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[실시간뉴스]이제 웬만한 보험 업무는 AI를 통한다 [AI 딥다이브]

온카뱅크관리자

2026-07-24 21:47:38

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> ‘AX 혁신’ 속도 내는 보험사 
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 보험 업계가 인공지능 전환(AX, AI Transformation)에 속도를 내며 보험 업무의 판이 바뀌고 있다. 설계사 영업 지원, 보험금 심사, 보험사기 탐지까지 AI가 보험사의 핵심 업무로 파고드는 모습이다. 다만 AI가 만든 상담 문구나 심사 결과가 소비자에게 직접 영향을 줄 수 있다는 점에서 우려도 적잖다. 전문가들은 “AI의 현장 도입 속도보다 중요한 것은 알고리즘의 투명성과 리스크 통제 체계를 정교하게 구축하는 것”이라고 강조한다.
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 한화생명은 지난해 4월 설계사의 실전 영업을 지도하는 ‘AI STS(Sales Training System)’를 도입했다. 사진은 한화생명의 ‘AI STS’ 서비스. (한화생명 제공)
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 생보사 AI 도입 본격화
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 맞춤 설계·신속 심사 현실로
 생명보험사들이 AI를 영업 현장에 빠르게 심고 있다. 한화생명, 교보생명, 삼성생명 등 주요 생보사들은 AI 기술을 영업·심사·지급 업무에 잇따라 적용하고 있다. 생명보험 상품은 종신보험, 건강보험, 연금보험처럼 구조가 복잡하다. 특약 조합도 다양하고 고객마다 이미 가입한 보험과 필요한 보장도 다르다. 그동안 상담 품질은 설계사 숙련도에 크게 좌우됐다. AI는 이 간극을 줄이는 도구로 투입된다. 고객의 기존 보장을 분석하고 부족한 부분을 요약한 뒤, 설계사가 상담에서 활용할 화법까지 제시하는 방식이다. 보험계약이 앞으로 얼마나 이익을 낼 것인가를 더 중요하게 평가하는 새 회계기준(IFRS17) 도입 이후 보장성 보험 확대가 생보사 수익성 관리의 핵심 과제로 떠오른 점도 AI 도입을 밀어 올리는 배경이다.
 한화생명은 지난해 4월 설계사의 실전 영업을 지도하는 ‘AI STS(Sales Training System)’를 도입했다. 이 시스템은 고객의 가입 내역 등 보험계약 정보를 기반으로 부족한 보장 내용을 분석하고, 최적의 상품 제안 화법을 생성해주는 장치다. 단순히 텍스트를 제공하는 데 그치지 않고 설계사가 상담 전 가상 대화를 연습하면 목소리 톤과 대화 속도까지 정밀하게 분석해 피드백을 제공한다. 한화생명에 따르면 AI STS를 적극적으로 활용한 보험설계사의 1인당 건강보험 월평균 판매 실적은 미사용자 대비 40% 이상 높은 것으로 나타났다.
 보험금 지급 업무에도 AI 역할은 크다. 삼성생명은 연평균 585만건에 달하는 사고보험금 지급 업무에 AI OCR(인공문자인식)과 자동 변환 모델을 도입해 서류 판독부터 심사까지 자동화하는 체계를 구축했다. 고객이 입력한 병명을 상병기호로 자동 변환하는 ‘텍스트 투 KCD(Text to KCD)’ 모델도 눈에 띈다. 올해는 비급여 항목 지급 여부 라벨링 적용도 확대할 예정이다.
 AI는 보장분석의 품질을 높이는 데도 탁월하다. 교보생명의 ‘보장분석 AI 서포터’가 대표적이다. 이 서비스는 고객의 기존 보험 가입 내역을 바탕으로 암, 뇌, 심장, 치매·간병 등 주요 급부별 보장 현황을 분석·요약하고 부족한 보장에 대한 대안을 제시한다. 보험 상담이 단순 상품 판매에서 보장 진단으로 넓어지는 셈이다. 교보생명 관계자는 “보장분석 AI 서포터는 FP가 보장분석에 쓰는 시간을 줄이고 고객 상담에 더 집중하도록 돕고 있다”고 전했다.
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 손보사 AI, 보상 업무도 척척
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 보험사기 탐지까지 맡는다
