
성원명 보험개발원 기획관리실 국제협력팀 부장이 30일 서울 여의도 FKI타워 컨퍼런스센터에서 열린 ‘2026 KIDI 보험미래포럼’에서 ‘특이점에 도달한 보험산업의 레거시(Legacy): 그 한계를 넘어 진화하다’를 주제로 발표하고 있다. 사진=강혜린 기자
이미지 확대보기성원명 부장은 30일 서울 여의도 FKI타워 컨퍼런스센터에서 열린 ‘2026 KIDI 보험미래포럼’에서 ‘특이점에 도달한 보험산업의 레거시(Legacy): 그 한계를 넘어 진화하다’ 주제 발표에서 이같이 밝혔다.
성원명 보험개발원 기획관리실 국제협력팀 부장은 “보험은 질병이 발생했을 때 대응하는 데 그치지 않고 위험 보상에서 위험 관리로 나아가야 한다”며 “보험금 청구를 줄이는 가장 좋은 방법은 지급액을 줄이는 것이 아니라 사고와 질병이 처음부터 발생하지 않도록 예방하는 것”이라고 말했다.
인구·바이오·AI 변화…기존 성장·위험평가 방식에 한계
성 부장이 지목한 기존 보험모델의 특징은 사고가 발생한 뒤 대응하는 구조다. 고객이 보험에 가입하고 계약을 유지하다 사고나 질병이 발생하면 보험금을 청구하고, 보험사는 약정한 금액을 지급한다. 가입 이후 사고가 발생하기 전까지는 고객과의 접점이 제한적이다.그는 “레거시는 낡거나 쓸모없다는 의미가 아니라 과거 환경에 최적화된 시스템을 뜻한다”며 “전통적 보험모델은 수십 년간 효과적으로 작동했지만 앞으로의 환경에도 완전히 적합한지는 살펴봐야 한다”고 진단했다.
성 부장은 한국이 2020년 사망자 수가 출생아 수를 넘어서는 ‘인구 자연감소’에 진입했다는 점을 짚었다. 저출산과 고령화가 함께 진행되면서 장기적으로 보험에 새로 가입할 잠재 고객도 줄어든다는 설명이다.
성 부장은 “오는 2050년에는 65세 이상 인구 비중이 40%를 넘고 생산연령인구(15~64세)도 1000만명 이상 줄어들 것으로 예상된다”며 “잠재적 신규 고객이 감소하면 더 많은 보험을 판매하는 방식만으로 성장하기 어려워진다”고 말했다.
이에 따라 신규 계약 건수를 늘리는 대신 기존 고객에게 제공하는 보장과 서비스를 넓혀 계약당 가치를 높여야 한다고 제언했다.
그는 “보험사는 계약 하나의 가치를 높여야 한다”며 “시니어 돌봄과 질병 예방, 건강증진, 생애 전반의 위험관리로 영역을 넓혀야 하며 축소되는 시장에서는 계약의 양보다 질이 중요하다”고 말했다.
바이오 기술의 발전은 보험료를 산출하는 기준에도 영향을 줄 수 있다. 보험사는 과거 통계를 토대로 질병과 사망 가능성, 장애 발생, 의료비 등을 추정해 어떤 위험을 보장하고 보험료를 얼마로 책정할지 결정한다.
성 부장은 “바이오 기술은 질병을 치료하는 차원을 넘어 인간의 수명과 건강 상태를 바꿀 수 있다”며 “사람이 더 오래 건강하게 살게 되면 보험료 산출의 기초인 사망률·질병·장애·의료비 가정도 달라질 수 있다”고 진단했다.
질병을 조기에 발견하는 기술이 발전하면 보험사가 던지는 질문도 달라진다. 과거에는 고객이 언제 아플지를 예측하는 데 집중했다면 앞으로는 고객이 오래 건강하게 살도록 어떻게 지원할지를 함께 고민해야 한다는 것이다.
그는 “보험의 초점은 질병을 치료하는 데서 건강을 지속적으로 관리하는 방향으로 옮겨갈 수 있다”며 “보험사도 질병 발생 후 보험금을 지급하는 역할에서 조기 개입과 예방을 지원하는 역할로 전환해야 한다”고 말했다.
기존 보험데이터에 AI를 결합하면 위험율을 정교하게 측정할 수 있다고 말했다.
성 부장은 "기존에는 연령이나 차종 등 집단의 특성과 과거 통계를 토대로 평균적인 위험을 추정했으나, AI를 활용하면 개인별 건강상태 및 리스크를 더 세밀하게 파악할 수 있다"라며 “목표는 전통적인 통계를 대체하는 것이 아니라 보험의 기존 강점에 새로운 데이터와 AI를 결합하는 것”이라고 강조했다.
분석·예측·예방·보상 연결…고객 건강관리로 선순환 모색
성 부장은 개인별 위험 분석이 보험료를 세분화하는 데 그치지 않고, 고객의 위험을 실제로 줄이는 데 활용돼야 한다고 제언했다.그는 “개인별 위험을 정밀하게 평가하는 목적이 가격 책정에 머물러서는 안 된다”며 “데이터를 분석해 고위험군을 예측하고 위험을 낮춘 뒤 건강한 행동을 유지한 고객에게 보상해야 한다”고 말했다.
이러한 ‘분석·예측·예방·보상’ 구조는 보험사의 지급 부담을 낮추는 동시에 고객의 건강수명을 늘리는 선순환으로 이어질 수 있다.
성 부장은 “중증질환을 예방하면 보험사는 장래 발생할 수 있는 큰 보험금 청구를 줄일 수 있다”며 “고객은 더 오랜 건강수명을 누릴 수 있어 예방이 양측 모두에게 가치를 창출한다”고 말했다.
이를 구현하려면 보험사의 데이터 분석을 실제 건강관리 서비스와 연결하고, 헬스케어 기업 등 외부 사업자와 협력해야 한다. 고객의 건강정보를 다루는 만큼 동의 절차와 책임 있는 데이터 활용도 전제돼야 한다.
그는 개인별 위험을 정밀하게 구분할수록 고위험군의 보험료가 높아지거나 가입이 제한돼 보험의 위험분담 기능이 약화될 수 있는 만큼, 제한적으로 활용해야 한다고 강조했다.
성 부장은 “AI는 차별이나 배제를 위한 도구로 사용돼서는 안 된다”며 “고위험 고객을 제외하기보다 예방과 관리를 통해 위험을 낮추는 데 활용해야 한다”고 말했다.
AI가 보험료와 보험금 지급 판단에 활용될 경우에는 결정 과정에 대한 설명도 필요하다고 말했다.
성원명 부장은 “보험사가 축적한 데이터와 계리 지식, 위험관리 경험, 사회적 신뢰는 빅테크가 쉽게 재현하기 어려운 역량”이라며 "고객이 자신의 보험료가 높게 책정되거나 보험금 청구가 거절된 이유를 이해할 수 있도록 설명 가능성과 투명성, 신뢰를 확보해야 한다"라고 말했다.
성 부장은 “AI와 바이오 기술, 새로운 데이터 체계를 결합하면 보험산업의 레거시는 미래 보험의 운영체계로 진화할 수 있다”라고 덧붙였다.
강혜린 한국금융신문 기자 hazi99@fntimes.com






















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