“보험산업, A2A 구조로 이동…‘안전운전’이 경쟁력”

▲28일 오후 서울 양재 aT센터에서 보험연구원이 마련한 세미나에서 박소정 서울대 교수가 발언하고 있다.

인공지능(AI)이 보험산업에 지속적으로 녹아들고 있다. 관련 기술의 발전 및 노하우가 더해지면서 활용도도 높아지는 추세다. 단순한 AI 도구 및 생성형 AI 활용을 넘어서는 중으로, 다수의 AI가 협력해 보험 가입부터 보험금 청구에 이르는 업무를 수행하는 단계로 나아가고 있다는 분석도 나오고 있다.

보험연구원이 28일 오후 양재 aT센터에서 열린 '코리아 핀테크 위크 2025'에서 'AI와 보험 공존을 위한 방안'을 주제로 개최한 세미나에서는 에이전틱(행위자적) AI의 전망과 부작용 최소화를 위한 방안 등의 논의됐다.

유승재 페르소나AI 대표는 보험산업이 A2A(에이전트↔에이전트) 구조로 이동하고 있다고 말했다. 이는 특정 AI 에이전트가 고객 정보를 검색하고, 다른 에이전트가 계약 조건을 분석한 뒤 보험 가입이 이뤄지고 추후에 또다른 에이전트가 보험금 지급을 진행하는 형태다.

단일 챗봇 또는 자동화 도구 보다 고도화된 업무 수행이 가능하고, 각 에이전트의 상태를 실시간으로 확인할 수 있는 것도 장점이다. 에이전트들이 주어진 프로젝트에 대해 체계적인 계획을 수립하고, 관련 정보를 수집한 다음 수정·보완을 거치는 과정에서 필요한 것을 창출한다는 이유다.

지금도 AI 기반 상담, 자동 문서 요약, 고객 응대 자동화 확산 등으로 고객 경험 개선 및 업무 효율성 향상이 이뤄지는 중으로 반복·표준화된 업무의 경우 이미 대체 가능한 분야가 됐다고 강조했다.

실제로 대형사와 외국계를 막론하고 AI 광학문자인식(OCR) 기술을 활용해 정형·비정형 문서에 기재된 핵심 정보를 자동으로 입력하는 보험사가 많아지고 있다. 단순 및 소액청구건에 대한 보험금 지급 시간을 획기적으로 단축하고, 임직원은 다른 업무에 전념하면서 효율성을 끌어올릴 수 있기 때문이다.

유 대표는 AI 콜봇과 챗봇을 결합한 AI컨텍트센터(AICC)가 고객 1인당 응대 시간을 절반 수준으로 줄인 성과를 소개했고, 이를 토대로 '업의 재정의'가 일어날 것으로 내다봤다. 임직원과 AI의 업무 분담을 어떻게 할 것인지가 핵심 경영과제가 된다는 것이다.

▲AI가 보험산업 혁신을 가속화하고 있다.

다만 이 과정에서 △데이터 보안 강화 △자동화 과정의 투명화 △책임 소재 명확화를 비롯한 조치가 이뤄져야 한다고 강조했다. 기술 도입 자체 보다 어떻게 안전하게 운영하는지가 중요하다는 취지다. 신기술 도입시 발생하는 이슈를 들어 관련 규제 준수의 필요성도 언급했다.

업계와 학계에서도 AI가 보험금을 청구하는 가입자를 일명 '나이롱 환자'로 취급하고 지급을 거절하는 등의 문제가 생길 수 있다는 우려를 표하고 있다.

조재일 보험연구원 연구위원은 “생성형 AI나 에이전트가 실제로 의사결정을 하는 단계까지 왔다고 느낀다"며 “의사결정 룰은 상관관계를 기반으로 작동하지만, 항상 옳은 결정으로 이어지는 것은 아니다"라고 발언했다.

그는 휴먼 인텔리전스의 개입도 필요하다는 의견을 피력했다. 에이전트가 상담·판매 등을 진행할 때 이를 필터링하지 못하면 파급효과가 크다는 것이다.

이동욱 삼성화재 AI혁신파트장도 “대규모언어모델(LLM)을 이용해서 만드는 서비스 품질에 대한 고민이 많다"며 “오류가 발생하거나 발생 자체를 인지하는 못하는 상황이 생길 수 있다"고 지적했다.

이 파트장은 내부적으로 어느 정도 성과를 내고 있으나, 보안과 성능 이슈 등을 해결한 단계에서 고객들에게 서비스가 제공될 것이라고 설명했다.

'인슈어테크의 AI 리스크 관리 전략'을 주제로 발표를 맡은 레티 신 AIFT 전략 부대표 역시 데이터 유출, 프롬프트 조작, AI 오작동, 편향, 규제 위반을 비롯한 위험이 현실화되고 있다고 꼬집었다.

그는 개인정보·재무정보·건강정보 등의 민감 데이터를 다루는 보험업무 특성상 보안의 중요성이 크고, 상품 추천 및 언더라이팅을 포함한 과정에서 특정 연령대 등에 대한 차별적 의사결정이 이뤄질 수 있다고 걱정했다.

또한 기존 보험업계의 시스템으로는 입·출력단계의 위험을 통제하기 어렵다며 실제 공격 시나리오를 기반으로 AI 모델을 지속적으로 점검하고, 민감정보 노출 위험 등을 실시간 탐지 및 자동 차단해야 한다고 강조했다.

나광호 기자 spero1225@ekn.kr