보험 심사는 최근 몇 년 간 상당한 변화를 겪었으며, 지금도 전례 없는 속도로 가속화되고 있다. 전통적으로는 장애물로 여겨졌던 보험 심사는 이제 전략적 자산으로 자리 잡을 수 있는 기회가 증가하고 있다. 퍼시픽 라이프 재보험사의 보험 및 청구 심사 최고 책임자(Chief Underwriting & Claims Officer)인 앤드류 도란(Andrew Doran)은 아시아 인슈런스 리뷰(Asia Insurance Review)와의 인터뷰에서 보험 심사의 현재와 미래 전망에 대해 인사이트를 공유했다. 

보험 심사는 전통적으로 점진적인 발전을 이루어 왔다. 과거 대비 현재 환경은 어떻게 비교될 수 있을까?

본인은 보험 및 청구 심사 글로벌 최고 책임자로서 다양한 시장을 관찰한 결과, 보험심사 환경이 빠르게 진화하는 것을 직접 목격해왔다.

10여 년 전에 보험 심사 자동화가 도입된 이후, 보험 심사 업무에 상당한 변화를 가져왔지만, 그 이후로는 최근까지 점진적인 발전만 있어 왔다.

본인을 포함한 많은 전문가들이 데이터, 인공지능(AI), 기술의 활용에 대해 오랜 기간 논의해 왔지만, 실제로 이러한 요소들이 일상적인 보험 심사에 실질적으로 활용되기 시작한 것은 최근 몇 년 간의 일이다.

오늘날의 보험 심사 환경은 디지털 솔루션 및 AI 통합으로의 전환이 두드러지며, 이는 과거의 업무 방식과 크게 대조된다.

전통적으로 보험 심사는 대부분 수작업으로 진행되었다. 가입신청자가 작성한 신청서를 기반으로 트리 기반 규칙 (Tree-based rules) 엔진이 50~80%가량의 가입 건에 대하여 답변을 자동으로 처리하고, 심사 서류가 필요한 나머지 건에 대해서는 심사자가 최종 결정을 내리게 된다.  이전에는 자동심사를 1~2%씩 올리거나, 비의료 한도(non-medical limits)를 약간 늘리거나, 저 품질의 데이터 분석 또는 비사실적 피드백을 바탕으로 질문을 조정하는 것에 시간을 보냈다.

오늘날 현대적 데이터 기반 보험 심사는 디지털 도구, AI, 대체 데이터 소스에 의존한다는 성격 규정이 점차 증가하고 있으며, 더 역동적이고 효율적인 프로세스 추진에 원동력이 되고 있다. 이는 더 빠르고 정확한 결정을 가능하게 하여 궁극적으로 소비자에게 이익을 제공한다. 판단과 전문성은 여전히 중요하지만, 보험 심사 업무의 변화를 고려할 때, 이제는 항상 먼저 데이터를 확인하고 고객과 협력하여 가장 의미 있는 성공 척도에 가장 큰 영향을 미칠 적절한 변화를 이해하는 데 중점을 둔다.

보험 심사에서의 AI와 기술의 역할에 대하여 가장 자주 받는 질문은 무엇인가?

가장 자주 듣는 두 가지 질문은 다음과 같다.

1.    대체 기술과 데이터 소스 사용이 전통적인 보험 심사 방식을 대체할 수 있을 것인가?

2.    AI나 생성형 AI가 보험 심사를 대체할 수 있을 것인가?

이 질문은 본인 자신과 본인팀에도 주기적으로 던지는 질문이며, 최근 몇 년간 이것과 관련된 본인의 관점도 진화했다. 짧게 답하자면 여전히 “있을 것이다, 하지만…”이다.

대체 데이터, 기술, AI는 보험 심사 프로세스를 강화하고 추가적으로 프로세스를 자동화하며, 어떤 경우에는 보험 심사 방식을 완전히 혁신할 잠재력을 가지고 있다. 그러나, 여전히 보험 심사자가 미래에도 중요한 역할을 할 것이라고 계속해서 믿는다.

