KB손해보험(대표 김기환)은 머신러닝 기법으로 과거 자동차 사고데이터를 분석해 복잡한 사고 패턴을 찾아내고, 향후 유입 고객의 사고발생 가능성을 예측할 수 있는 '자동차보험 AI 자동심사 시스템'을 개발했다고 23일 밝혔다.
현재 수많은 리스크를 조합해 과거 실적을 분석하고 계약 인수여부를 결정하는 정형화된 방식으로 자동차보험 계약심사를 진행하고 있다. 하지만 자동차 사고발생 패턴은 고객 운전습관, 성향, 연령 등과 같은 내부적인 요인뿐만 아니라 도로 통행량, 지형적 요인 등 외부적인 요인에도 영향을 많이 받으므로 기존의 정형화된 방식만으로는 사고발생 패턴을 예측하는 데 한계가 존재했다.
이에 KB손보는 올해 5월부터 LG CNS와 계약심사 고도화를 위해 사고발생 예측 모델 개발 프로젝트를 진행했다. 최신 머신러닝 기법으로 과거 자동차 사고데이터를 분석해 복잡한 사고 패턴을 찾아내고, 이를 바탕으로 향후 유입 고객의 사고발생 가능성을 예측할 수 있는 계약심사 전략모델 개발을 진행한 것이다.
KB손보는 이번 시스템 개발로 기존에 인수가 어려웠던 고객 중 향후 사고발생 확률이 낮을 것으로 예상되는 고객에 대해 별도 고객 대기시간 없이 계약체결을 진행할 수 있게 돼 고객 서비스 만족도를 높일 수 있을 것으로 기대하고 있다.
김민기 KB손해보험 자동차보험부문장 전무는 “신기술 도입을 통한 차별화된 계약심사 프로세스 구축을 통해 고객 편의성을 높이고자 이번 시스템을 도입하게 됐다”고 말했다.
박윤호기자 yuno@etnews.com
