Generative AI in the insurance industry
IBM Institute for Business Value(IBV)가 최근 발표한 “Generative AI in the insurance industry” 보고서는 생성형 AI가 보험 산업의 고객 경험을 크게 개선하고 있음을 보여주고 있다. 그러나 동시에 보험사들이 고객의 실제 니즈와 기대에 부응하기 위해서는 더 많은 노력이 필요하다고 지적하고 있다. 이 보고서는 23개국의 보험사 임원 1,000명과 9개국의 보험 고객 4,700명을 대상으로 한 광범위한 설문조사를 바탕으로 작성되었으며, 보험 산업에서의 생성형 AI 활용 현황과 그 영향을 심도 있게 분석하고 있다.
생성형 AI, 고객 만족도 크게 높여
보고서에 따르면, 고객 대면 시스템에서 생성형 AI를 광범위하게 활용하는 보험사들은 그렇지 않은 기업들에 비해 눈에 띄는 성과를 거두고 있다. 이들 기업은 고객 유지율이 14% 높고, 순추천지수(NPS)가 48% 더 높은 것으로 나타났다. 이는 생성형 AI가 고객 서비스의 질을 크게 향상시키고 있음을 시사한다. 특히 주목할 만한 점은 직접 판매 채널, 설계사 채널, 방카슈랑스 채널 등 전 채널에 걸쳐 생성형 AI를 활용하는 보험사들이 판매, 고객 경험, 고객 획득 비용 측면에서 상당한 개선 효과를 보고 있다는 것이다. 이는 생성형 AI가 단순히 고객 서비스 개선을 넘어 보험사의 전반적인 비즈니스 성과 향상에 기여하고 있음을 보여준다.
고객 니즈와 보험사 인식 간 격차 존재
그러나 보고서는 생성형 AI에 대한 고객의 기대와 보험사의 인식 사이에 상당한 차이가 있음을 지적하고 있다. 보험사들은 고객들이 AI를 통해 개인화된 브랜드 경험과 고객 지원을 원한다고 생각하는 경향이 있다. 하지만 실제 고객들의 최우선 요구사항은 자신의 필요와 선호에 맞는 맞춤형 상품이었다. 이는 보험사들이 AI 기술을 활용하는 방향성을 재고해야 할 필요성을 제기한다.
더욱이 고객들은 생성형 AI의 사용에 대해 상당한 우려를 표명하고 있다. 설문 결과에 따르면, 단지 29%의 고객만이 AI 가상 에이전트가 제공하는 고객 서비스에 편안함을 느낀다고 응답했으며, AI가 제공하는 보험 조언을 신뢰한다고 답한 비율은 23%에 불과했다. 이는 보험사들이 AI 기술을 도입할 때 고객의 신뢰를 얻는 것이 중요한 과제임을 시사한다.
기술 인프라와 운영 모델의 중요성
보고서는 생성형 AI의 성공적인 도입을 위해서는 적절한 기술 인프라와 운영 모델이 필요하다고 강조하고 있다. 보험사 임원의 89%는 단순화된 시스템을 가진 조직이 생성형 AI를 더 빠르고 효과적으로 도입할 수 있을 것이라고 동의했다. 이는 복잡한 레거시 시스템이 AI 도입의 장애물이 될 수 있음을 시사한다.
운영 모델 측면에서는, 생성형 AI 관리를 비즈니스 단위로 분산시키는 것이 혁신 속도를 높일 수 있다는 의견이 지배적이었다. 실제로 AI 사용 사례 개발과 실험을 더 분산화된 모델로 운영하는 조직들이 여러 지표에서 더 나은 성과를 보이고 있다. 구체적으로, 이들 기업은 2% 더 나은 운영/구축 비율, 14% 더 빠른 시장 출시 속도, 9% 더 높은 고객 만족도, 5% 더 높은 고객 유지율을 기록했다. 이는 AI 기술의 효과적인 활용을 위해서는 조직 구조와 의사결정 프로세스의 변화가 필요함을 시사한다.
보험사, AI 전략적 자산으로 활용해야
IBM은 보고서를 통해 보험사들에게 생성형 AI를 효과적으로 활용하기 위한 구체적인 행동 지침을 제시하고 있다. 첫째, 보험사들은 AI 솔루션을 활용하여 워크플로우를 간소화하고 판매 및 서비스 프로세스의 특정 단계를 개선함으로써 유연성, 조언, 데이터 연계를 갖춘 맞춤형 상품을 개발해야 한다. 이를 통해 상품 설계와 제공을 가속화하고 서비스 품질을 향상시킬 수 있다.
둘째, AI를 활용하여 고객의 리스크, 요구, 관심사에 맞는 상품을 정확히 매칭하는 것이 중요하다. 이를 위해 고객 데이터와 콜센터의 모범 사례를 분석하고, 이를 보험 서비스 및 클레임 처리 과정에서 고객 서비스 담당자들이 효과적으로 활용할 수 있도록 해야 한다.
셋째, 신뢰 격차를 해소하기 위한 노력이 필요하다. AI 모델의 성능을 공정성, 투명성, 환각 현상 등의 측면에서 적극적으로 관리해야 하며, 모든 모델이 설명 가능한 결과를 제공하도록 하고 결정의 신뢰도를 이해해야 한다.
넷째, 플랫폼 간 AI 구축이 중요하다. 생성형 AI 워크플로우가 단일 애플리케이션에 국한되지 않고 전사적 범위의 프로세스 및 운영과 연결될 수 있도록 기술 환경을 평가하고 구축해야 한다.
다섯째, 명확한 AI 거버넌스 프레임워크를 개발해야 한다. 이 프레임워크는 AI 모델 윤리, 규제 준수, 시간 경과에 따른 모델 성능을 포괄하고 이를 실행할 수 있어야 한다.
마지막으로, 비즈니스 단위에 AI 의사결정 권한을 부여해야 한다. 각 비즈니스 단위가 특정 AI 모델 선택, AI의 프로세스 통합, AI 우선순위 결정 등 AI 관련 결정을 자율적으로 내릴 수 있도록 함으로써 더욱 효과적이고 신속한 AI 활용이 가능해질 것이다.
이러한 지침들은 보험사들이 생성형 AI를 단순히 기술적 도구로 활용하는 것을 넘어, 비즈니스 전반을 혁신하고 고객 가치를 극대화하는 전략적 자산으로 활용할 수 있도록 돕는 것을 목표로 한다.
IBM의 보험 산업 글로벌 리서치 리더인 Christian Bieck는 “생성형 AI는 보험사들에게 고객 대화를 개선할 수 있는 기회를 제공하지만, 더 큰 가치는 리스크 조언, 상품 개발, 엔드투엔드 프로세스 개선 등 전사적인 개선에서 찾을 수 있을 것”이라고 말했다. 이는 보험사들이 AI 기술을 단순히 고객 서비스 개선 도구로 보는 것을 넘어, 비즈니스 전반을 혁신할 수 있는 전략적 자산으로 인식해야 함을 강조한 것이다.
이번 보고서는 23개국의 보험사 임원 1,000명과 9개국의 보험 고객 4,700명을 대상으로 한 설문조사를 바탕으로 작성되었으며, 전체 보고서는 IBM 웹사이트에서 확인할 수 있다.
기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다.
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