30일 오후2시 SKT 타워 수펙스홀에서 열린 'Ai for GranData 2024'에서는 민간데이터댐 GranData(그랜데이터)와 AI기술 결합 사례가 발표됐다. SK텔레콤·신한카드·KCB가 주최한 이번 행사에서는 SK텔레콤, 보험개발원, 카카오모빌리티, LG CNS 사례가 소개됐다.
'AI for 보험'을 주제로 발표한 박리노 보험개발원 인슈어테크팀 팀장은 보험 관심이 낮아지고 있는 상황에서 기존 인구학적 분석보다 새로운 접근 방식이 필요했다고 말했다.
박리노 팀장은 "2030 등 젊은 세대들이 이제 보험 관심이 낮아지고 있어 보험개발원이 가지고 있는 정보만으로는 소비자 세분화가 쉽지 않다. 기존에는 성별, 연령 등 인구학적 분석에 집중을 했지만 새로운 접근이 필요했다"라며 "데이터 중에서 신한카드는 카드 이용 금액, 세부 업종별 최대 이용 지역 등이 있고 SKT는 앱 사용정보를 가지고 있어 이를 결합했다"라고 말했다.
신한카드, KCB 정보와 보험개발원 보험 정보 데이터를 분석한 결과, 고객 생활패턴으로 잠재 고객 발굴 가능성을 살필 수 있었다고 말했다.
박리노 팀장은 "신한카드 소비 정보 패턴 별 고객 중 보험 가입자와 미가입자를 세분화하고 SKT 앱 사용 정보를 기반으로 앱 사용 패턴에 따라 머신러닝으로 자동 분류했다"라며 "앱 사용 패턴으로는 보험을 가입할 수 있는 상황이 높지만 보험을 가입하지 못했다고 추정할 수 있어 잠재고객으로 발굴, 보험상품을 추천할 수 있다고 분석했다"라고 말했다.
박 팀장은 앱 패턴, 보험 가입 여부, 소비 데이터 등으로 15개 그룹을 나눈 데이터를 토대로 공동 마케팅이나 보험 상품 추천이 가능하다고 말했다. 실제 가명데이터를 분석한 결과, 카드 소비 패턴에 따른 보험 상품 선호도가 나뉜다는 분석이 나왔다.
박리노 팀장은 "보험회사 입장에선 어떤 상품을 주로 좋아하는 사람들이 어떤 앱을 많이 쓴다고 하면 타겟마케팅이나 공동마케팅을 통해 필요한 상품을 추천할 수 있을 것 같다"라며 "40대 남성 기준 도서나 잡지를 선호하는 분은 종신보험을 선호하고 있고 투자형 소비를 좋아하는 분은 연금보험을 선호하는 경향이 나타났다"라고 말했다.
주거지와 근무지 정보가 담인 KCB 정보를 결합했을 때도 상품 선호 유형이 나뉘었다.
박 팀장은 "자동차 산업으로 유명한 울산, 기계 산업으로 유명한 안산 반월공단, 반도체 산업 수원 삼성전자, IT 산업 중심 분당이나 판교를 나눠봤는데 선호하는 보험 패턴이 조금씩 차이가 났다"라며 "안산은 업종 특성 영향인지 상해보험이나 암보험에, 울산은 종신보험, 수원은 연금보험, 판교는 정기보험 비중이 높았다"라고 말했다.
박리노 팀장은 "그랜데이터에서 더 많은 다양한 데이터 협업을 통해 소비자를 더 알 수 있다고 하면 좀 더 나은 상품과 소비자들에게 더 나은 상품과 맞춤형 초개인화 보험 상품을 제공할 수 있을 것"이라고 말했다.
이환 신한카드 DataBiz팀 팀장은 그랜데이터 데이터 결합이 데이터 표준화가 될 수 있도록 하겠다고 밝혔다.
이환 팀장은 "동종업종 다른 데이터를 가져와서 같이 공급을 하거나 하는 식으로 일부 진행하고 있다"라며 "데이터 표준화를 위해 각 통신사들이 가지고 있는 앱 분류체계를 전부 통일시키고 더 나은 분류체계를 만들어 나가는 작업을 하고 있어 상반기에는 두 회사 데이터를 완전히 결합할 수 있을 것"이라고 말했다.
업종도 늘리고 정기적인 데이터 세트를 생산하겠다고 말했다.
이환 팀장은 "업종을 늘리고 정성 데이터도 포함시켜서 의미 있는 분석을 할 수 있도록 하겠다"라며 "정기적으로 데이터 세트를 만들어서 저렴하게 공급하도록 하겠다"라고 말했다.
전하경 한국금융신문 기자 ceciplus7@fntimes.com






















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