보험업계에서 고객 데이터와 AI 활용의 방향성

Q: 이 논문에서 정의한 생성 AI란 무엇인가?

보험 업무의 효율성을 향상시키고 의사 결정 속도를 높이며, 경쟁사와 차별화하는 데 기여하는 인공지능 기술을 의미한다. 이는 고객 지원 자동화, 보험금 청구 처리, 마케팅 고도화 등 보험업계의 다양한 실무 영역에 적용되어 운영 효율성과 고객 만족도를 높이는 핵심 도구로 활용된다.

Q: 보험업계에서 생성 AI가 적용 가능한 핵심 업무 영역은 무엇인가?

연구 결과, 생성 AI는 고객 지원 자동화, 보험금 청구 처리, 개인화된 상품 제안, 서류 자동 생성, 위험 평가 및 인수, 교육 훈련, 부정 감지 등 총 7가지 영역에서 활용 가능하다. 이를 통해 보험사는 비용 절감과 효율화를 달성하고 새로운 서비스 창조의 가능성을 확보할 수 있다.

신옥식; 김상진

doi:10.30833/LTPR.2025.05.13.2.79

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자료유형: 학술저널

저자정보: 신옥식 (세명대학교) 김상진 (세명대학교)

저널정보: 한국법이론실무학회 법이론실무연구 법이론실무연구 제13권 제2호

발행연도: 2025.5

수록면: 79 - 121 (43page)

DOI: 10.30833/LTPR.2025.05.13.2.79

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생성 AI의 도입으로 보험업계에서도 다양한 업무 효율화가 기대되고 있다. 예를 들면, 계약절차의 신속화나 고객대응의 정밀도 향상은 물론, AI를 활용하는 것으로, 의사결정의 신속화나 경쟁과의 차별화, 새로운 기술·영업 노하우의 축적 등이 가능해져, 업계 전체의 성장을 촉진해 준다. 게다가 생성 AI를 도입한 기업 중에는 향후 새로운 스타트업 기업과의 제휴를 강화해서 보다 유연한 서비스를 전개하는 것도 가능하게 되었다. 또한 AI 활용을 통한 생산성 향상으로 수익향상 기회를 창출하기 쉬워지고 보험상품 개발속도의 비약적인 향상도 기대되고 있다. 특히 AI가 축적한 방대한 데이터를 활용함으로써 고객의 행동예측이 보다 정확해지고 타겟팅 광고와 리스크 평가에 보다 높은 정확도를 실현할 수 있게 되었다.
최근, 생성 AI는 다양한 업계에서 활용되고 있으며, 보험업계도 그 예외는 아니다. 고객대응의 효율화나 영업지원, 리스크 평가의 최적화 등 일상의 다방면에 걸친 업무에 이용됨으로써, 업계 전체의 생산성 향상에 크게 공헌하고 있다. 또한 각 업무공정의 자동화가 진행되어 한정된 인적자원의 유효 활용도 가능하게 된다. 본고에서는 현재 보험업계에서 생성 AI 활용 사례를 소개하고 도입의 이점과 과제, 장래적인 전망에 대해 고찰한다.
본고는 구체적으로 보험업무에서 생성 AI의 실증적 이용에 대해 프로젝트에 종사하고 있는 실무담당자에게 향후 활용이 상정되는 업무내용을 청취하여 영역별로 정리한 것이다. 은행업무와 마찬가지로 생성 AI의 응답 정밀도에 충분한 자신감이 없는 경우도 있어 고객 서비스 이용에는 신중한 경향이 보이지만 이미 많은 보험회사가 생성 AI 도입을 전제로 실증 프로젝트에 착수하고 있다. 본고가 향후 생성 AI를 활용하기 위한 프로젝트에 새롭게 착수할 때 적용 영역을 정리하는 데 도움이 되면 좋겠다.

The introduction of generative AI is expected to improve the efficiency of various tasks in the insurance industry. For example, in addition to the speed of contract procedures and the improvement of the accuracy of customer responses, the use of AI will enable the speed of decision-making, differentiation from competition, and the accumulation of new technologies and sales know-how, which will promote the growth of the entire industry. In addition, some companies that have introduced generative AI will be able to strengthen their partnerships with new startups in the future and provide more flexible services.
In addition, it is expected that the productivity improvement through the use of AI will make it easier to create opportunities for profit improvement, and a rapid increase in the speed of insurance product development will also be expected. In particular, by utilizing the vast amount of data accumulated by AI, customer behavior predictions will become more accurate, and targeting advertisements and risk assessments will become more accurate.
Recently, generative AI has been utilized in various industries, and the insurance industry is no exception. It is greatly contributing to the improvement of productivity of the entire industry by being used in various daily tasks such as improving the efficiency of customer response, sales support, and optimizing risk assessment. In addition, automation of each work process is progressing, enabling effective use of limited human resources. In this paper, we introduce current cases of generative AI utilization in the insurance industry and examine the benefits and challenges of introduction, as well as future prospects.
This paper is a summary of the expected future use of generative AI by field, based on interviews with practitioners working on projects for the empirical use of generative AI in insurance. As with banking, there are cases where there is not enough confidence in the accuracy of generative AI responses, and thus there is a tendency to be cautious in using it for customer service. However, many insurance companies are already embarking on empirical projects on the premise of introducing generative AI. I hope this paper will help to organize the application areas when starting a new project to utilize generative AI in the future.

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