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보험 산업 내 AI 활용 범위가 언더라이팅을 넘어 상품 개발, 고객 서비스, 마케팅 등 가치 사슬 전반으로 확장되고 있습니다. 설문조사에 따르면 상품 개발 분야의 AI 활용 기대치가 급증하며 보험사들의 전략적 변화가 나타나고 있습니다.
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원문 바로가기GlobalData가 업계 관계자들을 대상으로 실시한 설문조사에 따르면, 언더라이팅 (Underwriting) 및 리스크 프로파일링 (Risk profiling)은 AI에 의해 가장 긍정적인 영향을 받을 것으로 예상되는 보험 가치 사슬 영역으로 남아 있습니다. 그러나 2025년 3분기와 2026년 3분기 사이에 이 영역을 선택한 비율은 상당히 감소한 반면, 상품 개발 (Product development)은 급격한 증가를 기록했습니다. 이는 보험사들이 더 넓은 가치 사슬 전반에 걸쳐 응용 분야를 탐색함에 따라 AI의 잠재력에 대한 인식이 확장되고 있음을 시사합니다.
2026년 3분기 Verdict Media 사이트에서 실시된 GlobalData의 설문조사에 따르면, 응답자의 34.4%가 언더라이팅 (Underwriting) 및 리스크 프로파일링 (Risk profiling)이 AI에 의해 가장 긍정적인 영향을 받을 영역이라고 믿는 것으로 나타났습니다. 그 뒤를 고객 서비스 (Customer service, 20.4%), 보험금 관리 (Claims management, 18.3%), 상품 개발 (Product development, 16.1%), 그리고 마케팅 및 유통 (Marketing and distribution, 10.8%)이 이었습니다. 2025년 3분기와 비교했을 때, 언더라이팅 (Underwriting) 및 리스크 프로파일링 (Risk profiling)을 선택한 비율은 45.8%에서 11.4%포인트 (pp) 하락했으며, 보험금 관리 (Claims management)는 2%포인트 하락했습니다. 반면, 상품 개발 (Product development)은 8.9%포인트 상승하며 가장 큰 증가폭을 기록했습니다. 또한 고객 서비스 (Customer service)는 2.8%포인트, 마케팅 및 유통 (Marketing and distribution)은 1.6%포인트 상승했습니다.
이러한 결과는 보험 산업이 AI를 주로 언더라이팅 (Underwriting) 도구로만 보는 단계를 넘어서고 있음을 나타냅니다. 언더라이팅 (Underwriting)이 여전히 주요 응용 분야로 남아 있기는 하지만, 보험사들은 고객 및 시장 데이터를 분석하고, 보장 공백을 식별하며, 상품 설계를 가속화하고, 더욱 개인화된 상품을 개발하기 위해 점점 더 AI를 사용하고 있습니다. 상품 개발 (Product development)의 증가는 또한 신규 리스크와 변화하는 고객 기대에 더 빠르게 대응하는 상품을 출시해야 하는 보험사들의 경쟁 압력이 커지고 있음을 반영할 수 있습니다.
AI는 또한 가상 비서 (virtual assistants), 개인화된 커뮤니케이션 (personalized communications), 그리고 더 빠른 문의 해결 (faster query resolutions)을 통해 고객 서비스 (customer service)에 더욱 깊숙이 자리 잡고 있습니다. 보험금 청구 (claims) 분야에서 이 기술은 사기 탐지 (fraud detection), 손해 사정 (damage assessment), 문서 처리 (document processing), 그리고 결제 결정 (settlement decisions)을 지원할 수 있습니다. 그러나 보험금 청구 관리 (claims management)를 선택한 응답자가 약간 감소한 것은 이러한 애플리케이션들이 미래에 가장 큰 영향을 미칠 분야로 간주되기보다는, 이미 자리를 잡아가고 있는 단계임을 시사할 수 있습니다.
AI의 가치를 극대화하기 위해, 보험사들은 개별적인 유스케이스 (use cases)에 투자를 집중하기보다는 보험 가치 사슬 (insurance value chain) 전체에 걸쳐 조율된 전략을 채택해야 합니다. 여기에는 AI 기반의 언더라이팅 (underwriting)과 지능형 보험금 청구 자동화 (intelligent claims automation), 강화된 고객 서비스 (enhanced customer service), 그리고 데이터 주도형 상품 혁신 (data-led product innovation)의 결합이 포함됩니다. 또한 보험사들은 신뢰와 장기적인 가치를 구축하기 위해 모든 AI 애플리케이션에서 AI 시스템이 투명하고 (transparent), 공정하며 (fair), 규제를 준수 (regulatory compliant)하도록 보장해야 합니다.
"보험사는 가치 사슬의 모든 단계에서 AI를 활용해야 한다"는 원래 GlobalData 소유 브랜드인 Life Insurance International에서 작성 및 게시되었습니다.