19 9월 2024

2022년: 4분기 보험용 AI 트렌드

보험은 시간과 기술이 변화함에 따라 수세기 동안 굳건히 자리를 지켜 왔습니다. 오늘날 보험 산업은 진행 중인 디지털 혁명에 대응하여 빠르게 변화하고 있습니다. AI는 보험 산업을 강타한 디지털 파괴의 한 형태입니다.

케빈 켈리(Kevin H. Kelley)와 동료 저자들은 2018년 리스크 관리 및 인슈어런스 리뷰(Risk Management and Insurance Review)에 기고한 글에서 “인공 지능(AI)은 관계를 변화시키고, 비즈니스 플랫폼을 재창조하고, 숨겨진 데이터를 확장함으로써 보험 산업의 가치 사슬을 강화할 수 있는 능력을 가지고 있다”고 썼습니다.

보험에 대한 AI의 혁신적인 능력에 대한 많은 약속이 돌았습니다. 인공 지능의 실제 발전은 더 느렸지만 인공 지능은 실제로 보험사가 유통 및 고객 관계에 접근하는 방식을 변화시키고 있습니다.

인공 지능 및 보험 유통

인공 지능이 2022년에 보험 업계에 갑자기 등장한 것은 아닙니다. 오히려, 보험 도구로서의 성장은 보험, 관련 산업 및 고객의 일상 생활에서 데이터 및 디지털 기술에 대한 의존도가 증가하는 것과 평행을 이루고 있습니다.

2017년 나만 쿠마르(Naman Kumar), 자얀트 데브 스리바스타바(Jayant Dev Srivastava), 하르싯 비슈트(Harshit Bisht ) 연구원은 “AI는 비즈니스 상호 작용, 개인 생활, 공공 생활의 ‘데이터화’가 계속 증가함에 따라 성장하고 있다”고 밝혔습니다. 5년이 지난 지금, 인간의 비즈니스와 개인적 노력으로 생성된 데이터는 계속해서 폭발적으로 증가하고 있으며, 인공 지능의 필요성과 사용도 증가하고 있습니다.

인공 지능은 지난 수십 년 동안 몇 가지 더 집중적인 도구와 애플리케이션으로 발전했습니다. AI는 머신 러닝(ML) 및 딥 러닝(DL)과 함께 보험 분배를 개선할 수 있는 세 가지 강력한 방법을 제공한다고 McKinsey의 Ramnath Balasubramanian, Ari Libarikian 및 Doug McElhaney 는 말합니다.

인공 지능은 기계가 학습, 패턴 발견 및 예측과 같은 인간의 인지 기능을 모방하는 모든 방법을 설명합니다.
머신 러닝 은 다양한 방식으로 데이터 입력을 정렬하고 응답하도록 알고리즘을 훈련시키는 AI의 학습과 유사한 능력에 중점을 둡니다. ML은 기존 데이터를 기반으로 예측을 수행하는 작업도 수행할 수 있습니다.
딥 러닝 은 데이터 모델에서 추상화를 생성하는 ML의 능력을 더욱 추출합니다. DL은 종종 신경망을 사용하여 다양한 틈새 AI 알고리즘을 함께 연결하여 뇌 기능을 복사합니다.

일상적인 보험 배포에서 이러한 도구는 다양한 형태로 나타날 수 있습니다. 한 가지 예는 고객과 연결하는 데 사용되는 커뮤니케이션 도구입니다. AI 지원 챗봇은 고객 관계를 구축하여 가치 창출을 지원하는 한 가지 방법을 제공한다고 Mikko Riikkinen 과 동료 연구원들은 International Journal of Bank Marketing의 기사에서 설명합니다.

인공 지능은 고객의 단어 선택과 응답 내용에 적응할 수 있으므로 챗봇이 빠르고 자연스럽게 정보를 수집할 수 있습니다. 그런 다음 챗봇은 이 정보를 상담원이나 고객 서비스 담당자에게 전달하여 대화를 계속할 수 있습니다.

또한 머신 러닝과 딥 러닝은 위험 및 손실 데이터를 분석하고, 가능성과 가능성을 모델링하고, 보험에 접근하는 새로운 방법을 제공합니다. 보험업자가 보다 미묘한 의사 결정을 위해 이 데이터를 통합함에 따라 손실 방지 및 고객 보호의 새로운 영역이 열립니다.

AI의 다음 방향은 무엇일까요?

인공 지능에 대한 연구는 AI가 현재 상황이나 과거 데이터 세트를 조사하는 데 가치를 제공할 뿐만 아니라 과거 정보를 기반으로 미래 이벤트에 대한 예측을 할 수 있음을 시사합니다.

보험은 오랫동안 이전 손실에 대한 정보를 기반으로 잠재적 위험을 해결하는 사업을 해왔습니다. 그러나 수 세기 동안 주요 초점은 손실 보상에 머물러 있었습니다.

