사물인터넷(IoT)은 보험 산업을 어떻게 발전시킬까요? ‘인슈어테크’ 실현을 위해 고려해야 할 5가지 과제

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보험 업계는 변화에 느리다는 평을 받는 보수적인 산업이지만 지난 5년간 엄청난 변화와 혁신을 경험하고 있습니다. 보험사들은 고객과 유통 관계에서 혁신을 모색하며 디지털 이니셔티브에 많은 투자를 하고 있는데요. 이와 함께 데이터 분석, 인공지능 등의 정보기술(IT)을 활용해 기존 보험 산업을 혁신하는 인슈어테크(insurtech)가 디지털 기회를 활용할 수 있는 보험 업계의 새로운 분야로 떠오르고 있습니다. 하지만 보험 업계에서 가장 극적인 변화는 사물인터넷(IoT)과 관련되어 있다는 사실, 알고 계신가요?

사물인터넷 기술은 기존 보험 비즈니스 모델에 변화의 바람을 빠르게 몰고 오며 특히 리스크 평가 과정 개선에 큰 역할을 하고 있습니다. 보험 산업에서 사물인터넷의 ‘사물’에는 웨어러블 디바이스, 가전제품의 센서, 그리고 텔레매틱스(telematics)를 활용하는 커넥티드 차량 등이 해당됩니다.

사물인터넷은 모든 보험 분야에서 손실 줄이고 보험 계약자와의 관계를 바꿉니다. 보험사는 사물인터넷으로 보험계약자에게 운전자 피드백 등의 부가가치서비스를 제공할 수 있어 보험 계약자와 긴밀한 관계를 구축하면서 새로운 수익을 창출할 수 있습니다.

사물인터넷은 조직 전반에 다양한 이점을 제공합니다. 보험계리와 보험계약 인수 심사 시에는 리스크를 더욱 정확하게 평가하고 가격을 책정할 수 있도록 풍부한 신규 데이터를 제공해줍니다. 보험금 청구 시에는 센서 데이터에 기반해 자동 손실 알림을 전달해주기도 하고, 또 마케팅 담당 임원에게는 고객 행동에 대한 통찰력을 제시해주기도 하죠.

이렇듯 사물인터넷 애플리케이션 도입을 위해 상당한 발전이 이루어지고 있지만 보험 업계의 사물인터넷 도입은 산업 전체 비즈니스에 비해 아직 초기 단계에 머물러 있는 것이 현실입니다. 그렇다면 보험 업계의 사물인터넷이 폭넓게 도입되기 위해서 해결해야 할 과제는 무엇이 있을까요?

 

1. 기존 보험 비즈니스 모델 파괴로 인한 변화 감지

사물인터넷의 등장으로 보험사 경영진은 딜레마에 빠질 위기에 처했습니다. 보험사가 사물인터넷을 활용해 이점을 얻을 수 있는 부분은 리스크 완화와 청구액 감소가 큰 부분을 자치하지만, 보험 업계는 본질적으로 경쟁하는 특성이 있어 시간이 지날수록 보험료 감소로 이어지기 때문입니다. 따라서 보험사들은 줄어드는 수익을 대체하기 위해 여러 방안을 찾아야만 합니다. 설상 가상으로 보험사들은 이미 사물인터넷에 중점을 둔 새로운 경쟁사를 만나게 될 텐데요. 자동차 제조업체, 가정용 보안 업체, 구글, 아마존과 같은 디지털 기업이 이러한 경쟁사로 등장할 수도 있습니다. 사물인터넷에서 새로운 수익을 창출하는 서비스 개발은 아직 입증되지 않았지만, 사물인터넷 기반 보험 서비스가 가진 잠재력을 실현하기 위해 이를 도입하려는 노력이 이어질 것으로 예상됩니다.

또한 사물인터넷은 안전 운전자나 건강한 생활 습관을 가진 사람들에게 할인 혜택을 제공할 것입니다. 반대로 사물인터넷이 인구 전체의 행동 습관을 바꾸지 않는 이상, 리스크가 높은 개인이나 기업은 기존의 보험 모델에서 보다 더 심한 페널티를 받을 수 있는데요. 이럴 경우 정부와 규제당국의 조치와 대중의 반발로 이어져 사물인터넷 관련된 보험 상품의 성장이 저해될 수 있습니다.

 

2. 엔터프라이즈 데이터 관리 전략 구축

보험 산업은 항상 데이터를 중심으로 돌아갑니다. 과거 보험사들은 정책 관리 솔루션, 보험금 청구 관리 애플리케이션, 대금 청구 시스템이 제공하는 데이터 기록에 의존했습니다. 이제는 사물인터넷에서 제공하는 더욱 새롭고 큰 데이터 집합으로 인해 보험 업계의 데이터 활용이 새로운 차원을 맞게 되었습니다. 관건은 이처럼 급증하는 데이터를 적시에 처리해 올바른 비즈니스 결정을 내리는 것인데요. 안타깝게도 많은 보험사가 기존에 보유하고 있는 데이터조차도 처리하고 분석하는데 어려움을 겪고 있습니다.

