KB손보, 머신러닝 활용 '차보험 AI 자동심사 시스템' 개발​​​

[한국금융신문 김형일 기자] KB손해보험이 최신 머신러닝 기법으로 과거 자동차 사고데이터를 분석해 복잡한 사고 패턴을 찾아내고, 향후 유입 고객의 사고발생 가능성을 예측할 수 있는 계약심사 전략모델인 ‘자동차보험 AI 자동심사 시스템’을 개발했다고 23일 밝혔다.

머신러닝은 알고리즘을 이용해 대량의 데이터를 분석하고 분석 결과를 스스로 학습한 후 이를 기반으로 어떠한 판단이나 예측을 하는 기술을 의미한다. 인간이 놓칠 수 있는 데이터의 추세와 패턴을 식별할 수 있어 보다 높은 예측 변별력을 가질 수 있는 장점이 있다.

현재 자동차보험 계약심사는 수많은 리스크 요인을 조합해 과거 실적을 분석하고 계약의 인수 여부를 결정하는 정형화된 방식으로 진행되고 있다. 하지만 자동차 사고 발생 패턴은 내부요인(운전습관, 성향, 연령) 뿐만 아니라 외부요인(도로 통행량, 지형적 요인) 영향도 많이 받으므로 기존의 정형화된 방식만으로는 사고 발생 패턴을 예측하는 데 한계가 존재했다.
이에 KB손보는 지난 5월부터 LG CNS와 손잡고 계약심사 고도화를 위해 사고 발생 예측 모델 개발 프로젝트를 진행했다. 최신 머신러닝 기법으로 과거 자동차 사고데이터를 분석해 복잡한 사고 패턴을 찾아내고 이를 바탕으로 향후 유입 고객의 사고발생 가능성을 예측할 수 있는 계약심사 전략모델인 자동차보험 AI 자동심사 시스템을 개발한 것이다.

KB손보는 이번 전략모델 개발로 기존에 인수가 어려웠던 고객 중 향후 사고발생 확률이 낮을 것으로 예상되는 고객에 대해 별도 고객 대기시간 없이 계약체결을 진행할 수 있게 됐다며 고객 서비스 만족도 제고 효과를 기대했다.

김민기 KB손보 자동차보험부문장 전무는 “신기술 도입을 통한 차별화된 계약심사 프로세스 구축을 통해 고객 편의성을 높이고자 이번 시스템을 도입하게 됐다”며 “앞으로도 디지털혁신을 통한 업무 효율화로 대고객 만족도를 높여 나갈 것”이라고 말했다.

김형일 기자 ktripod4@fntimes.com