일어나고 있는 일의 정리

2026년, 보험 업계의 AI 도입이 '실험 단계 (Experiment Phase)'에서 '실전 단계 (Production Phase)'로 일제히 전환되었습니다.

2026년 1월, SOMPO 홀딩스는 국내 그룹사 직원 약 30,000명을 대상으로 AI 에이전트 도입을 시작했습니다. Tokio Marine Nichido는 2026년 3월부터 컨택 센터 업무에 AI를 본격 도입했으며, Meiji Yasuda 생명은 인수 심사(Underwriting)에 AI 리스크 예측 모델을 이미 구현했습니다.

숫자로 보면 규모의 크기를 알 수 있습니다. 금융청이 2026년 3월에 공표한 AI 디스커션 페이퍼(AI Discussion Paper) 제1.1판에서는, 보험 업계를 대상으로 '인수 판정의 자동화와 판정 근거의 설명 가능성(Explainability)', '사고 보고서·진단서로부터 보험금 지급 여부와 금액을 판정하는 보조 AI'가 전형적인 유스케이스(Use Case)로 명시되었습니다.

즉, 규제 당국이 "해도 좋다"라고 명시한 것입니다. 이것이 업계 일제 동작의 트리거(Trigger)입니다.

현장 SE가 바라본 "진정한 벽"

하지만 외부의 보도와 현장의 온도에는 큰 격차가 있습니다.

보험 업계에 초점을 맞춘 조사에 따르면, 2026년 말까지 에이전트형 AI 솔루션의 실용화를 예상하고 있는 보험사는 불과 5분의 1 정도였습니다.

왜 이렇게 느린가. 현장에 있는 사람으로서 느끼는 이유는 3가지입니다.

① AI가 "판정 근거를 설명할 수 있을 것"이 필수 조건

보험 인수 심사에서 "AI가 이렇게 판단했습니다"라고만 해서는 통하지 않습니다. "왜 그렇게 판단했는가"를 고객과 규제 당국에 설명할 수 있어야 합니다. 블랙박스(Black Box) 형태의 AI는 규제상의 이유로 애초에 사용할 수 없습니다.

② 레거시 시스템(Legacy System)과의 데이터 연동

AI는 양질의 데이터가 없으면 기능하지 않습니다. 그런데 보험사의 계약 데이터·지급 데이터는 수십 년 전에 설계된 데이터베이스에 저장되어 있습니다. 이 데이터를 AI가 읽을 수 있는 포맷으로 변환하는 것만으로도 프로젝트 공수의 대부분이 소모됩니다.

③ "보강"이지 "자동화"가 아니다

언더라이팅(Underwriting)에 관한 조사에서는, AI를 활용한 언더라이팅 업무의 보급률이 현재 10%대 초반에서 향후 3년 동안 약 67%까지 확대될 것으로 전망되지만, 대부분의 응답자가 꼽은 것은 자동화가 아니라 어디까지나 "보강"입니다.

즉, AI가 판정하고 인간이 확인하는 구조는 당분간 지속됩니다. "AI가 인간의 일을 빼앗는다"가 아니라 "AI를 능숙하게 다룰 수 있는 인간만이 남는다"가 정확한 미래상입니다.

SE로서의 해석

보험 업계의 현장감은 2026년 AI 시대의 본진에서 희귀한 자산이 될 것입니다.

이 한 문장이 지금 나의 상황을 정확히 표현하고 있습니다.

보험 업계의 업무 구조·규제 감각·레거시 시스템의 현실을 알고 있는 상태에서 "AI에게 무엇을 시킬 것인가"를 설계할 수 있는 인재는 지금 이 순간에도 거의 존재하지 않습니다.

G 검정(G-test)을 공부하고 있는 것은 그 포지션을 차지하기 위해서입니다.

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