ABL생명, AI 기반 '개인별 언더라이팅 기준 차별화 모형' 개발

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ABL생명은 인공지능(AI) 기반 '개인별 언더라이팅 기준 차별화 모형'을 자체 개발해 언더라이팅 시스템에 적용한다고 14일 밝혔다.

개인별 언더라이팅 기준 차별화 모형은 고객 위험도에 따라 언더라이팅 기준을 차등 적용하는 시스템으로 고객에게 보다 정확하고 합리적인 보험 보장 혜택을 제공하기 위해 개발됐다.

이 모형은 9만건 이상 고객 경험 빅데이터를 토대로 머신러닝 기법을 적용했다. 고객 연령, 총 사고보험 청구금액, 흡연량, 흡연기간, 체질량지수, 납입보험료 수준, 보험료 연체 비율 등 300여개 변수들이 적용됐다. 게다가 스스로 고객 경험 빅데이터 내에서 패턴을 찾아내고 학습함으로써 향후 사고 발생 가능성을 예측할 수 있다.

최현숙 ABL생명 고객지원실장은 “AI를 접목한 이번 모형 도입으로 개인별 리스크 차등 분류가 가능해 상대적으로 위험도가 낮은 고객들이 보다 합리적인 언더라이팅 기준을 적용받을 수 있게 됐다”면서 “고객들에게 합리적인 맞춤형 보험 보장 서비스를 제공할 수 있도록 노력하겠다”고 말했다.

한편, ABL생명은 모형의 저위험군 분류 고객이 종신보험을 추가로 가입하면 건강진단과 계약적부 확인을 면제하는 캠페인을 3월 말까지 진행한다.

박윤호기자 yuno@etnews.com