17개 보험사 CEO “챗봇·고객 보장 분석에 AI 적극 도입” [AI 혁명이 금융을 바꾼다]

소비자 상담 분야 적극투자 CEO 100% 응답

최대 80%까지 AI 도입 추진…협업 효과 기대

[한국금융신문 전하경 기자] 보험사 CEO들이 AI 활용에 가장 중점을 둔 분야로 챗봇 등 소비자 상담 분야와 고객 보장 분석을 꼽았다.

25일 한국금융신문이 보험사 17개사(생명보험사 8개, 손해보험사 9개) CEO를 대상으로 한국금융신문 32주년 창간기획으로 'AI 혁명이 금융을 바꾼다 - 2024 금융 CEO 설문조사'를 시행한 결과, '당사가 현재 AI(인공지능) 활용에 가장 중점을 둔 분야, 투자 계획이 가장 큰 분야는? (복수응답 3개)'라는 질문에 가장 응답을 많이 받은 3 항목은' AI 챗봇, 소비자 상담 분야', '업무자동화(RPA)', '보험 가입자 보장 분석, 재무설계'였다.

고객 상담부터 고객 보장 분석까지…"고객 프로세스 도입 효율성↑"

보험사 CEO들은 고객 상담, 고객 보장분석 등 고객 프로세스 전반에 AI를 적극적으로 도입하고 있는 것으로 나타났다.

실제로 '당사의 AI(인공지능) 기반 주요 사업/프로젝트, 상품/서비스 등은 무엇입니까? 앞으로 추가 계획은?'이라는 주관식 질문에는 업무 효율성, 보험 계약 등을 추진하고 있다고 답하는 경우가 많았다.

A사는 "챗봇, 보험 상담 등 AI기술을 활용해 고객에게 보다 유용한 정보와 필요한 보험을 제공하고 상담할 수 있는 시스템을 구축할 수 있을 것으로 기대하고 있다"라며 "보험 특화 LLM의 개발에 집중할 계획"이라고 말했다.

B사는 "챗봇이나 콜봇 등을 활용해 고객 질의에 빠른 대응이 가능, 고객 서비스 개선이 기대된다"라며 "고객 상담 빠른 대응과 AI해피콜을 제공하는 AICC(인공지능컨택센터)를 준비하고 있다"라고 말했다.

C사도 AI 상담사 기반의 상담센터 업무 자동화 확대, AI 기술을 활용한 비대면 상품판매모델 구축을 꾀하고 있다고 답했다.

D사는 "AI서비스와 보험거래 디지털화 구현으로 AI 챗봇, 음성봇으로 고객과 영업 현장의 문의를 해결하는 것에서 나아가 언더라이팅, 상담, 지급 등으로 적용범위를 넓히고 있다"라고 말했다.

E사는 "AI를 활용해 업무 프로세스 효율화 및 생산성 제고를 목표로 프로젝트를 추진하고 있다"라며 "손해사정 프로세스 효율화, 내부 업무 도우미 챗GPT 구현을 준비하고 있다"라고 말했다.

AI를 활용한 챗봇은 이미 보험사들이 많이 시행하고 있다. 농협생명은 작년 10월 온라인보험 AI 설계사 코대리를 선보였다. 코대리는 농협생명이 보험 챗봇 전문 스타트업 파인더스와 협업해 개발한 AI 딥러닝 기반 챗봇이다. 24시간 365일 언제 어디서나 궁금한 내용을 대화창에 질문하면 사람처럼 자연어 대화가 가능한 대화형 챗봇 기능뿐만 아니라, 웹소설 형식으로 보험금 지급사례 등을 설명해 주며 보험 니즈를 환기시키는 스토리형 챗봇 기능도 탑재했다.

현대해상은 지난 15일 SK텔레콤과 인공지능(AI)을 활용해 보험 비즈니스 혁신을 공동으로 추진하기 위한 전략적 제휴를 체결했다.

SK텔레콤이 보유한 AI 언어 모델인 에이닷 엑스(A.X) 거대언어모델(LLM)을 보험 업무에 적용해 이용자 문의에 빠르고 정확하게 답하는 AI 콜센터, 챗봇 서비스를 구축하고 현대해상 구성원 전용 LLM 프로세스 구축 등 업무 효율성 제고한다는 계획이다.

업무 활용도도 높이고 있다. 교보생명은 생성형 인공지능(AI) 챗(Chat)GPT를 활용한 '교보GPT 서비스'를 도입했다.

"AI 활용 최대 80%까지 추진"…생성형AI 주목

보험사 CEO들은 보험사 내 AI 도입율이 20% 미만으로 느끼고 있었지만 최대 80%까지는 도입을 추진하는 것으로 나타났다.

'현재 당사의 업무/사업에서 AI(인공지능) 활용 수준은?'이라는 질문에 17개사 중 절반 이상인 52.9%가 '(1) 10~20%'로 답해 도입율을 20% 미만이라고 체감하고 있었다. 희망하는 AI도입율은 50% 이상이라고 답했다.

'당사가 희망하는 AI(인공지능) 활용 수준은?'이라는 질문에는 41.1%가 '(4) 50~80%'라고 답했다. '(3) 50%'가 29.4%로 그 뒤를 이었으며 '(2)30~40%'가 17.6%로 세번째로 높았다.

보험사들은 AI 관련 가장 주목하는 키워드로 '생성형 AI'를 꼽았다. '생성형 AI'는 텍스트, 오디오, 이미지 등 기존 콘텐츠를 활용해 유사한 콘텐츠를 새롭게 만들어 내는 인공지능(AI) 기술을 말한다.

