[금융人사이드]"머신러닝으로 車보험 가입율↑·손해율↓, 윈-윈"

KB손보, 車보험 가입심사에 업계 첫 머신러닝 적용
TF 주도 공현성 자동차업무파트 대리

편집자주금융은 쉽게 말해 '돈을 융통한다'는 뜻입니다. 단순한 말이지만 복잡한 업무가 오가고 여러 실무진의 전문성과 노력이 투입되고 있습니다. 커다란 기업을 지탱하고 움직이는 숨은 일꾼들의 모습을 들여다보겠습니다.

"기존 언더라이팅(보험인수심사)은 악성 물건을 걸러내는 성격이었다면 이제는 좋은 물건을 발굴하는 것이 목표가 됐습니다."

최근 아시아경제와 만난 공현성 KB손해보험 자동차업무파트 대리는 이같이 강조했다. 업계 최초로 자동차보험 인수심사에 인공지능(AI) 머신러닝 기법을 도입한 KB손해보험은 언더라이팅의 개념을 바꾸고 있다. 이전까지 언더라이팅 업무는 악성 물건을 걸러내는 차단막 역할이었다. 각종 데이터에 실무자의 경험을 녹여내며 위험도 높은 물건을 배제하는 데 힘을 쏟았다. 하지만 AI 머신러닝이 도입되면서 상황이 바뀌었다. 그동안 걸러졌던 악성 물건 중에서도 우량한 물건을 찾아내는 일에 보다 집중하게 된 것이다.

사진=게티이미지뱅크

예를 들어 언더라이팅에서는 사고 횟수가 중요한 지표가 된다. 과거 3년 내 사고가 4회 이상이면 보험 가입이 거절되거나 하는 식으로 회사마다 별도 기준을 마련할 정도다. 하지만 AI를 통해 고객의 운전습관, 성향, 연령 등을 종합적으로 고려해 사고발생 확률을 예측할 수 있게 됐다. 공 대리는 "3년 내 사고가 여러 차례 있다고 하더라도 초기 1년에 몰려있거나, 여러 대를 소유한 차주가 차량별로 사고 경력이 1회씩일 경우도 고려해 사고 확률을 예측할 수 있게 됐다"라며 "또한 주요 이용 도로의 상태 변화, 사고 후 과실 비중, 사고 시간대 등까지 감안해 위험도를 판단할 수 있게 된 것"이라고 설명했다.

특히 인공지능(AI)의 연산능력을 극대화하는 머신러닝 기법 활용이 주효했다. 사고횟수 4회 제외 등 규칙을 설정해 걸러내는 식이 아니라, 막대한 사례를 학습해 AI가 각 요소와 교통사고 발생 간의 상관관계를 밝혀내도록 했기 때문이다. 이를 통해 사람이 찾아내기 힘든 복잡한 패턴들을 보다 정밀하게 다듬고 고도화할 수 있었다. 은행 등에서 금융거래 이력이 부족하지만 신용할 수 있는 '씬파일러'를 각종 비금융데이터로 발굴해내는 것과 비슷한 맥락이다. 공 대리는 "해외에서는 언더라이팅 담당자들이 보통 나이가 많아 막대한 경험을 바탕으로 위험도를 예상해 왔다"며 "이들처럼 경험이 쌓이는 시간을 머신러닝의 막강한 학습능력을 통해 보다 짧게 압축시킨 셈"이라고 설명했다.

이같은 프로젝트가 추진된 것은 지난해 5월부터다. 전사적 차원에서 LG CNS와 손잡고 계약심사 고도화를 위한 사고발생 예측모델 개발 프로젝트를 진행했다. 공 대리는 KB손보 구성원으로는 홀로 이 프로젝트를 추진하는 태스크포스(TF) 참여해 LG CNS 개발자들과 협업 중이다. 비록 대리 직급이지만 대학에서 응용통계를 전공했고, 실제 인수 업무와 과거 AI 활용 모델 구축 경험까지 갖춘 그가 적임자로 꼽혔다.

지난해 11월 첫 도입 이후 성과도 나오고 있다. KB손해보험의 자동차보험 손해율은 올해 1~4월 누적 기준 76%대다. 코로나19 영향으로 이동이 크게 줄었던 지난해 같은 기간 75%대와 비교해도 큰 차이 없는 수준이다. 통상 보험업계에서는 자동차보험 손익분기점 손해율을 78∼82% 수준으로 보고 있다. 과거에는 가입을 거부했을 고객을 추가로 받아들였음에도 손해율(받은 보험료 대비 지급한 보험금 비율)은 안정적으로 유지됐다. 우량 고객의 범위를 넓히며 시장을 한층 넓힐 수 있었던 것이다.

추후 영업용 차량까지 확대하고 나아가 오프라인이나 다이렉트 등 가입경로에 따른 분석까지 추가할 예정이다. 공 대리는 "전례 없던 영역에 뛰어들 땐 무척 막막했지만 이젠 성과를 내면서 자신이 생겼다"라며 "언더라이팅 업무는 리스크를 회피하는 것이 아니라 리스크를 얼마나 감수할 수 있는지가 관건이라는 입사 초의 배움을 실현하고 확장해 나갈 것"이라고 다짐했다.

공현성 KB손해보험 자동차업무기획파트 대리가 지난달 31일 서울 강남구 KB손보 본사에서 아시아경제와 인터뷰하고 있다.

이민우 기자 letzwin@asiae.co.kr