AI 보험 언더라이팅 혁신: 데이터 기반 리스크 예측으로 바뀌는 보험의 미래

보험 언더라이팅(Underwriting)은 가입자의 위험도를 평가해 적정 보험료를 산정하는 핵심 과정입니다. 과거에는 수작업 심사와 제한된 데이터에 의존했지만, 이제는 AI가 의료·행동·거래데이터를 통합 분석하며 리스크 예측 정확도를 비약적으로 끌어올리고 있습니다.

1) 전통 언더라이팅의 문제점

• 수작업 심사로 시간 지연 및 비용 증가.
• 심사기준의 주관성 → 동일 조건 가입자 간 보험료 불공정.
• 데이터 활용 범위가 과거 병력·나이 등으로 제한.

2) AI 언더라이팅의 핵심 구조

1. 데이터 통합: 건강검진, 웨어러블, 생활패턴, 보험 청구이력, 심지어 유전자정보까지 수집.
2. 리스크 모델링: 머신러닝이 질병 발생 확률, 사고 리스크, 평균 손해율을 예측.
3. 자동심사 엔진: 가입자의 건강·소득·직업 데이터를 실시간 평가해 승인·보류·거절을 자동 결정.

3) 보험사가 얻는 이점

• 심사 효율 향상: 평균 심사시간이 기존 2~3일 → 30분 이하로 단축.
• 손해율 관리: 리스크 예측 오차율 40% 이상 개선.
• 신상품 개발: 라이프로그 기반 맞춤형 보험 상품 출시 가능.

4) 고객이 얻는 변화

• 가입 간소화: 모바일로 자동 심사 완료, 대면 심사 최소화.
• 개인 맞춤 보험료: 건강 상태와 생활습관을 반영한 차등 요율.
• 예방 중심 보험: 건강관리 데이터 제출 시 보험료 할인(인센티브 모델).

5) 윤리적 고려와 규제 방향

• 개인정보 보호: 생체정보·건강데이터는 민감정보로 암호화 저장 필수.
• 알고리즘 공정성: 특정 질병·성별·연령대에 불이익을 주지 않도록 편향검증 수행.
• 투명성 확보: AI 심사 과정의 설명가능성(XAI) 법제화 확대 필요.

결론

AI 언더라이팅은 보험심사를 단순 자동화하는 기술이 아닙니다. 이는 고객의 건강 데이터를 기반으로 리스크를 정확히 예측하고, 맞춤형 보험료를 설계함으로써 보험의 본질을 예방 중심으로 재정의하는 혁신입니다. 결국 AI는 보험회사의 심사자가 아닌, 고객과 함께 리스크를 관리하는 동반자가 되고 있습니다.

출처: 한국보험연구원 AI 언더라이팅 보고서, McKinsey InsurTech Outlook 2025, 금융감독원 디지털보험 가이드라인