생성형 AI로 보험사 업무 혁신, 2.5배 빠른 의사결정과 75% 오류 감소의 현실

Insurance Finance Operating Model and impacts of AI and Generative AI

2.5배 빠른 의사결정으로 월 24시간 관리 시간 확보

오늘날 보험사들은 금리 변동, 인플레이션, 기후 변화 등 다양한 도전에 직면하며 금융 운영 모델의 새로운 접근이 필요하다. 대규모 규제 변화 이후, 금융 임원들은 전략적 변혁으로 초점을 전환하는 시점이다. 대부분의 보험사는 비즈니스 부서와의 비효율적 협력, 조화되지 않은 프로세스, 불안정한 데이터 접근성, 인재 부족 등 유사한 문제에 직면해 있다.

딜로이트(Deloitte)가 발표한 리포트에 따르면, 해당 문제를 해결하기 위해 비즈니스와의 효과적 파트너십, AI 기반 사용자 경험, 재무 프로세스 재설계, 운영과 변화 활동 분리, 전문 센터 효율화 등 다섯 가지 영역이 주목받고 있다. 효과적인 금융 운영 모델은 의사결정 프로세스를 2.5배 가속화하고, 오류를 75% 감소시키며, 25% 이상의 비용 절감과 20% 이상의 인력 효율화를 실현한다. 또한 관리자들은 매달 최대 24시간을 확보해 전략적 업무에 집중할 수 있게 되어 전반적인 조직 성과가 향상된다.

규제대응에서 가치창출로 전환하는 보험사들

최근 IFRS 17 및 LDTI와 같은 규제 요건을 정리하고 시스템과 팀을 조정하는 데 몇 년을 보낸 후, 보험사들은 이제 더 가치 중심의 변화에 노력을 기울이고 있다. 이러한 변화를 위해 AI와 생성형 AI(Generative AI)가 중요한 역할을 하고 있다.

AI는 기계 학습 알고리즘과 생성형 AI 모델을 활용하여 데이터와 자동화의 잠재력을 활용하는 것을 포함한다. AI는 불완전하거나 불확실한 입력 데이터로 작동하여 통찰력과 의사결정 지원을 제공하는 지능형 기계를 만드는 과학과 공학이다. 생성형 AI는 복잡한 텍스트 데이터를 처리하고 요약이나 가치 있는 통찰력을 제공하는 새로운 텍스트 내러티브를 생성할 수 있는 AI 알고리즘 범주를 의미한다.

보험 산업에서 AI는 기계 학습 및 딥 러닝 알고리즘으로 위험 평가를 개선하고, 가격 책정을 최적화하며, 청구를 자동화하는 운영을 변화시킨다. 방대한 데이터셋에 광범위하게 훈련된 생성형 AI 언어 모델은 금융 활동 자동화의 잠재력을 보여주며 이러한 변화를 가속화한다.

데이터 품질부터 회계 효율성까지 실제 적용 사례

보험 금융에서 AI와 생성형 AI의 실제 활용 사례는 이미 그 가치를 증명하고 있으며, 아직 탐색되지 않은 가능성도 많다. 주요 사례는 다음과 같다:

1. 데이터 품질 개선: 기계 학습을 활용하여 이상 감지를 자동화하고, 비정상적인 데이터 패턴을 포착하여 비즈니스에 보내 검토한 후 각 반복에서 점진적으로 학습한다. 이는 데이터 분석에 필요한 수동 작업을 줄이고 이상 현상을 조기에 감지하여 마감 일정에서 며칠을 절약한다.
   
2. IFRS 17 민감도를 위한 기계 학습: IFRS 17 수치에 기계 학습을 적용하여 충격을 받은 매개변수로 기본 수치를 실행하지 않고도 지름길을 만들 수 있다. 이는 전체 실행 시간을 절약하고 더 효율적인 분석으로 마감 일정에서 며칠을 절약한다.
   
3. 생성형 AI로 중요 지식 유지: 생성형 AI를 사용하여 회사 내 장기 프로젝트에서 시간이 지남에 따라 개발된 가치 있는 전문 지식을 접근 가능한 방식으로 구성하고 저장한다. 이는 시간이 지남에 따라 개발된 귀중한 지식을 유지하고 전문 지식을 습득하는 명확한 출발점을 제공하여 시간과 자원을 절약한다.
   
4. 모델 개발을 위한 생성형 AI: 간단한 코드 디버깅, 프롬프트 기반 코드 생성, 문서에서 핵심 공식 정의 등 여러 활동을 수행하는 생성형 AI 챗봇을 만든다. 이는 개발자 노력을 줄이고 핵심 활동을 지원하는 도구를 제공하여 생산성을 향상시킨다.
   
5. 회계 효율성 및 데이터 정확성 향상: 생성형 AI를 사용하여 거래 설명을 조직의 회계 매뉴얼과 일치시키고 비즈니스 거래의 포스팅 매개변수에 대한 큐레이션된 제안을 받는다. 이는 회계 팀의 효율성을 높여 더 높은 가치 작업에 시간을 할애하고 데이터 정확성을 높이며 회계 원칙과의 정렬을 용이하게 한다.
   
   

생성형 AI로 위험 관리와 비용 52% 절감 사이 균형 찾기

CFO들은 생성형 AI의 위험, 통제, 데이터 인프라에 대한 영향에 대해 우려하지만, 비용 절감과 고객 경험 향상의 가능성을 인식하고 있다. 그러나 필요한 인재 자원과 역량을 확보하는 것이 가장 큰 장벽으로 꼽힌다.

