AI 보험 언더라이팅 혁신: 예측모델이 바꾸는 리스크 평가와 보험심사

보험 언더라이팅(Underwriting)은 고객의 위험도를 평가하고 보험료를 결정하는 핵심 과정입니다. 2025년 현재, 이 과정은 인공지능(AI) 기술의 도입으로 정밀하고 자동화된 예측 시스템으로 진화하고 있습니다. AI는 과거 통계 중심의 단순 심사에서 벗어나, 수많은 비정형 데이터를 분석하여 개인 맞춤형 리스크 평가를 가능하게 만들고 있습니다.

1) 기존 보험 언더라이팅의 한계

과거 보험사는 의료기록, 나이, 직업 등 제한된 정보만을 활용해 위험도를 산정했습니다. 하지만 이러한 방식은 개인의 생활습관, 유전적 요인, 환경적 리스크 등을 반영하지 못해 정확성이 떨어졌고, 심사 기간 또한 길었습니다.

• 정형화된 문서 중심의 심사 → 비효율적이고 오류 가능성 존재
• 고객 개별 리스크 반영 한계 → 평균화된 보험료 산출
• 수동 검토 중심 → 인력 비용 증가 및 처리 지연

2) AI 언더라이팅의 핵심 기술

1. 머신러닝 기반 위험예측: 고객의 나이, 질병이력, 생활습관, 건강검진 데이터 등을 학습하여 사망률·질병발생 확률을 예측
2. 자연어처리(NLP): 의료기록과 보험청구서의 비정형 텍스트 분석으로 주요 리스크 인자 추출
3. 컴퓨터 비전: 건강검진 이미지, 피부 사진, X-ray 등에서 질환 가능성 자동 탐지
4. 강화학습(Reinforcement Learning): 보험 상품 설계 및 가격결정 최적화를 위한 반복 학습

이러한 기술은 보험사가 수천 명의 고객을 동시에 분석하고, 위험도에 따라 맞춤형 보험료를 실시간으로 산출할 수 있게 해줍니다.

3) 실제 적용 사례

• Ping An Insurance(중국): 10억 건 이상의 의료 데이터를 기반으로 AI 리스크 평가 적용
• MetLife: AI 심사 모델로 평균 심사시간을 70% 단축
• 삼성생명·교보생명: 건강검진 데이터 기반 자동 언더라이팅 시스템 도입
• Lemonade: AI 챗봇이 실시간 보험 청약·보상 심사까지 자동화

4) 윤리적 이슈와 규제 방향

AI가 개인의 건강·유전 정보까지 분석하는 만큼, 개인정보 보호와 AI 편향(Bias) 문제는 중요한 과제로 떠올랐습니다. 규제기관은 설명가능한 AI(XAI)를 도입하여 보험료 산출 근거를 고객에게 투명하게 공개하도록 요구하고 있습니다.

• AI 모델의 의사결정 근거 설명 의무화
• 데이터 익명화 및 재식별 방지 조치 강화
• AI 알고리즘 감사(Audit) 체계 구축

결론

AI 보험 언더라이팅은 보험 산업의 속도와 정밀도를 혁신적으로 향상시키고 있습니다. 고객에게는 빠르고 공정한 심사 경험을, 보험사에는 운영 효율성과 리스크 절감을 제공합니다. 다만 기술적 효율성만큼이나 중요한 것은 신뢰와 투명성입니다. 윤리적 기준과 설명가능한 모델이 병행될 때, AI 언더라이팅은 진정한 ‘포용적 보험시대’의 핵심 동력이 될 것입니다.

출처: McKinsey AI in Insurance Report 2025, Deloitte Underwriting Automation Survey, 금융감독원 AI보험심사 가이드라인