사물인터넷의 대용량 데이터로 인해 발생하는 문제를 해결하기 위해서는 엔터프라이즈 데이터 관리 전략(enterprise data management)이 필요합니다. 이는 고객 및 정책 기록과 같은 기존 데이터와 새로운 사물인터넷 데이터를 병합하는 과정에 있어 중요한 요소인데요. 이러한 데이터 관리 전략은 사물인터넷 데이터를 핵심 자산으로 관리함에 있어 필요한 통합 솔루션, 도구, 방법론 및 워크플로우를 제공해야 합니다.

 

3. 데이터 소유권의 파악

사물인터넷으로 생성된 데이터는 보험 회사들이 리스크를 더욱 잘 이해할 수 있도록 도와줍니다. 하지만 여전히 많은 보험사가 데이터 소유권과 관련해 어려움을 겪고 있는데요.

여기서 중요한 질문은, 데이터가 보험사의 소유인지 혹은 고객의 소유인지를 파악해야 한다는 점입니다. 고객은 본인의 개인정보에 대한 정보주체의 권리가 있어 갱신 시점에 보험금 청구 이력이 담긴 기록에 접근 권한을 요구할 수도 있습니다. 이는 특히 유럽 일반 개인정보 보호법(GDPR)과 같은 새로운 데이터 규정이 시행되면서 보험사와 규제 당국 모두에게 초유의 관심사가 될 전망입니다.

 

4. 사물인터넷 데이터 규제 가능성 고려

보험은 가장 처음으로 규제를 받은 산업 중 하나였고, 전 세계적으로 꾸준히 공공기관의 면밀한 조사를 받고 있습니다. 많은 보험 당국이 센서로 생성된 데이터의 규제 방식에 대해 고민하게 될텐데요.

이미 여러 규제에서 개인정보 보호를 다루고 있지만, 사물인터넷 데이터는 빨리 퍼진다는 특성이 있어 더 많은 문제를 야기할 수 있습니다. 또한 운전자가 다른 국가로 이동하는 경우처럼 사물인터넷 데이터의 이동성은 국가간 데이터 규제 문제로 이어질 수 있습니다.

 

5. 데이터 보안 및 사기 방지를 위한 투자

사물인터넷이 확산되면서 사이버 공격과 사기 가능성은 더욱 높아질 것입니다. 커넥티드 차량, 커넥티드 홈을 비롯해 보험사끼리 공유되는 방대한 양의 데이터는 이러한 공격과 사기의 표적이 되기 쉽습니다. 보험사가 도입하는 새로운 사물인터넷 기반 제품 역시 새로운 유형의 애플리케이션과 보험금 청구 사기를 유발할 가능성이 있습니다. 따라서 보험사들은 사물인터넷 데이터 보안과 사기 방지에 더 많은 투자를 해야 합니다.

그 대표적인 예로 국내 기업인 현대해상이 있습니다. 현대해상 보험조사부는 2017년 6월부터 6개월간 SAS코리아와 협력해 보험사기인지시스템(Insurance Fraud Detection System, IFDS) 고도화를 성공적으로 완료하고 리스크 관리 체계를 한층 더 강화했는데요. 현대해상은 'SAS 보험 애널리틱스 아키텍처(SAS Insurance Analytics Architecture)'를 기반으로 사후 분석 시스템을 강화하고, 'SAS 스케일러블 퍼포먼스 데이터 서버(SAS Scalable Performance Data Server)'를 도입해 보험 사기 조사 프로세스를 최적화했습니다. 현대해상은 지난 2010년에는 'SAS 보험 사기방지 시스템(SAS Fraud Detection System)'을 도입해 국내 손해보험사 최초로 IFDS를 구축한 바 있는데요. 이를 기반으로 2016년도 손해보험협회 주관 ‘보험범죄방지 유공자 시상식’에서 업계 1위 실적을 달성하는 등 큰 성과를 올릴 수 있었습니다.

SAS 보험 애널리틱스 아키텍처 스크린샷: Executive BI 대시보드

사물인터넷의 잠재력을 실현하는 과정은 결코 순탄치만은 않을 것입니다. 하지만 사물인터넷의 조기 개발은 이미 긍정적인 결과를 가져오고 있는데요. 사물인터넷은 보험 업계가 보다 더 쉽게 손실을 예측하고 예방할 수 있게 도와줍니다. 더불어 스마트 홈 디바이스, 웨어러블 및 자율주행 차량은 보험 업계가 더욱 예방적인 자세를 취할 수 있도록 새로운 유형의 고객 관계로 변화를 이끌 것입니다. 변화를 받아들여 현재 직면한 어려움을 극복하고 불확실성을 기회로 삼는 기업이 최후의 승자가 될 것입니다.

SAS의 보험 산업 분석 솔루션

SAS는 고급 분석 기능을 적용한 보험 산업 분석 솔루션을 통해 기업이 리스크를 예상하고 다양한 리스크 통제 방법으로 손실을 최소화할 수 있도록 지원합니다. 또한 부정 행위(사기) 탐지 및 예방과 함께 마케팅 전략, 인사이트 확보를 위한 분석 기능, 컴플라이언스 프로세스 관리 등 종합적인 솔루션을 제공합니다. 오직 SAS만이 지원하는 보험 산업 분석 솔루션에 대한 자세한 내용은 동영상과 SAS 웹사이트에서 확인해보세요.


해당 기사는 Norman Black의 원문을 일부 편집한 내용입니다.

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Jeanne (Hyunjin) Byun

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