AI가 보험에서 소수자를 배제할 수 있음을 보여주는 전문가를 생성형 AI가 표현한 이미지 [챗GPT]



보험에서 인공지능(AI)이 오히려 소수자 배제를 심화시킬 수 있다는 주장이 나왔다. 다양한 데이터를 분석해 보험 산업의 객관성을 높일 것으로 기대됐던 AI가 외려 ‘데이터만으로’ 심사를 진행함으로써 보험 본연의 역할과 멀어지게 할 수 있다는 것이다.

12일 여의도 FKI타워에서 열린 ‘2025 KIDI 보험미래포럼’에서 도로시 앤드류 미국 보험감독자협의회(NAIC)의 데이터 분석 총괄역은 “데이터 수집·코딩 방식에서 알고리즘의 편향이 생길 수 있다”며 “해로운 편향 가능성을 줄일 AI 거버넌져스트릴게임
스가 필요하다”고 주장했다.
앤드류 총괄역에 따르면 AI는 보험 심사 과정에서 기존 데이터에 지나치게 의존함으로써 문제를 일으킬 수 있다. 일례로 흑인 등 평균적으로 미국 내에서 의료 지출 금액이 부족한 집단은 보험이 덜 필요한 그룹으로 분류돼 외려 분리해질 수 있다는 것이다. 사회적 약자도 위급 상황에 대비할 수 있게 하는 것이 보험의 상도동고수
원래 취지라는 점을 봤을 때, 이는 보험의 역할을 외려 줄일 수 있는 것이다. 이에 따라 공정하고 투명한 AI 모델을 만들기 위해 정책 논의와 공청회 등이 필요하다는 것이 앤드류 총괄역의 주장이다.
이날 포럼에는 양경희 보험개발원 데이터신성장실장과 테리 부크너 아마존웹서비스 글로벌 보험 코어시스템 리더, 크리시천 비엑 IBM 기업가치연구소황금성 게임 다운로드
유럽총괄리더 등 보험 전문가가 등장해 미래 보험이 나아가야 할 방향을 논의했다. 양 실장은 보험사의 미래 성장 경쟁력이 데이터에서 나올 것이라며 국내 보험사도 데이터 활용에 더 고민할 필요가 있다고 역설했다.
양 실장은 먼저 국내 보험에서 벌어지고 있는 데이터 혁신을 소개했다. 자동차 운전습관 데이터를 활용해 보험료를 할인해주고, 질병 삼호 주식
발생률 예측 모델을 통해 의료비 부담을 줄이는 등의 발전이 이뤄지고 있다. 또한 수리비 자동심사 기능을 통해 손해사정의 26%를 자동화했으며, AI-OCR 이미지 전산화를 통해 보상 직원 1인당 전산입력 시간을 25분 줄였다.
다만 그는 “현재 국내 보험산업에서는 자체 보유한 데이터를 이용해 업무 효율화 등 회사 내부 활용에서는 어느 정도ELS청약
성과를 거두고 있다”며 “하지만 사전 위험 예방 관리 등 대외서비스 제공 부분에서는 아직 걸음마 단계”라고 꼬집었다.





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