보험 시장의 AI - 종합 개요 (출처 없음)
요약
보험사들이 프로세스 자동화, 위험 평가 개선, 사기 감소, 그리고 더 나은 고객 경험 제공을 위해 인공지능을 도입함에 따라 보험 시장의 AI는 빠르게 성장하고 있습니다. AI는 보험 인수, 보험금 청구 처리, 유통, 가격 책정 및 운영 효율성을 혁신하여 보험 업계를 규칙 기반의 수동 워크플로에서 데이터 기반의 신속한 의사 결정으로 전환하고 있습니다.
시장 개요
이 시장은 이미 전 세계적으로 수십억 달러 규모이며, 클라우드 도입, 데이터 가용성, 머신러닝(ML) 툴이 성숙함에 따라 향후 5~10년 동안 빠르게 성장할 것으로 예상됩니다.
비용 절감, 신속한 보험금 청구 처리, 개인 맞춤형 상품, 사기 탐지 개선에 대한 수요 증가가 성장을 견인하고 있습니다.
보험사를 위한 핵심 가치 제안
운영 효율성: 일상적인 업무(문서 수집, 분류, 검증)를 자동화하여 주기 시간과 비용을 절감합니다.
더 빠른 보험금 청구 처리: 컴퓨터 비전 및 자동화된 문서/자연어 처리 파이프라인을 통해 손해 평가 및 보험금 청구 처리 속도가 향상됩니다.
향상된 인수 심사: 예측 모델과 대체 데이터 소스를 통해 더욱 정확한 위험 선택과 동적 가격 책정이 가능합니다.
사기 탐지: 머신러닝 모델은 이상 패턴을 감지하고 허위 보험금 지급을 줄입니다.
향상된 고객 경험: 챗봇, 가상 비서, 개인 맞춤형 상품 추천을 통해 대응력과 고객 유지율을 높입니다.
상품 혁신: AI와 센서/원격 측정 기술을 통해 사용 기반 보험, 매개변수 상품, 소액 보험이 가능해졌습니다.
핵심 AI 기술 활용
점수 매기기, 세분화, 예측을 위한 머신러닝/예측 모델링
청구서, 의료 기록, 이메일, 계약서에서 의미를 추출하는 자연어 처리(NLP)
사진/비디오 손상 평가(예: 자동차, 재산)를 위한 컴퓨터 비전
반복적인 시스템 간 작업을 조율하는 로봇 프로세스 자동화(RPA)
문서 작성, 사례 요약, 상담원 지원(신규)을 위한 생성형 AI
포트폴리오 수준 및 동적 가격 책정 전략을 위한 강화 학습/의사 결정 최적화(초기 단계).