9만건 빅데이터 토대로 머신러닝

저위험 고객 인수 심사 유리

[헤럴드경제=한희라 기자]ABL생명이 인공지능(AI) 기반 ‘개인별 언더라이팅 기준 차별화 모형’을 자체 개발해 언더라이팅 시스템에 적용한다고 14일 밝혔다.

이 모형은 고객의 위험도에 따라 언더라이팅(보험 인수 심사) 기준을 차등 적용하는 시스템이다. 9만 건 이상의 고객 경험 빅데이터를 토대로 머신러닝 기법을 적용했다. 고객의 연령, 총 사고보험 청구금액, 흡연량, 흡연기간, 체질량지수, 납입보험료 수준, 보험료 연체 비율 등 300여개의 변수들이 적용됐으며 스스로 고객 경험 빅데이터 내에서 패턴을 찾아내고 학습함으로써 향후 사고 발생 가능성을 예측할 수 있다.

이에 따라 개인별 리스크 차등 분류가 가능해지면서 상대적으로 위험도가 낮은 고객들은 보다 합리적인 언더라이팅 기준을 적용 받을 수 있게 됐다.

ABL생명은 이 모형의 저위험군 분류 고객이 종신보험에 추가 가입하면 건강진단과 계약적부 확인을 면제해주는 캠페인을 3월말까지 진행한다.