KB손해보험은 최신 머신러닝 기법으로 과거 자동차 사고데이터를 분석해 복잡한 사고 패턴을 찾아내고, 향후 유입 고객의 사고 발생 가능성을 예측할 수 있는 계약심사 전략 모델인 ‘자동차보험 AI 자동 심사 시스템’을 개발했다고 23일 밝혔다.

‘머신러닝(Machine Learning)’이란 알고리즘을 이용해 대량의 데이터를 분석하고 분석 결과를 스스로 학습한 후 이를 기반으로 어떠한 판단이나 예측하는 기술을 의미한다. 인간이 놓칠 수 있는 데이터의 추세와 패턴을 식별할 수 있어 더욱더 높은 예측 변별력을 가질 수 있는 장점이 있다.

현재는 수많은 리스크 요인들을 조합해 과거 실적을 분석하고 계약의 인수 여부를 결정하는 정형화된 방식으로 자동차보험 계약심사(Underwriting)를 진행하고 있다. 하지만 자동차 사고 발생 패턴은 고객의 운전 습관, 성향, 나이 등과 같은 내부적인 요인뿐만 아니라 도로 통행량, 지형적 요인 등 외부적인 요인에도 영향을 많이 받으므로 기존의 정형화된 방식만으로는 사고 발생 패턴을 예측하는 데 한계가 존재했다.

이에 KB손해보험은 올해 5월부터 LG CNS와 손잡고 계약심사 고도화를 위해 사고 발생 예측 모델 개발 프로젝트를 진행했다. 최신 머신러닝 기법으로 과거 자동차 사고데이터를 분석해 복잡한 사고 패턴을 찾아내고, 이를 바탕으로 향후 유입 고객의 사고 발생 가능성을 예측할 수 있는 계약심사 전략 모델인 자동차보험 AI 자동 심사 시스템을 개발한 것이다.

이 전략 모델을 활용해 기존에 인수가 어려웠던 고객 중 향후 사고 발생 확률이 낮을 것으로 예상되는 고객에 대해 별도 고객 대기시간 없이 계약체결을 진행할 수 있게 돼 고객 서비스 만족도를 높일 수 있을 것으로 기대하고 있다.

KB손해보험 자동차보험부문장 김민기 전무는 “신기술 도입을 통한 차별화된 계약심사 프로세스 구축을 통해 고객 편의성을 높이고자 이번 시스템을 도입하게 됐다”며 “앞으로도 KB손해보험은 디지털 혁신을 통한 업무 효율화로 대고객 만족도를 높여 나갈 것”이라고 말했다.