가장 중요한 것은 GenAI를 기반으로 하는 조직을 새롭게 구성하거나, 운영하는 데 필요한 기술과 인재를 확보하고 육성하는 것입니다.
보험사, 그리고 혁신적인 변화, 두 단어의 조합이 어울리지 않는다고 생각하시는 분들이 계실지도 모르겠습니다.
그간 보험사에서는 혁신적인 변화라는 것이 활발히 일어나진 않았습니다. 우리나라의 보험산업은 1950년대 말 도입되기 시작해서, 2021년 한 해 국내 보험사들의 수입보험료는 전 세계 7위 규모였습니다.
하지만, 요즘 보험이 없는 사람이 어디 있나요? 보험연구원(2019년 보험소비자 설문조사)에 따르면 2019년 기준, 가구당 보험가입률은 98.2%, 개인별 보험가입률은 95.1%이라고 합니다. 이미 너무나도 과포화된 시장인 것에 팬데믹의 영향까지 겹쳐, 전체적인 보험사 당기순이익은 2018년부터 매년 7.2% , 26.26% 수준으로 2015년부터 2018년까지 4년간 지속적인 감소세를 보이고 있습니다.
그리고 코로나 팬데믹 사태가 시작되었습니다.그동안 하락세만 보였던 자기자본이익률이 2022년에는 생명보험사가 5.4% , 손해보험사가 12.7%를 기록했기 때문이죠. 보험사에선 ‘코로나 특수’를 누린 셈이지만, 코로나가 사라진 이후, 보험산업은 다시 수많은 과제에 맞닥뜨리게 됩니다.
하지만, 팬데믹 이후로 전 세계 모든 비즈니스에 지대한 영향을 미친 기술의 혁신적인 트렌드가 있었습니다. 바로 생성형 인공지능, ‘GenAI’가 주목받기 시작한 일입니다.
GenAI는 인터페이스가 매우 단순해서, 프로그래밍 전문 지식 없이도 누구나 활용할 수 있습니다. 우리가 스마트폰이나 문자 앱을 사용하는 데 어려움을 느끼지 못하는 것처럼, GenAI는 기존의 AI가 가졌던 어렵고 복잡한 느낌을 완전히 탈피했습니다.
이제는 모든 보험사에서 AI를 활용하지만, 많은 사람들이 기대했던 것처럼 혁신적인 변화를 만들지는 못했습니다. 그동안은 AI를 근본적인 혁신을 위해 활용하기보단, 기존 업무 프로세스를 조금 최적화시키는 정도로만 활용했기 때문입니다.하지만 선도적인 성장세를 보인 보험사들은 GenAI가 혁신을 위한 폭발적인 인사이트를 줄 것이라는 것을 이미 알고 있었습니다. 이러한 보험사들은 기존 수작업 업무를 자동화하는 정도 이상으로, Value Chain을 혁신하기 위한 변화를 시작합니다.
첫 번째는 ‘확장 전략’입니다.
적용 사례를 먼저 한두 개 만들어본 뒤, 이 방식을 학습하고 개선해서 이를 비지니스 Value Chain 전반에 걸쳐 확장하는 것입니다. 이때, GenAI는 두 역할을 담당합니다. ⓐ 지식 assistant와 ⓑ 훈련 assistant입니다.
ⓐ 지식 assistant는 문서화된 지식을 연구하는 데 필요한 시간을 획기적으로 단축시킵니다. 주로 챗봇 인터페이스를 사용하며, 사람이 AI 에이전트에게 정책 문서, 위키 사이트, 프로세스 매뉴얼의 정보를 학습시키면, AI가 사람과 같은 방식으로 학습한 정보를 바탕으로 답변을 제시하고 고객과 직접 소통을 수행합니다. ⓑ 훈련 assistant는 보험사의 핵심 경쟁력인 보험설계사의 영업 역량진단 및 훈련을 돕습니다. 이 경우, assistant는 아래의 과정에 모두 도움을 줄 수 있게 됩니다.
두 번째는 ‘혁신 전략’입니다.
이 방식은 프로세스의 처음부터 끝까지 효율성을 단번에 향상하는 것에 초점을 춥니다. 이 접근 방식에서는 고객여정과 내부 프로세스를 Zero-Based Redesign하여 GenAI가 제공하는 새로운 가능성을 최대한 활용합니다. 이때, 리더십, 기술, 문화, 인력 개발 등 다양한 부분이 종합적으로 함께 고려되기도 합니다.
대표적인 예시가 자동차 보험 청구 프로세스의 end to end 자동화입니다. 손실 통지부터 해결 완료 과정까지 여정의 모든 단계가 자동화됩니다. 먼저 차량의 사진을 업로드하면, 업로드된 이미지를 GenAI가 확인합니다. 이후 수백만 장의 차량 손상 사진을 바탕으로 사고 보고서, 합의 제안 내용까지 자동으로 생성되게끔 합니다. 이런 과정은 고객 경험 향상 및 직원 리소스 절감이라는 2가지 효과를 동시에 누릴 수 있게 합니다.
GenAI 도입은 효율 향상과 비용 절감을 통해 비지니스 value chain 전체에 상당한 영향을 미칩니다. 먼저, 효율 향상 측면에서는 GenAI 기반 지식 Assistant가 상담원의 생산성을 두 배 이상 높여 고객 서비스 생산성을 향상할 수 있습니다. 그리고, 비용 절감 측면에서는 AI 활용으로 직원들은 보다 중요한 일에 더 많은 시간과 에너지를 쓰기 때문에 세일즈를 위해 고객과 대면하는 시간을 더 많이 확보할 수 있습니다. 물론, 이 대면 과정에서는 고객에게 초개인화된 전략과 대안을 제시할 수 있게 되기도 합니다.
GenAI는 서로 연결하고 조립할 수 있는 레고 세트라고 생각하시면 됩니다. GenAI는 크게 검색, 요약, 콘텐츠, 코딩 네 가지 기능으로 구성되어 있습니다.ⓐ 검색 기능은 다양한 소스에서 보험 증권의 특정 약관을 찾고, ⓑ 요약 기능은 이렇게 찾은 정보를 간결하게 요약합니다. ⓒ 그럼 콘텐츠 기능이 고객 문의에 대한 응답을 생성하고, 클레임 보고서와 정책 설명까지 작성해 냅니다. ⓓ 마지막으로, 코딩 기능은 자연어를 SQL 쿼리로 변환하거나 자연어로 코드를 문서화하여 계속해서 GenAI가 발전할 수 있도록 학습 데이터를 수집합니다.
선도적인 보험사들은 이미 확장성이 뛰어난 GenAI 도입을 통해 보다 효율적으로 성과를 만들고, 위기를 극복하기 위한 기회를 탐색하고 있습니다. 폐쇄형이 아닌 개방형 시스템과 모델을 기반으로 한 혁신이 필요한 시기입니다. 이를 위해 가장 중요한 것은 GenAI를 기반으로 하는 조직을 새롭게 구성하거나, 운영하는 데 필요한 기술과 인재를 확보하고 육성하는 것입니다.
Write 육근식 (HR사업총괄)
Review & Edit 최성원 (마케팅)
GenAI 기반 조직 구성 및 운영관련 궁금하신 점은, 해당 글을 작성해 주신 HR 사업부 육근식 이사님(사내 칼럼니스트)에게 직접 더 자세한 내용을 들어보실 수 있습니다.
