보험업계는 복잡한 규제 환경 속에서도 인공지능(AI)을 적극 도입하며 기술 혁신의 전환점을 맞이하고 있다.
최근 실시된 종합 설문조사에 따르면, 보험 경영진의 약 90%가 2025년을 위한 최우선 전략 과제로 AI를 꼽았으며, 82%는 AI가 재무 및 운영 성과 개선에 필수적이라고 답했다. 방대한 데이터를 바탕으로 보험 전문가들은 고객 서비스, 사기 탐지, 언더라이팅, 가격 책정, 영업 등 다양한 프로세스의 효율성을 높이기 위해 AI를 활용하고 있다. 주요 대리점의 79%는 이미 AI 플랫폼을 도입했거나, 향후 6개월 내 도입할 계획이다.
AI 기반 언더라이팅은 효율성, 정확성, 고객 만족도를 높이며 업계에 혁신을 가져오고 있다. 신속한 처리, 향상된 위험 평가, 맞춤형 보험 상품, 고도화된 사기 탐지 등이 대표적인 이점이다. 청구 처리 부문에서는 AI 자동화로 처리 기간이 수주에서 수시간으로 단축됐으며, 스마트봇이 청구 업무를 효율적으로 처리해 인적 개입을 최소화하고, 고객 만족도와 운영 비용 절감 효과를 동시에 거두고 있다. 사기 탐지 분야에서는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, 센서 데이터 등 다양한 정보를 통합 분석하는 AI 기반 멀티모달 시스템이 도입되고 있다. 이를 통해 2032년까지 업계가 800억~1,600억 달러의 비용을 절감할 것으로 전망된다.
이러한 AI 역량은 각 부서의 우선순위와도 밀접하게 맞물려 있다. 언더라이팅 전문가들은 2025년 우선 과제로 보험료 성장(75%), 견적 산출 속도 향상(53%), 손해율 감소(43%)를 꼽았다. 청구관리 부문에서는 처리 효율성 개선(72%), 사이클 타임 단축(64%), 고객 만족도 향상(45%)이 가장 중요한 과제로 나타났다.
하지만 여전히 해결해야 할 과제도 많다. AI 도입은 데이터 프라이버시 문제, 직원 역량 강화 필요성, 알고리즘 편향 가능성 등 새로운 우려를 동반한다. AI를 선제적으로 도입하는 보험사는 경쟁 우위를 확보할 수 있지만, 이러한 장애물을 신중하게 극복해야 한다. 예측 모델에 내재된 알고리즘 편향은 언더라이팅이나 청구 심사 과정에서 의도치 않은 차별을 초래할 수 있다. 또한 AI의 결정이 본질적으로 책임성을 결여하고, 비용 절감을 소비자 보호보다 우선시할 수 있다는 우려도 제기된다.
규제 강화로 인해 보험사는 보호 속성에 기반한 위험 프로파일링을 위해 고객 동의를 얻어야 하며, AI를 활용한 고객 응대 및 비즈니스 프로세스를 투명하게 공개해야 한다. 아울러 보험사의 AI 모델은 알고리즘 책임성과 보안 기준 준수 여부에 대해 정기적으로 감사를 받고 인증을 받아야 한다. 이러한 규제 도입의 비용 타당성과 손해율 등 보험사의 재무지표에 미치는 영향도 해결 과제로 남아 있다. 만약 AI 도입이 더 많은 비용과 법적 위험을 수반한다면, 도입이 저해될 수 있다. 또한 지역별로 상이한 AI 규제 준수 역시 또 다른 도전 과제로, 보험업계의 AI 도입을 촉진하기 위해서는 포괄적이고 글로벌한 규제 프레임워크 마련이 시급하다.
이처럼 규제 당국의 감시가 강화되면서 보험사들은 투명하고 공정하며 책임 있는 AI 기술에 대한 투자를 확대하고 있다. 2025년 인슈어테크 시장은 첨단 기술의 혁신과 통합, 진화하는 규제 프레임워크, 변화하는 소비자 기대치가 복합적으로 작용하며 재편될 전망이다. 규제 기관과 보험업계 모두 혁신의 필요성과 신기술·데이터의 책임감 있고 투명한 활용 사이에서 균형점을 모색하고 있다.