2025 대만보험계리학회

AI 기반 보험계리 데이터 처리 및 보고 자동화

이번 대만보험계리학회(AIRC) 세미나에서 저희는 FIS 및 한국의 보험계리 컨설턴트 Andy Leung과 함께 AI 기반 보험계리 데이터 처리 및 보고 자동화에 대한 실무 경험과 인사이트를 공유했습니다. 본 세션에서는 IFRS 17, ICS/K-ICS와 같은 고강도 규제 환경 하에서 보험사가 직면하고 있는 구조적 과제를 살펴보고, 프로세스 자동화와 AI 기술을 통해 운영 효율성, 데이터 품질 및 거버넌스를 어떻게 획기적으로 개선할 수 있는지에 대해 심도 있게 논의했습니다.

전통적인 보험계리 업무의 구조적 병목

세미나는 다수의 보험사가 보험계리 및 보고 프로세스 전반에서 공통적으로 겪고 있는 문제점들을 되짚는 것으로 시작되었습니다. 전통적인 보험계리 업무는 여전히 수작업 의존도가 높고, 계약, 지급, 재무, 감독 등 다양한 시스템에서 수집되는 이질적인 데이터를 처리해야 합니다. 데이터 형식과 품질의 불일치로 인해 보험계리 인력은 데이터 정합성 검증과 정제에 많은 시간을 투입하게 되며, 그 결과 고부가가치의 위험 분석과 모델 판단에 집중하기 어렵습니다.

보고 측면에서도 데이터 수집, 계산, 집계, 검토에 이르는 전 과정이 길고 수작업 개입이 빈번하여 산출 일정이 지연되고 오류 위험이 크게 증가합니다. 감독 요건이 점점 강화되고 제출 기한이 단축되는 상황에서, 기존의 운영 방식은 월말·분기말 결산 및 감독 보고의 부담을 감당하기에 한계에 도달하고 있습니다.

또한 보험계리 모델 자체도 장시간의 계산 소요, 미흡한 버전 관리, 변경 이력 추적의 어려움, 데이터 품질에 대한 높은 민감도 등으로 인해 모델 검증과 감사 가능성 측면에서 중요한 리스크 요인으로 작용하고 있습니다.

자산·부채 통합과 적시성의 이중 과제

자산부채관리(ALM) 및 자본 산출 영역에서는 시스템 분산과 데이터 단절 문제가 더욱 두드러집니다. 자산 모델과 부채 모델이 각각 독립적으로 운영되면서 통합적인 분석 체계가 부재하고, 이로 인해 리스크 간 상호작용을 적시에 평가하기 어렵습니다. 동시에 감독기관과 경영진은 점점 더 실시간에 가까운 정보를 요구하지만, 전통적인 배치 처리 방식과 시스템 성능은 분명한 제약 요인으로 작용합니다.

부서 간 협업 또한 중요한 과제입니다. ALM 및 자본 분석에는 보험계리, 투자, 재무, IT 부서가 모두 관여하게 되며, 사용자별 역량과 요구사항의 차이로 인해 프로세스 표준화와 결과 해석이 더욱 복잡해집니다.

AI 기반 엔드투엔드 자동화 아키텍처

이러한 과제에 대응하기 위해 세미나에서는 AI를 핵심으로 하는 엔드투엔드 자동화 아키텍처를 제시하였으며, 주요 구성 요소는 다음과 같습니다.

• 데이터 수집 및 통합: 핵심 시스템, 외부 데이터베이스, 엑셀 파일 등에서 데이터를 자동으로 수집하여 일관되고 추적 가능한 보험계리 데이터 기반을 구축
• AI 기반 지능형 데이터 정제 및 검증: 머신러닝을 활용해 이상치를 자동으로 식별하고 결측치를 보완하며, 실시간 데이터 품질 검증 수행
• 고성능 보험계리 모델 계산: 분산·병렬 연산 기술과 클라우드 자원의 탄력적 활용을 통해 모델 계산 시간을 획기적으로 단축
• 지능형 보고서 생성 및 결산 자동화: 템플릿 기반으로 감독 및 경영 보고서를 자동 생성하고, 버전 관리, 시각화 분석, 원클릭 결산 프로세스를 구현

이와 같은 이상적인 환경에서는 기존에 약 15일이 소요되던 전통적인 보고 사이클을 3일 이내로 단축할 수 있어, 운영 효율성과 경영 의사결정의 적시성이 크게 향상됩니다.

보험계리 및 경영 의사결정에서의 AI 전략적 가치

세미나는 AI 기술이 보험사에 제공하는 장기적인 전략적 가치에 대해서도 다루었습니다. 반복적인 업무를 자동화함으로써 AI는 보험계리 인력을 분석, 해석, 의사결정 지원 업무로 재배치할 수 있게 합니다. 또한 AI의 패턴 인식과 딥러닝 역량은 전통적인 방법으로는 포착하기 어려운 리스크 요인을 식별하는 데 기여하여, 보다 선제적인 리스크 관리를 가능하게 합니다.

비즈니스 측면에서는 AI가 동적 요율 산출, 개인화된 상품 설계, 자본 배분 최적화를 지원함으로써, 경쟁이 치열한 시장 환경에서 보험사가 차별화된 경쟁 우위를 확보하도록 돕습니다.

성공적인 전환을 위한 핵심 요소

연사들은 AI 및 자동화 도입의 성공 여부가 단순한 기술 문제가 아니라 조직과 거버넌스의 문제라는 점에 공감대를 형성했습니다. 주요 성공 요인은 다음과 같습니다.

• 경영진의 강력한 지원과 전략적 정합성: AI 도입이 회사의 중장기 전략과 일관되게 추진될 것
• 인재 육성과 조직 개편: 보험계리와 AI 역량을 동시에 갖춘 융합형 인재 양성
• 데이터 거버넌스와 인프라 구축: 고품질·고신뢰 데이터 체계를 AI 활용의 기반으로 확립
• 리스크 관리 및 규제 준수 내재화: 알고리즘 활용, 데이터 보안, 감독 요건 간의 균형 확보

결론: 자동화를 넘어 보험계리 지능화로

이번 AIRC 세미나는 AI와 자동화가 단순한 도구를 넘어 보험계리 업무와 경영 모델을 혁신하는 핵심 동력임을 분명히 보여주었습니다. 진정한 가치는 AI를 도입했는지 여부가 아니라, 이를 보험계리 프로세스, 모델 거버넌스, 의사결정 체계에 얼마나 깊이 통합했는지에 달려 있습니다.

보험사에게 이는 단순한 효율성 개선을 넘어, 보험계리 지능화(Actuarial Intelligence) 와 지속 가능한 경쟁우위를 향한 전환의 여정이라 할 수 있습니다.