보험 업계의 경쟁이 심화되면서 전통적인 기업과 디지털 스타트업은 탁월한 고객 경험을 제공해야 한다는 압박을 받고 있다. 이에 따라 생성AI의 전략적 구현이 중요한 차별화 요소로 등장했지만, 그 잠재력에도 불구하고 많은 보험사들이 아직 생성AI의 기능을 완전히 활용하지 못하고 있다. 

이에 인포테크 리서치 그룹(Info-Tech Research Group)은 보험사가 활용할 수 있는 생성AI 사례를 담은 ‘보험 산업을 위한 생성AI 사용 사례 라이브러리’를 공개했다.

인포테크의 최근 연구는 보험사들이 IT 역량과 비즈니스 혁신 간의 긴밀한 연계를 강화할 필요가 있음을 보여준다. 경쟁력을 유지하고 새로운 기회를 활용하려면 IT가 전통적인 지원 역할에서 적극적인 비즈니스 파트너로 발전해야 한다. 이러한 변화에는 고객 요구 사항에 대한 깊은 이해와 이러한 요구 사항을 충족하는 혁신적인 제품과 서비스 개발이 포함된다.

이러한 전환은 기술을 넘어 데이터 과학자, AI 전문가, 고객 경험 전문가, 프로세스 디자이너와 같은 전문 역할을 도입해야 한다. 이러한 변화를 성공적으로 해결하기 위해 보험사들은 인재 확보의 우선순위를 정하고, 기술 향상과 교차 교육을 장려하며, 효과적인 유지 전략을 구현하는 등 포괄적인 접근 방식을 취해야 한다. 비즈니스-IT 조정 방식은 보험 상품과 서비스 환경에 변화를 불러 일으키고 디지털 시대의 성공을 위한 기반을 마련할 수 있다.

인포테크는 보험 업계 내 급증하는 수요를 고려해 IT 리더가 핵심 역량을 전략적으로 발전시켜야 한다고 강조한다. 중요한 첫 번째 단계는 정책 개발의 기반이 될 책임 있는 AI 원칙을 확립하는 것이다. 이러한 정책은 책임성, 투명성, 데이터 개인정보 보호와 보안, IT 거버넌스, AI 모델의 공정성과 편견 감지를 포함해야 한다.

또한 인포테크는 보험사 내에서 생성AI를 구현하면 다양한 운영 측면을 변화시켜 여러 가지 이점을 얻을 수 있다고 설명한다.

첫째, 생성AI는 철저한 조사를 위해 인수 및 청구 데이터를 구성하고 정렬해 운영을 크게 효율화할 수 있다. 또한 위험 평가, 청구 평가, 허위 청구 예측을 지원하고 촉진자 역할을 수행함으로써 업무 효율성을 향상시켜 보험 전문가의 워크플로를 최적화할 수 있다.

둘째, 보험사는 생성AI를 배포함으로써 정책, 계획, 지불 옵션에 대한 일반적인 고객 질문에 자동 답변을 제공할 수 있다. 이 접근 방식은 통화량과 통화 처리 시간을 줄일 수 있고 복잡한 요청에 대해 실시간 상담원이 원활하게 처리할 수 있으며 연중무휴 24시간 서비스를 제공함으로써 고객 서비스 효율성을 향상시킬 수 있다.

셋째, 보험금 청구 처리에 생성AI와 머신러닝을 적용하면 보험사는 의심스러운 청구와 사기 행위를 사전에 탐지할 수 있다. 이러한 적극적인 자세는 고객과 주주를 보호할 뿐만 아니라 안전하고 공정한 청구 절차를 보장함으로써 브랜드의 신뢰성을 높여준다.

넷째, 보험사는 예측 분석과 생성AI를 활용해 직원을 위한 정교한 교육 시뮬레이터를 만들 수 있다. 이 시뮬레이터를 사용하면 직원들이 보험 증권, 청구, 보험 인수와 관련된 복잡한 고객 문의를 처리할 수 있도록 준비할 수 있으므로 서비스 품질과 효율성이 높아진다.

다섯째, 생성AI는 보험 자산의 원격 관리를 용이하게 하여 손실 발생을 방지하는 데 도움을 준다. 이 기능은 손실 예방에 도움이 될 뿐만 아니라 청구 감소에도 기여해 보험 자산에 대한 보안을 강화하고 잠재적으로 고객에게 더 유리한 보험 조건을 제공할 수 있다.

인포테크는 보험 산업을 재편하는 생성AI의 혁신적인 잠재력을 강조하고 있다. 더 많은 자산과 수익을 보유한 대규모 보험사가 이 기술을 채택하고 있으며, 소규모 회사들도 공급 업체와의 파트너십을 활용해 AI 솔루션을 특정 요구 사항에 맞게 조정하고 있다. 

모든 규모의 기업들이 AI를 전략적으로 수용하는 것은 단순히 경쟁력을 유지하는 것이 아니다. 이는 운영 효율성을 재정의하고, 고객 경험을 향상시키며, 궁극적으로 빠르게 진화하는 디지털 보험 시장에서 중추적인 위치를 확보하는 것이다.