F사는 ChatGPT를 시작으로 한 생성형 AI를 주력 키워드로 보고 관련 서비스를 기획하고 있다.

C사는 '생성형AI'를 꼽으며 "LLM (Large Languge Model, 거대언어모델) 기반의 챗봇 서비스를 만들어 대고객 응대 및 비대면상품가입에 활용하고 AI 비서 개념으로 직원들 개개인의 업무에 생성형AI를 적용하여 업무 효율성을 높이고자 한다"라고 밝혔다.

생성형AI 적용 계획으로 '대고객 챗봇 및 자산관리 서비스 활용'를 기획하는 보험사도 있다.

G사도 "챗GPT와 같은 거대언어모델(LLM)을 통한 고객 응대를 자동화하고 OCR에 AI를 결합해 문서 처리 효율을 높이는 데 AI를 적용하고 있다"라며 "AI 활용 헬스케어·자산관리 등을 통해 고객의 전 생애에 걸친 케어(Care)뿐만 아니라 생애주기별 다양한 리스크를 관리하는 수준에 도달하는 것이 목표"라고 말했다.

생성형AI를 보험 약관에 활용한다는 보험사들도 많았다.

H사는 "가장 주목하는 AI관련 키워드는 생성형 AI 분야의 RAG(검색증강생성 : Retrieval Augmented Generation)"라며 "금융업의 특성상 ChatGPT 등의 거대생성형AI를 활용하기에는 제약이 많다. 따라서 의미검색을 위한 DB를 구축하고 ‘정확하게’ 활용할 수 있는 방법론인 RA를 주목하고 있으며 2024년부터 보험기초서류 등의 지식을 RAG 방식으로 구축하는 것을 검토하고 있다"라고 말했다.

B사는 "생성형AI를 활용하여 보험 약관 적용을 고려하고 있다"라며 "보험 업무 효율화와 고객 편의성 제고를 위해 AI 기술을 활용 할 예정"이라고 말했다.

I사는 프라이빗 LLM을 키워드로 뽑았다. 프라이빗 LLM이 정확성이 높아 기업에 활용하기에 적합하다는 설명이다.

I사는 "프라이빗 LLM은 범용 모델과 달리 기업 내부 데이터로 학습 대상을 제한한다"라며 "그만큼 거짓 정보를 생성할 가능성이 낮아져 사용성을 향상하기에 기업용 시장에 적합하다"라고 말했다.

AI시대가 도래하고 있는 만큼 AI 역량을 기르기 위한 다양한 교육과정도 제공하고 있다.

외부 전문가를 영입하거나 전문 교육기관과 연계한 교육과정을 지원하는 경우가 많았다.

B사는 "대학교 석사과정 및 산학연계 교육프로그램 지원을 통해 AI 관련 고급역량을 개발하고 있다"라며 "외부 전문교육기관 위탁교육을 통해서 AI 프로젝트를 수행하는 직원들에게 실무에 즉시 활용할 있는 다양한 교육을 제공하고 있다"라고 말했다. B사는 올해 AI학습조직을 운영할 예정이다.

J사는 입사 시 신입사원을 대상으로 데이터 분석 교육을 시행하고 있다. 데이터 추출 및 분석을 실무에 적용하기 위해 배우기 시작하는 초급자와 실제 분석 시행하는 고급자 대상으로도 수준별 맞춤 교육을 진행하고 있다.

교육 과정에서 데이터 분석 능력 정도에 따라 분석에 필요한 프로그래밍 교육을 선택하여 데이터 추출 및 처리, 데이터 분석, AI/ML 모델링 등을 중점적으로 배울 수 있다.

C사는 외부전문가를 지속적으로 채용하고 있다. AI 관련 부서 65% 이상이 외부 채용 인력으로 구성돼있다.

K사는 임직원 대상 AI전문가 특별 교육 프로그램을 운영하고 있으며, 외부 전문가도 꾸준히 채용하고 있다.

규제 정비 필요

AI 도입 시 경영 애로사항으로 전문 인력과 관련 규제 미비를 꼽았다.

'금융권에서 AI(인공지능) 도입 시 경영상 애로사항이 있다면? (복수응답 2개)'라는 질문에 17개 보험사 CEO들은 '(2)관련 전문인력 부족'을 가장 많이 꼽았다.

AI 활성화를 위해선 규제 완화와 금융과 IT산업 관련 규제 정착이 필요하다고 지적했다.

'금융권 AI(인공지능) 활성화를 위한 법/제도 정비사항은? (복수응답 2개)' 이라는 질문에 '(3)금융+IT 산업 관련 규제 정착 필요'와 '(5)규제 샌드박스 활성화'를 함께 꼽은 비율이 29%로 가장 많았다.

'(4) 법률 대비 빠른(선행적) 기술발전에 대한 법적용 문제 해결'과 '(5)규제 샌드박스 활성화'가 17%로 두번째로 높았으며 '(3)금융+IT 산업 관련 규제 정착 필요'와 '(4)법률 대비 빠른(선행적) 기술발전에 대한 법적용 문제 해결', '(1)AI결과물에 대한 법률적 명확성 필요'와 '(6)AI 규제 정도/수준에 대한 사회적 합의'가 각각 12%로 그 뒤를 이었다.

전하경 한국금융신문 기자 ceciplus7@fntimes.com


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