 AI는 손해보험사들의 업무에도 깊숙이 들어가고 있다. 손해보험 업무는 자동차보험, 실손보험, 장기보험처럼 청구 건수가 많고 제출 서류가 복잡하다. 많은 서류 확인과 위험도 분류를 AI가 맡으면 담당자는 쟁점이 있는 사건에 집중할 수 있다. 특히 보험사기 양상이 조직화하고 서류 위변조 방식이 정교해지며 AI 기반 탐지 체계의 필요성도 커졌다.
 AI는 보상 업무 시간을 크게 단축한다. 삼성화재는 암 진단과 수술 급여 심사의 효율성과 정확성을 높이기 위해 생성형 AI와 OCR을 결합한 AI 의료심사 시스템을 활용한다. 진단서, 검사결과지, 수술기록지 등 의료문서를 자동으로 분석해 심사자가 수십페이지 자료를 일일이 확인해야 하는 부담을 줄였다.
 카카오페이손해보험은 AI OCR과 언어모델 기반 문서 해석 기술을 보험금 청구 서류 일부 분석에 활용한다. 치료비 세부내역서와 영수증의 주요 정보를 인식·분류하고, 사진 파일의 부가 정보를 활용해 중복 서류를 확인한다. 카카오페이손보에 따르면 AI 기반 문서 분석은 건당 약 10~15초 안에 결과를 생성한다. 사람이 수작업으로 처리할 때 3~5분 걸리는 업무를 크게 줄인 셈이다.
 손보사들은 AI를 통해 보험사기 대응 체계도 고도화한다. KB손해보험은 머신러닝 기반의 보험사기탐지시스템(FDS)을 운영 중이다. 보험금 청구 건마다 위험도를 점수화한 뒤 이상 징후와 비정상적인 패턴을 분석해 보험사기 의심 사례를 선별하는 방식이다.
 현대해상은 자동차보험 사기 탐지 영역에 AI를 활용하고 있다. 사전인지시스템(Hi-FDS)과 사회연결망분석(SNA) 시스템을 가동해 조직적 보험사기와 유사 행동을 보이는 대상을 추적하고 있다. DB손해보험은 2022년부터 빅데이터 기반 ‘DB T-System’을 현장에 도입해 조직형 보험사기 의심 사례를 수사 의뢰하는 데 활용한다. 2025년 3월에는 보험금 청구·지급 정보를 활용한 이상 징후 시스템도 개선했다. 흩어져 있던 정보를 개체 기준으로 묶어 특정 담보나 진단에 청구와 지급이 집중되는 패턴을 확인하는 방식이다.
 보험 AI도 책임은 사람 몫
 과제는 감독·내부통제 강화
 보험 업계의 AI 활용에 관한 우려는 없을까. 우선 금융위원회가 AI 관리 기준을 세웠다. 6월 22일 시행된 ‘금융 분야 인공지능 가이드라인’은 거버넌스, 합법성, 보조수단성, 신뢰성, 금융안정성, 신의성실, 보안성 등 7대 원칙을 제시한다. 핵심은 AI를 금융회사의 업무 보조수단으로 본다는 점이다. 자료 분석이나 위험도 분류, 상담 지원에 AI가 쓰이더라도 최종 의사결정과 책임은 회사와 임직원에게 있다는 의미다. 감독당국의 시선도 보험사 AI 활용으로 향한다. 보험사들은 최근 금융감독원에 AI 활용 전반에 대한 자료를 제출한 상태로 알려진다. 점검 범위는 상품 설계와 추천, 상품 설명·검증과 의사결정, 계약과 사후관리 등 보험 판매 전 과정이다.
 전문가들은 보험사 AI 활용의 가장 중요한 원칙은 책임의 명확화라고 입을 모은다. AI가 위험도를 분류하거나 상담 문구를 만들더라도 마지막 판단은 사람이 해야 한다는 설명이다.
 서지용 상명대 경영학과 교수는 “중요한 계약 심사와 지급 결정은 AI가 추천만 하고 최종 승인과 서명은 직원이 하도록 해야 한다”며 “누가 어떤 기준으로 결정했는지 기록을 남겨야 나중에 분쟁이 생겨도 설명할 수 있다”고 강조했다.
 법적 책임과 소비자 보호 기준을 더 세밀하게 손질해야 한다는 제언도 나온다. 김선정 동국대 법학과 특임교수는 “AI의 장점을 활용하면서도 잠재 위험을 회피하기 위한 내부 과제와 담당 조직의 거버넌스를 재정비하는 일이 가장 시급하다”며 “보험은 상품 개발부터 보험금 지급까지 과정이 복잡하고 계약 기간이 길어 각 단계별 내부통제, 준법, 정보 공유와 책임 명확화가 중요하다”고 말했다.
 업계에서는 제도가 기술 변화를 따라가야 한다는 목소리도 나온다. 보험 업계 관계자는 “AI가 약관을 설명하고 스마트폰으로 보험에 가입하는 시대에 금융소비자보호법은 여전히 종이 서류 시절의 잣대로 규제하고 있다”며 “AI를 통한 표준화된 안내를 공식적인 이행 수단으로 폭넓게 인정해야 한다”고 귀띔했다.
 [조동현 기자 cho.donghyun@mk.co.kr]
 [본 기사는 매경이코노미 제2369호(2026.07.22~07.28일자) 기사입니다]
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