최근 딜로이트의 비즈니스 및 기술 리더 설문 조사에 따르면 생성형 AI에 대한 높은 흥분(62%)과 일부 불확실성(30%)이 공존한다. 대다수(79%)는 향후 3년 내에 생성형 AI가 조직과 산업 내에서 변혁적 변화를 가져올 것으로 예상하며, 상당수는 이러한 변화가 곧 닥칠 것으로 기대한다. AI와 생성형 AI는 보험사의 금융 기능이 15% 이상의 효율성 향상을 달성하는 데 도움을 줄 수 있다. 이러한 기술이 보험 금융 조직에 미치는 영향은 다음과 같은 방식으로 나타난다:

1. 데이터 분석 및 통찰력: 실시간으로 대량의 데이터를 분석하여 의미 있는 통찰력과 패턴을 추출한다.
2. 자동화 및 프로세스 최적화: 거래 처리, 보고 또는 현금 흐름 관리와 같은 반복적인 작업을 자동화하고 프로세스를 간소화한다.
3. 개인화 및 고객 경험: 고객 경험을 맞춤화한다.
4. 향상된 생산성 및 효율성: 학습하고 적응하는 능력으로 지속적으로 프로세스를 최적화하고 비효율성을 식별하며 개선 사항을 제안한다.
5. 예측 분석 및 예측: 미래 결과를 예측하여 선제적 의사결정을 가능하게 한다.
6. 협업 및 지식 공유: 팀 간 의사소통과 지식 공유를 강화한다.

이러한 효과는 보험 금융에서 작업의 영역이나 유형에 따라 달라지며, 세금이나 재무와 같은 영역에서는 영향이 없는 반면, 의사결정을 지원하는 영역에서는 25% 이상의 효율성 향상을 가져올 수 있다.

생성형 AI가 가져올 3가지 운영 모델 변화 시나리오

아직 이르지만, 이미 세 가지 방향성이 확인되고 있다:

1. 부가 기능으로서의 생성형 AI: 생성형 AI가 운영 모델을 재구성하는 보완적 요소가 되어 전문 센터와 공유 서비스 센터의 전문가들에게 필요한 기술을 제공하여 더 적은 자원으로 더 많은 일을 할 수 있게 하지만, 실제로 운영 모델을 변화시키지는 않는다.
2. 공유 서비스 센터를 대체하는 생성형 AI: 생성형 AI가 기술로 공유 서비스 센터를 대체하여 구조를 완전히 제거한다. 업계 일부 비즈니스(예: 크리에이티브 스튜디오)에서 이미 규모 있게 발생하는 초기 징후가 있다. 이는 장기적 시나리오일 수 있으며, 이전 옵션인 부가 기능으로서의 생성형 AI에서 시작하여 여러 단계를 거쳐야 발생할 수 있다.
3. 더 많은 아웃소싱을 위한 생성형 AI 지원: 생성형 AI가 조직이 금융에서 더 큰 규모로 아웃소싱을 활용할 수 있게 한다. 애플리케이션 관리와 같은 특정 영역에서 이미 발생하는 초기 지표가 있으며, 보험사는 곧 금융 프로세스에 대해서도 이러한 옵션을 고려할 수 있다.

이제 더 이상 변화 여부가 아니라 언제 변화할 것인가의 문제이다. 보험 금융은 운영 모델의 각 요소(기술 및 데이터, 프로세스 및 업무 구조, 조직 및 인력)에 대한 일련의 광범위한 질문을 통해 금융 기능이 운영되는 방식을 변화시켜야 한다.

FAQ

Q: 생성형 AI가 보험 회사의 금융 부서에 어떤 구체적인 혜택을 제공하나요?

A: 생성형 AI는 데이터 분석 자동화, 보고서 작성 시간 단축, 오류 감소, 의사결정 향상 등 다양한 혜택을 제공합니다. 일반적으로 15% 이상의 효율성 향상을 가져오며, 특히 의사결정 지원 영역에서는 25% 이상의 효율성 향상을 달성할 수 있습니다. 또한 직원들이 반복적인 작업에서 벗어나 더 가치 있는 전략적 활동에 집중할 수 있게 해줍니다.

Q: 생성형 AI 도입 시 보험사가 직면하는 주요 장벽은 무엇인가요?

A: 딜로이트 조사에 따르면, 인재 자원 및 역량 확보(63%), 데이터 및 기술 자원(49%), 리스크 및 거버넌스 우려(45%)가 주요 장벽입니다. 또한 경쟁 우선순위(42%), 개인정보 보호 및 보안 문제(37%), 투자 비용(30%)도 중요한 도전과제로 꼽힙니다. 이러한 장벽을 해결하기 위해서는 전략적 접근과 적절한 인재 개발이 필요합니다.

Q: 보험사가 금융 부서에 AI와 생성형 AI를 도입하기 위한 첫 단계는 무엇인가요?

A: 첫 단계는 리더십과 핵심 이해관계자들이 공유된 목표에 대해 합의하는 것입니다. 그 다음으로 현재의 격차와 기회를 이해하고, 변혁을 위한 기회와 초점 영역을 우선순위화하며, 로드맵을 만들고 즉시 행동하는 것이 중요합니다. 또한 AI와 생성형 AI 전략은 사용 사례 식별과 그 잠재력, 그리고 AI의 책임 있는 적용을 보장하기 위한 통제 및 거버넌스 세트 수립을 포함한 포괄적인 접근 방식에 기반해야 합니다.

해당 기사에서 인용한 리포트 원문은 링크에서 확인할 수 있다.

기사는 클로드와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. 

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