은 이점이 있다. 머신러닝을 사용하면 데이터 수집, 데이터 분석 및 모델 튜닝 프로세스를 자동화하여 보험업자의 업무량을 크게 줄일 수 있다.

또한 위험 평가 결정을 내리는 데 필요한 시간도 단축된다. 보통 수동으로  할 경우 가입 결정이 완료되는 데 몇 주가 걸린다. 머신러닝을 사용하면 몇 시간 만에 결정할 수 있다. 머신러닝은 또한 인공지능을 사용하여 데이터의 패턴과 이상을 찾아내어 언더라이팅의 정확성을 개선하는 데 도움이 될 수 있다. 예를 들어 잘못된 정보와 잘못된 가정의 인스턴스를 표시할 수 있다.

건강 보험 인수 과정의 문제 중 하나는 저소득 개인에 대한 데이터가 부족하다는 것이다. 이러한 경우 의료비가 선불로 지급될 가능성이 높지 않기 때문이다. 머신러닝 모델을 사용하여 수동으로 수집한 데이터를 기반으로 소득이 낮은 사람을 감지할 수 있다. 그런 다음 이 위험을 완화하는 데 사용할 수 있다.

건강 보험 위험 평가 및 언더라이팅을 위한 머신러닝의 이점은?

건강 보험 위험 평가 및 인수에 머신러닝을 사용하면 많은 이점이 있지만 그 중 특별한 이점이 있다. 그 중 하나는 모델의 효율성이다. 모델의 정확도는 사용되는 데이터의 품질에 따라 달라진다. 사용되는 데이터가 많을수록 모델이 더 좋아진다. 이것은 건강 보험 위험 평가 및 인수를 위한 머신러닝의 효과에 대한 핵심 중 하나이다. 다른 주요 이점은 확장 가능하다는 것이다. 자동차보험에서 주택보험에 이르기까지 모든 유형의 보험에 적용할 수 있다는 의미로, 신청하는 보험 유형에 맞게 모델이 튜닝됐는지 걱정할 필요가 없다.

건강 보험을 잘 운영하기 위한 조건이 있다면?

건강 보험은 사람들이 종종 위협을 느끼는 주제이다. 그것은 우리 현대 생활의 중요한 부분이지만 많은 사람들이 보장을 받는 방법을 모른다. 업계가 번성하고 모든 사람에게 양질의 보장을 계속 제공하려면 개인이 프로세스에 대해 확신을 가질 수 있어야 한다. 이를 위해서는 철저한 위험 평가를 완료해야 한다. 이 과정에는 개인의 건강 이력 및 현재 건강 상태에 대한 신뢰할 수 있고 정확한 정보가 필요하다.

또한 재정도 풍부해야 한다. 위험 평가는 의료 부문에서 가장 중요한 측면 중 하나이다. 모든 사람이 보험에 가입할 여유가 없기 때문이다. 스스로 의료비를 지불할 여유가 없는 사람들은 종종 채무 추심자와 임금 차압을 유일한 선택으로 한다. 이러한 개인을 고위험으로 식별하고 평가하는 것이 필수적이다. 여기서 머신러닝이 유용할 수 있다. 위험을 빠르고 정확하게 평가하여 시간과 비용을 절약하는 동시에 진정으로 도움이 필요한 사람만 도움을 받을 수 있도록 하는 데 사용할 수 있다.