2021년 제네바 페이퍼스(The Geneva Papers on Risk and Insurance)에 실린 기사에서 마틴 엘링(Martin Eling), 다비데 누에슬레(Davide Nuessle), 줄리안 스타우블리(Julian Staubli )는 보험에서 AI가 보편화됨에 따라 “보험 비즈니스 모델이 손실 보상에서 손실 예측 및 예방으로 전환될 것”이라고 썼습니다. 업계의 초점이 이동함에 따라 보험사는 비용을 절감하는 동시에 고객의 가치를 유지하거나 높일 수 있는 새로운 방법을 발견하게 될 것입니다.

손실 방지에 대한 초점에는 고객 행동에 대한 초점이 포함됩니다. AI는 또한 고객의 의사 결정을 분석하고 이해하는 다른 방법을 제공합니다.

예를 들어, 2020년 Risks에 발표된 연구에서는 “고객이 손해 보험에 가입하거나 포기하는 이유를 설명하기 위해 사용할 수 있는 AI 모델”에 대해 설명합니다. 이 모델은 고객 행동에 대한 정보를 실시간으로 수집할 수 있으므로 상담원과 고객 서비스 담당자가 고객의 요구 사항을 즉시 더 잘 이해하고 해결할 수 있습니다.

많은 보험 회사들은 이미 AI가 그 대가를 치르고 있다고 보고하고 있습니다. PwC가 보험 임원을 대상으로 실시한 설문조사에 따르면 다음과 같은 결과가 나왔습니다.

65% 는 AI가 이미 더 나은 고객 경험을 창출하는 데 도움을 주고 있다고 말합니다.
49% 는 AI가 내부 의사 결정을 개선한다고 답했습니다.
47% 는 AI 사용으로 효율성, 생산성 또는 비용 절감이 향상되었다고 보고했습니다.

현재 혜택을 못하고 있는 보험 임원들 사이에서도 AI에 대한 열정은 여전히 높다고 PwC의 Matt Adams, Marie Carr, Anand Rao는 말합니다. 예를 들어, 응답자의 47%는 아직 AI 사용으로 인한 매출 증가를 못했다고 답했지만, 2년 이내에 이러한 결과를 볼 수 있을 것으로 예상합니다. 보험 회사는 보상이 즉각적이지 않더라도 인공 지능에 투자하기 위해 최선을 다하고 있습니다.

미래의 애플리케이션을 위한 오늘날의 AI 통합

완전히 기계가 주도하는 미래에 대한 언론의 추측에도 불구하고 오늘날의 AI 모델과 알고리즘은 스스로 결정을 내릴 수 없다고 Business News Daily의 Adam Uzialko 는 썼습니다. 인공 지능은 인간 에이전트, 보험업자 또는 기타 의사 결정자를 대체할 수 없습니다.

이 기술이 할 수 있는 일은 데이터 세트의 요약과 해당 데이터에서 수집한 인사이트를 인간의 의사 결정자에게 제공하는 것입니다. 에이전트 또는 고객 서비스 담당자는 해당 정보를 검토하고 특정 고객 요구 사항에 응답할 수 있습니다. AI는 또한 인간 전문가가 고객의 이름과 주소를 다양한 양식에 복사하는 것과 같은 사소한 작업이나 반복적인 작업에 소비하는 시간을 줄일 수 있습니다.

“그 결과 보험사들은 고객에게 가장 적합한 플랜을 판매할 수 있는 더 나은 장비를 갖추게 되었습니다”라고 Uzialko는 말합니다.

PwC의 스콧 리컨스(Scott Likens), 마이클 셰합(Michael Shehab), 아난드 라오(Anand Rao )는 보험사들이 향후 몇 년 동안 인공지능을 효과적이고 책임감 있게 구현하기 위해 여러 영역에 집중해야 할 것이라고 썼다.

위험을 평가하고 위험을 모니터링하기 위한 계획을 세웁니다. 보험사는 AI가 재무, 운영 및 평판 기회, 위험 및 관행과 어떻게 상호 작용하는지 고려해야 합니다.
“설정하고 잊어버리지” 마십시오. AI는 액세스할 수 있는 정보를 기반으로 학습하고 적응합니다. 결과적으로 인간은 용납할 수 없는 편향의 영향을 줄이고 AI 개발을 안내하기 위해 AI의 적응과 결과를 모니터링해야 합니다.
윤리를 AI의 필수적인 부분으로 만듭니다. AI는 학습하고 적응할 수 있지만, 인간이 새로운 것을 배울 때 당연하게 여기는 경험과 인간 상호 작용의 저장소가 없습니다. 윤리 교육을 AI 사용의 필수적인 부분으로 취급하는 것은 필수입니다.

AI와 함께 일할 수 있도록 보험 전문가를 교육하는 것은 2022년 이후에도 계속 성장하고자 하는 보험사에게도 필수적입니다. 팀 구성원은 자신의 워크플로를 조정해야 합니다. 또한 AI의 작동 방식, 한계 및 모니터링이 필요한 부분을 이해해야 합니다.

한때 공상 과학 소설의 소재였던 인공 지능은 이제 보험 회사, 에이전트, 중개인 및 고객에게 일상적인 현실이 되었습니다. 기술이 성장하고 성숙해짐에 따라 보험사가 비즈니스를 수행하는 방식과 고객에게 가치를 제공하는 동시에 수익을 보호하는 방법도 변화할 것입니다.

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