산업 전반에서 데이터 연결성을 활용해 신규 및 기존 고객을 원활하게 평가하는 방식을 채택함에 따라, 일부 상황에서는 보험 심사라는 개념 자체가 사라질 수도 있다. 데이터 연결성 선두에 있는 중국, 한국 및 인도 등 이미 아시아 여러 국가에서 제한적으로 나타나고 있으며, 어떻게 보험 심사 리스크 평가에 활용되고 있는지 목도하고 있다.

하지만 대부분의 경우, 그리고 본인이 고객들과 작업하는 모든 사례에서의 미래 전망은 AI와 첨단 기술이 전통적인 보험 심사 방식을 전부 대체하기 보다는, 보완하는 방향으로 정립되고 있다. 복잡한 사례와 세밀한 의사결정에서는 여전히 심사자의 견해가 필수적이다.

이러한 변화가 보험 심사자 역할에 미치는 영향은 무엇인가?

기술 발전에도 불구하고, 보험 심사자는 여전히 가장 복잡한 사례를 처리하는 데 중요한 역할을 하며, 자동화와 AI가 대체할 수 없는 심도 있는 기술적 지식과 통찰력을 제공한다.

그럼에도, 보험 심사의 미래는 여러 면에서 변화하는 인력에 의해 결정될 것이다. 대체 데이터 소스, 머신러닝, AI 기술이 보편화됨에 따라, 보험 심사자의 역할도 적응이 필요하다. 보험 심사자는 데이터 과학의 세계와 전통적인 보험 심사의 세계 사이에서 중개자로서 점점 더 많이 활동해야 하며, 데이터 분석과 그 함의를 이해하는 능력을 갖추어야 한다.

미래의 보험 심사자는 복잡한 데이터 결과를 해석하고 이를 보험 심사 프로세스에 통합하며, 기술 발전과 심사자로서의 전문성을 균형 있게 조화시킬 수 있어야 한다. 인슈어테크(InsurTech)와 헬스테크(HealthTech) 옵션의 지속적인 성장으로 적절한 기회를 포착하고 적절한 파트너를 찾는 능력이 특히 중요할 것이다. 최근의 교육은 이러한 유형의 능력 개발과 데이터 활용에 대한 자신감을 구축하는 것에 중점을 두고 있으며, 보험 심사 능력을 의료/기술적으로 심화하기보다는 범위를 넓히는 방향으로 초점이 맞추어지고 있다. 이것은 다소 불안하거나 두려운 일이 될 수 있겠지만, 보험 및 청구 심사 분야의 종사자로서 가장 흥미로운 시기에 살고 있다고 볼 수 있을 것이다. 과거에는 불가능하다고 생각했던 일이 이제 현실이 되고 있으며, 이를 통해 우리는 보험 심사 리스크를 더 잘 이해하는 것뿐만 아니라 스스로를 발전시키고, 보험의 범위를 확장시키며, 보험심사를 장애물로 여기는 것이 아니라, 사람들로 하여금 보험 가입 결정의 이유가 되게 만드는 기회일 것이다.

보험 심사의 미래에 대한 비전

보험 심사의 미래는 향후 5~10년간 급진적인 변화를 겪을 것으로 보인다. 이미 이러한 변화의 일부가 실행되고 있으며, 이니셔티브는 적극적으로 지원되고 있다. 예를 들어, 말레이시아에서는 의료 청구 데이터를 활용해 미래 리스크를 예측하고 신규 신청 절차를 간소화하고 있으며, 싱가포르에서는 의료 검사를 위해 영상 기술을 도입하고 있다. 또한, 영국과 싱가포르에서는 머신러닝 알고리즘을 사용해 수작업 보험 심사 의뢰 비율을 줄이고 있다.

현재의 보험 심사 프로세스를 보완하는 데 있어 주목할 세 가지 주요 영역은 다음과 같다.

1. 데이터 기반 예측 보험 심사

전통적 데이터와 비전통적 데이터 소스를 보험 심사와 연결하여 맞춤형 경험치를 제공 및 기존의 수작업 프로세스를 가속화하며 보험의 범위를 확장하는 것이다. 이를 통해 일부 고객에게는 보험 심사 과정이 전혀 없는 것처럼 느껴질 수도 있을 것이며, ‘실질적인’ 보험심사의 과정 없이 원활하게 보험이 제공될 수 있을 것이다.

