보험연구원 “업계, 데이터 기반으로 신규 사업모델 모색해야”

김희웅 연세대 교수 “AI 거버넌스, 인프라 설계 필요”
박희우 연구위원 “데이터 거래로 부가가치 창출 가능”

보험연구원이 20일 ‘데이터 활용·거래 현황과 보험회사 과제’ 세미나를 개최했다. /픽사베이

[마이데일리 = 구현주 기자] 생성형AI(인공지능) 시대에 보험업계는 데이터에 기반한 인사이트 발굴 등 새로운 사업모델 모색이 필요하다.

20일 보험연구원은 ‘데이터 활용·거래 현황과 보험회사 과제’ 세미나를 개최했다.

김희웅 연세대학교 교수는 ‘빅데이터와 생성형 AI 활용: 비즈니스 현황과 과제’라는 주제로 발표에 나섰다.

빅데이터 분석은 신용 분석, 자산 관리, 사기 감지 등 금융 분야에서 중요한 역할을 하고 있다. 챗GPT 등 생성형 AI는 대량 데이터를 학습해 입력된 정보를 바탕으로 새로운 콘텐츠를 생성한다.

김 교수는 “생성형 AI는 신사업 기획 콘셉트 도출, 경쟁사 분석, 고객 요구사항 분석, 콘텐츠 창출, 데이터 분석 등 과정을 자동화하고 효율화할 수 있다”며 “기업은 경쟁 우위를 확보하고 비즈니스 모델을 효과적으로 개발할 수 있다”고 설명했다.

이어 “생성형 AI 활용에는 학습 데이터 제약, 확률 기반 문장 조합 한계, 정보 유출 위험성, 윤리적 및 법적 이슈 등이 존재한다”며 “기업은 이를 해결하기 위해 고품질 프롬프트 엔지니어링, 책임 있는 AI 거버넌스, 적절한 인프라 설계 등 방안을 마련해야 한다”고 제언했다.

박희우 보험연구원 연구위원은 ‘보험회사 데이터 거래 현황과 과제’라는 주제로 발표했다.

저성장 국면에 들어선 보험업은 데이터 산업에서 새로운 사업모델을 모색할 필요가 있다.

박 연구위원은 “보험사는 수익 창출, 위험관리 고도화, 사회적 후생 증진 등을 위해 데이터 거래를 필요로 한다”며 “내부데이터를 판매·공유해 금전적 수익 혹은 부가가치를 창출할 수 있으며, 보험사고 이해도 제고를 통해 사고 예방에 기여해 지급 보험금 감소와 사회적 비용 경감을 이루어낼 수 있다”고 분석했다.

제약 요인으로는 개인정보 보호 규제, 상업적 수요 부족, 데이터 구축 기술 및 비용 부담 등이 있다.

박 연구위원은 “일본 보험사는 개인정보 보호가 엄격하지 않은 데이터 위주 거래, 데이터 수집 기술 개선, 보유데이터 가치 제고 등으로 제약 요인을 극복하며 데이터 거래를 성사했다”며 “국내 보험사도 단기적인 수익 극대화 외에도 장기적인 수익모델 창출 및 사회적 후생 증진을 위해 데이터 수집, 분석 역량 제고를 위한 시도와 투자를 이루어야 한다”고 조언했다.