
‘개인별 언더라이팅 기준 차별화 모형’은 고객의 위험도에 따라 언더라이팅 기준을 차등 적용하는 시스템으로 고객에게 보다 정확하고 합리적인 보험 보장 혜택을 제공하기 위해 개발됐다. 언더라이팅은 생명보험 계약시 계약자가 작성한 청약서상의 고지의무 내용이나 건강진단 결과 등을 토대로 보험계약의 인수 여부를 판단하는 최종 심사 과정을 말한다.
이 모형은 9만건 이상의 고객 경험 빅데이터를 토대로 머신러닝 기법을 적용했다. 고객의 연령, 총 사고보험 청구금액, 흡연량, 흡연기간, 체질량지수, 납입보험료 수준, 보험료 연체 비율 등 300여개의 변수들이 적용됐으며, 스스로 고객 경험 빅데이터 내에서 패턴을 찾아내고 학습함으로써 향후 사고 발생 가능성을 예측할 수 있다.
ABL생명은 개발을 기념해 이 모형의 저위험군 분류 고객이 종신보험을 추가로 가입하면 건강진단과 계약적부 확인을 면제해주는 캠페인을 3월말까지 진행한다. 최현숙 고객지원실장은 “인공지능을 접목한 ‘개인별 언더라이팅 기준 차별화 모형’ 도입으로 개인별 리스크 차등 분류가 가능해 상대적으로 위험도가 낮은 고객들이 보다 합리적인 언더라이팅 기준을 적용 받을 수 있게 됐다"며 "ABL생명은 업계 선도적인 디지털 역량을 토대로 고객들에게 합리적인 맞춤형 보험 보장 서비스를 제공할 수 있도록 더욱 노력하겠다”고 말했다.
유선희 기자 ysh@fntimes.com



















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