금융감독원에 따르면 2017년 상반기 적발된 보험 사기 금액은 전년 동기 대비 6.4% 증가한 3,703억원으로 역대 최고치를 기록했습니다. 또한 보험연구원은 2014년 기준 보험 사기로 인한 누수 금액이 무려 4조5,000억원에 달하는 것으로 발표했는데요. 특히 전문 브로커가 연루되는 등 사기 수법 또한 지능적, 조직적으로 진화함에 따라 보다 체계적인 조사 방식과 분석 시스템의 필요성이 높아지고
자율주행차, 커넥티드 기기, 디지털 트랜스포메이션, 사물인터넷(IoT), 머신러닝, 인공지능(AI), 자동화 등 2017년 한 해를 주도해온 기술 트렌드는 2018년은 물론 그 미래에까지도 계속될 것입니다. 실질적인 차이는 이 기술들의 결합에서 찾을 수 있는데요. 한 예로, 인공지능과 사물인터넷은 그 자체로 트랜스포메이션의 성격(transformative)을 지닙니다. 사물인공지능(artificial intelligence of things)으로 구현될 연결되고 자동화된 세상의 디지털 트랜스포메이션을 상상해보세요. 2018년에는 지능(intelligence)과
여전히 많은 금융 기관들이 국제회계기준(IFRS; International Financial Reporting Standard) 9를 준수하기 위해 애쓰는 가운데, 2021년부터 시행될 새로운 규정인 IFRS 17에 대한 부담이 보험 업계 전반에 긴 그림자를 드리우고 있습니다. 이미 IFRS 9의 새로운 보고 기준은 은행과 금융 기관에 전혀 새로운 차원의 거버넌스와 통제를 요구하고 있으며, 각 기관은 이를 지원하기 위해 IT
음악 추천부터 대출 심사, 직원 평가, 암 진단까지 현대 사회는 인공지능(AI)과 머신러닝 기반의 애플리케이션에 둘러싸여 있습니다. 기계가 사람을 대신해 내린 의사결정에 점점 더 많은 영향을 받고 있는데요. 일상적인 것부터 사람의 목숨이 걸린 중대한 의사결정에 이르기까지 우리는 머신러닝 모델에 수많은 질문을 던집니다. 이때 질문에 대한 답변은 ‘예측 모델’이 결정합니다. 생소하고 어려운 개념인데요. 데이터
금융소비자보호국, 불공정 행위로부터 소비자 보호 버락 오바마 미국 전 대통령은 2008년 글로벌 금융 위기 이후 소비자 보호를 강화하고, 금융 업계를 규제함으로써 사태 재발을 막기 위해 다양한 노력을 기울였습니다. 그 중 하나가 바로 2011년 월스트리트에 대한 연방 감독 기구로 출범한 미국 금융소비자보호국(CFPB; Consumer Financial Protection Bureau)인데요. 금융소비자보호국은 소비자를 불공정 행위, 사기, 권력
일본의 한 보험 회사가 올해부터 보험 계약 절차와 정보 조회 등 사무 작업의 90%를 인공지능(AI)으로 대체, 전사 업무 부담을 20% 가량 경감할 것으로 발표하며 이목을 모았습니다. 국내에서도 이처럼 보험과 IT 기술을 융합한 인슈어테크(Insure + Tech) 서비스가 속속들이 출시되며 보험 업계의 비즈니스 모델이 빠른 속도로 다각화되고 있는데요. 오늘은 보험 선진국으로 평가 받는 유럽의
