특히 이번 연구는 소득 수준이 유사한 계층만을 놓고 비교해 실제 보험료를 차등화하는 데 활용될 가능성이 높다는 평가가 나온다. 신용정보를 보험료 산출에 활용하려던 시도는 예전에도 있었지만, 저소득층 차별 논란 탓에 무산된 이력이 있기 때문에 국민적 공감대가 필요할 것으로 보인다.
박리노 보험개발원 인슈어테크팀장은 13일 서울 대한상공회의소에서 개최된 2023 보험개발원 보험미래포럼에서 '빅데이터 분석을 통한 보험 산업 혁신' 연구 결과를 발표했다. 보험개발원은 자체 보유한 보험 데이터와 외부 신용평가사의 신용 데이터를 결합해 5개년(2017~2021년) 동안 총 18억8000만건의 가명 결합 데이터를 생성해 상관관계를 분석했다. 그 결과 신용도가 가장 낮은 계층은 평균 장기손해보험 질병사망 보장금액이 4340만원에 달해 신용도가 가장 높은 계층(3700만원)에 비해 17%나 높은 것으로 집계됐다. 40대 남성, 연 소득 4000만~6000만원 계층을 대상으로 산출한 결과다. 평균 장기손해보험 상해사망 보장금액은 저신용층이 8240만원으로 고신용층 6950만원에 비해 19% 높게 나타났다. 사망보험 보장금액은 신용도가 중간인 계층에서도 신용도에 따라 높은 상관관계를 보이며 반비례했다. 보험 사고율과 소득·소비의 상관관계에 대한 연구 결과도 이날 공개됐다. 소득의 경우 사고율과 상관관계를 보이지 않았는데, 소비의 경우 사고율과 높은 상관관계로 정비례했다. 연간 카드 사용 금액이 1000만원 이하인 계층은 일상배상책임 상대사고율이 73%에 그친 반면 5000만원 이상인 계층은 130%로 집계됐다. 이 같은 연구 결과는 향후 신용정보를 보험 계약에 반영하기 위한 기초자료로 사용될 전망이다.
[문재용 기자]
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