【 청년일보 】 보험업에서 생성형 AI(인공지능)의 활용성 및 보완점 등에 대한 논의가 진행됐다.

보험연구원은 25일 ‘생성형 AI의 금융 서비스 적용과 이슈’를 주제로 세미나를 열고 생성형 AI를 활용한 혁신적 보험 서비스 제공과 이슈에 대해 논의하는 시간을 가졌다.

이날 주제 발표를 맡은 신은철 KAIST 교수는 생성형 AI 기반의 금융 자문 서비스가 개인투자자의 의사결정 개선에 기여할 수 있다며 향후 보다 개인화된 금융솔루션에 대한 가능성을 시사했다.

그는 “위험회피성향이 강한 사람에게 위험도가 낮은 포트폴리오를 추천해 위험회피성향을 완화했다”며 “이는 개인 맞춤형 의사 결정 도구로서 생성형 AI의 가능성을 보여준다”고 설명했다.

위험회피(실망회피)란 불확실성에 노출 시 해당 불확실성에 내포된 기대가치가 높더라도 다른 선택을 하는 행동을 의미한다.

특히 신 교수는 GPT의 추천을 통해 개인 포트폴리오 효율성을 높일 수 있다는 연구결과를 토대로 최근 퇴직연금시장에서 활용되는 로보어드바이저(로봇·Robot과 조언자·Advisor의 합성어)가 일부 사용자에게 실질적인 도움이 될 수 있을 것이라고 언급했다.

이어 발표를 맡은 손재희 보험연구원 연구위원은 생성형 AI의 가장 큰 특징으로, 사용자가 인간의 언어로 AI와 자연스러운 상호작용을 할 수 있다는 점을 들었다. 또한 이는 향후 업무 및 소비방식의 변화를 가져올 수 있다고 설명했다.

손 연구위원에 따르면 글로벌 보험회사의 경우 아직 생성형 AI의 활용이 본격화된 것은 아니지만 사내 운영 효율화를 목적으로 생성형 AI를 우선 적용하고 있다.

손 연구위원은 “글로벌 보험회사는 생성형 AI를 통해 고객응대 및 보험금지급, 인수심사 등 활용범위를 점차 넓히고 있다”며 “AI를 활용해 조사, 요약, 약관조회, 문서작성 등 업무의 정확도와 효율을 높이고 판매보조, 고객 상담사 훈련 프로그램 제공 및 고객 서비스를 지원한다”고 말했다.

이어 “인수심사에 있어 생성형 AI 적용은 활용 초기단계이며, 심사에 도움이 되는 각종 비정형 데이터를 처리·분류해 제공하는 등 심사자의 의사결정에 도움을 주는 보조 역할을 수행한다”고 덧붙였다.

한편 손 연구위원은 보험산업 내 AI 적용에 대해 생산성 제고 및 소비자 편익 제고 등 긍정적 효과가 기대되는 가운데 신뢰성, 편향성, 개인정보 및 사이버 리스크 등 다양한 문제가 발생할 수 있다고 지적했다.

그는 “신뢰성 확보가 중요한 보험 등 금융업권의 특성을 고려해 생성형 AI 활용의 잠재위험에 선제적으로 대응하기 위한 노력이 요구된다”며 “데이터의 정확성과 투명성 확보를 비롯해 AI 전문인력 채용 확대, 내부 임직원의 AI 활용 역량 강화 등을 위한 노력이 이뤄져야 하며 이를 위해선 학계 및 업계 네트워크를 활용할 필요도 있다”고 말했다.

【 청년일보=신정아 기자 】