2. 머신러닝 모델이 추가된 심사 규칙 엔진

기존 규칙 기반 시스템으로는 달성하기 어려운 자동화 비율을 개선하기 위한 머신러닝 모델의 탑재이다. 다수의 기관은 기존의 자동 승인(Straight Through Processing, STP) 비율 증가 효율화가 한계에 도달하였기 때문에 이 영역에 대한 관심이 크게 집중되고 있으며, 위험 평가에 영향을 주지 않으면서 이 목표를 보완할 수 있는 AI를 고려하고 있다.

3. 기술 통합

의료 검사를 위한 영상 기술이나 계속 진화 중인 얼굴 스캔 기술 등의 기술 통합은 전통적인 보험 심사 증빙 요건을 점점 더 보완하거나 대체하게 될 것이며, 현재까지는 예상만큼 빠르게 확산되지는 않았지만, 여전히 주목해야 할 영역이다.

단일한 접근 방식이 모든 보험 심사에 적절한 것은 아니지만, 위에 언급된 요소들 중 일부 또는 전부가 거의 모든 보험 심사 설계에 강도 높게 반영될 것은 확실하다. 가장 성공적인 회사는 전통적인 보험 심사 프로세스를 데이터 기반 모델링과 제3자 기술 파트너십과 연결해 소비자와 전문가에게 원활한 경험치를 제공할 수 있는 회사가 될 것이다.

퍼시픽라이프 재보험사와 언더라이트미(UnderwriteMe)는 이 분야에 많은 투자와 의지를 가지고 진행하고 있으며, 이러한 발전을 실현하기 위해 파트너들과 긴밀히 협력하고 있다. 당사의 지속적인 노력은 글로벌 전략 분석 책임자인 치안 하오 옹(Qian Hao Ong)의 기사를 통해 확인하실 수 있을 것이다.

이 분야의 전문가들이 기술 변화를 수용할 때 주의해야 할 점

이러한 미래를 반드시 수용해야 하지만, 주의가 필요한 세 가지 핵심 영역이 있다.

1. 규제 명확성: AI 규제는 아직 진화 중이며, AI 기반 프로세스에서 결과를 공정하게 정당화할 수 있는 설명 가능성을 확보하는 것이 중요하다. 이는 보험의 범위를 확장하는 데 필수적일 뿐만 아니라, 가장 자동화하기 쉬운 명확한 사례에 국한되어 비보험의 사각지대를 형성하지 않고, 공정하고 투명하게 실행하는 것이다.

2. 리스크 관리: 혁신적인 디지털 및 의료 기술을 통해 소비자가 자신의 장기적인 건강상태에 대한 인사이트를 얻는 것이 더 쉽고 저렴해짐에 따라 정보 불균형과 역선택의 위험이 발생될 수 있다. 이러한 위험을 효과적으로 관리하려면 강력한 모니터링 프로세스가 필수적이다.

3. 과도한 복잡성 회피: 새롭게 제공되는 기회들은 매우 흥미롭고, 일부는 보험 심사를 혁신할 가능성이 있지만 존재하지 않는 문제를 해결하기 위한 솔루션을 만들어서는 안 된다. 소비자와 전문자에게 가치를 부여할 수 있는 핵심 문제를 해결하는 것에 집중해야 하며 성공을 측정할 방법을 신중히 고려해야 한다. 기술을 활용한 솔루션이 구현 가능하다고 해서 반드시 구현되어야 하는 것은 아니다.

맺음말

보험 심사 환경은 변혁적인 단계를 겪고 있다. 다가오는 변화와 그 속도는 두려움을 줄 수 있지만, 혁신, 성장 그리고, 보험 심사의가치 제안 중요성을 재편할 수 있는 흥미로운 기회도 제공한다. 보험 심사의 미래는 명확한 이점을 입증하고 고객의 경험을 향상시키며, 궁극적으로 비즈니스 성공을 이끄는 것에 달려 있다. 산업이 지속적으로 발전함에 따라, 효과적으로 보험 심사를 설득력 있는 선택의 이유로 전환할 수 있는 조직이 시장을 선도할 것이다.

이 기사는 아시아 인슈어런스 리뷰 (Asia Insurance Review) 에 처음 게재되었다.