ABL생명이 인공지능을 기반으로 한 보험 심사시스템을 개발했다.
ABL생명은 14일 인공지능 기반의 ‘개인별 언더라이팅 기준 차별화 모형’을 자체적으로 개발해 기존 언더라이팅시스템에 적용한다고 밝혔다.
언더라이팅은 생명보험을 계약할 때 계약자가 작성한 청약서상의 고지의무 내용이나 건강진단 결과 등을 토대로 보험계약의 인수 여부를 판단하는 최종 심사 과정을 말한다.
개인별 언더라이팅 기준 차별화 모형은 고객의 위험도에 따라 언더라이팅 기준을 차등해 적용하는 시스템이다.
이 모형은 9만 건 이상의 고객 경험 빅데이터를 토대로 머신러닝 기법이 적용됐다.
고객의 연령, 전체 사고보험 청구금액, 흡연량, 흡연기간, 체질량지수, 납입보험료 수준, 보험료 연체 비율 등 300여 개의 변수들이 고려된다. 모형이 스스로 고객의 경험 빅데이터 안에서 패턴을 찾아내고 학습함으로써 사고 발생 가능성을 예측할 수 있다.
ABL생명은 이 모형의 저위험군 분류 고객이 종신보험을 추가로 가입하면 건강진단과 계약적부 확인을 면제해주는 캠페인을 3월말까지 진행한다.
최현숙 ABL생명 고객지원실장은 “개인별 리스크 차등 분류가 가능해 상대적으로 위험도가 낮은 고객들이 보다 합리적 언더라이팅 기준을 적용 받을 수 있게 됐다”며 “고객들에게 합리적 맞춤형 보험 보장서비스를 제공할 수 있도록 힘쓰겠다”고 말했다. [비즈니스포스트 김남형 기자]
ABL생명은 14일 인공지능 기반의 ‘개인별 언더라이팅 기준 차별화 모형’을 자체적으로 개발해 기존 언더라이팅시스템에 적용한다고 밝혔다.
▲ ABL생명 기업로고.
언더라이팅은 생명보험을 계약할 때 계약자가 작성한 청약서상의 고지의무 내용이나 건강진단 결과 등을 토대로 보험계약의 인수 여부를 판단하는 최종 심사 과정을 말한다.
개인별 언더라이팅 기준 차별화 모형은 고객의 위험도에 따라 언더라이팅 기준을 차등해 적용하는 시스템이다.
이 모형은 9만 건 이상의 고객 경험 빅데이터를 토대로 머신러닝 기법이 적용됐다.
고객의 연령, 전체 사고보험 청구금액, 흡연량, 흡연기간, 체질량지수, 납입보험료 수준, 보험료 연체 비율 등 300여 개의 변수들이 고려된다. 모형이 스스로 고객의 경험 빅데이터 안에서 패턴을 찾아내고 학습함으로써 사고 발생 가능성을 예측할 수 있다.
ABL생명은 이 모형의 저위험군 분류 고객이 종신보험을 추가로 가입하면 건강진단과 계약적부 확인을 면제해주는 캠페인을 3월말까지 진행한다.
최현숙 ABL생명 고객지원실장은 “개인별 리스크 차등 분류가 가능해 상대적으로 위험도가 낮은 고객들이 보다 합리적 언더라이팅 기준을 적용 받을 수 있게 됐다”며 “고객들에게 합리적 맞춤형 보험 보장서비스를 제공할 수 있도록 힘쓰겠다”고 말했다. [비즈니스포스트 김남형 기자]
