보험 업계의 디지털 전환이 가속화되면서, 언더라이팅(보험 인수 심사) 업무의 미래에 대한 질문이 끊임없이 제기되고 있습니다.

AI가 인간을 대체할 것이라는 막연한 불안감과 달리, 현장에서는 전혀 다른 방향의 혁신이 일어나고 있습니다.

핵심은 ‘대체’가 아닌 ‘증강’이며, 그 중심에는 자동화와 트리아지(Triage) 모델이 있습니다.

비용 절감보다 ‘품질’이 먼저다

보험 프로그램 전문 기업 애로우헤드 프로그램(Arrowhead Programs)의 사례는 이러한 변화를 명확히 보여줍니다.

이들의 혁신 목표는 처음부터 비용 절감이 아니었습니다.

톰 쿠수렐리스(Tom Kussurelis) 사장은 “더 좋고, 더 빠르고, 더 저렴한 언더라이팅 보고서를 만드는 것이 최우선 과제이며, 그중에서도 ‘더 좋은’ 것에 가장 큰 방점을 둔다”고 강조했습니다.

즉, 효율성 향상은 품질 개선 과정에서 자연스럽게 따라오는 부수적인 효과라는 것입니다.

이러한 철학은 언더라이팅 업무의 구조를 근본적으로 바꾸었습니다.

과거 언더라이터들은 가치가 낮은 행정 업무에 상당한 시간을 쏟아야 했습니다.

하지만 이제는 자동화 시스템이 그 역할을 대신하며, 언더라이터들은 더 분석적이고 통찰력 있는 역할에 집중할 수 있게 되었습니다.

이는 단순히 시간을 절약하는 것을 넘어, 심사 결과의 일관성과 처리량을 극대화하는 결과로 이어졌습니다.

수작업의 종말, 자동 트리아지 모델의 등장

가장 극적인 변화는 수작업 서류 처리의 감소에서 나타났습니다.

과거 언더라이터들은 보험 가입 신청서 한 건을 처리하기 위해 여러 개의 첨부 파일을 일일이 열고 검토해야 했습니다.

이는 생산성을 저해하는 주된 요인이었습니다.

이제는 자동화된 시스템이 이메일로 들어온 신청서를 자동으로 분석하고, 필요한 첨부 파일이 모두 존재하는지 확인합니다.

만약 누락된 정보가 있다면, 시스템이 자동으로 브로커에게 보완을 요청하는 이메일을 발송합니다.

쿠수렐리스 사장은 “이제 언더라이터는 책상 위에서 바로 조치 가능한 결과물을 받아본다”고 설명했습니다.

이 변화의 효과는 팀 전체로 확장될 때 더욱 명확해집니다.

  • 10명의 언더라이터로 구성된 팀에서 각자 하루에 1시간씩만 절약해도, 일주일에 50시간을 확보할 수 있습니다.
  • 이는 추가적인 채용 없이도 숙련된 최고 수준의 언더라이터 한 명을 팀에 더한 것과 같은 효과를 냅니다.

결과적으로 확보된 역량은 더 많은 신청서를 처리하고 브로커의 요청에 더 신속하게 대응하는 능력으로 직결됩니다.

‘안 될 건’ 미리 거른다: 리스크 사전 필터링

자동화는 서류 처리를 넘어 리스크를 선별하는 ‘트리아지’ 단계까지 확장되었습니다.

복잡한 대형 부동산 보험과 같은 신청 건의 경우, 자동화된 규칙이 언더라이터가 검토하기 전에 위험 요소를 먼저 식별하고 부적격 건을 걸러냅니다.

예를 들어, “해안가에 위치한 80년 된 목조 건물”과 같은 특정 조건의 신청서가 접수되면, 시스템은 사전에 설정된 규칙에 따라 이를 자동으로 거절하고 반려 사유를 발송합니다.

이러한 사전 필터링 과정을 통해 언더라이터는 인간의 전문성이 반드시 필요한, 실제 계약으로 이어질 가능성이 높은 건에만 집중할 수 있게 됩니다.

초기 심사를 통과한 신청서는 여기서 그치지 않고 예비 등급(A~E)과 요약 정보를 부여받습니다.

언더라이터는 이 등급을 보고 계약 가능성이 높은 고품질 리스크부터 순차적으로 검토하며 전체 파이프라인을 효율적으로 관리할 수 있습니다.

기술보다 중요한 조직의 혁신 DNA

애로우헤드는 성공적인 디지털 전환을 위해 기술 도입만큼이나 조직 구조와 문화 혁신이 중요하다고 강조합니다.

여러 부서의 이해관계가 얽힌 기술 의사결정 과정에서 발생하는 소통의 부재는 모든 기업이 겪는 고질적인 문제입니다.

이를 해결하기 위해 MIT의 연구에서 영감을 받은 체계적인 혁신 프레임워크를 도입했습니다.

문제 정의부터 실행, 평가, 확장 또는 중단에 이르는 전 과정을 공식화한 것입니다.

또한, 다양한 배경을 가진 인재들로 팀을 구성하는 것의 중요성을 깨닫고 엔지니어뿐만 아니라 상업적 마인드를 갖춘 인재들을 프로젝트에 적극적으로 참여시켰습니다.

모든 기술 이니셔티브는 OKR(Objectives and Key Results)을 통해 비즈니스 우선순위와 직접적으로 연결됩니다.

이는 개발팀의 노력이 회사의 성장 또는 수익성 개선이라는 더 큰 목표에 기여하도록 보장하는 장치입니다.

또한 AI 전담 리소스, 거버넌스 프레임워크, 식스 시그마와 같은 운영 원칙에 대한 투자를 통해 혁신을 지속 가능한 시스템으로 만들었습니다.

결론적으로 보험 산업의 언더라이팅 자동화는 인간을 대체하는 것이 아니라, 오히려 인간의 가치를 극대화하는 방향으로 진화하고 있습니다.

자동화 기술은 반복적이고 행정적인 업무를 처리하는 든든한 조력자 역할을 하며, 언더라이터는 그 덕분에 더 깊이 있는 분석과 통찰력을 바탕으로 한 고부가가치 의사결정 전문가로 거듭나고 있습니다.

이는 단순히 더 빠른 업무 처리를 넘어, 언더라이팅이라는 기능 자체를 재정의하는 거대한 변화의 시작입니다.

출처: https://www.insurancebusinessmag.com/us/news/technology/how-underwriting-automation-and-triage-models-are-reshaping-program-insurance-operations-574286.aspx

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q: 언더라이팅 자동화는 결국 언더라이터의 일자리를 위협하지 않나요?

A: 현재의 자동화 모델은 ‘대체’가 아닌 ‘증강’에 초점을 맞추고 있습니다.

반복적인 서류 작업과 초기 심사를 자동화함으로써, 언더라이터가 복잡한 리스크 분석이나 고객 관계 관리와 같은 고부가가치 업무에 집중하도록 돕는 것입니다.

즉, 역할이 사라지는 것이 아니라 더욱 전문적인 방향으로 진화하게 됩니다.

Q: 이런 자동화 시스템을 도입하는 데 가장 큰 장애물은 무엇인가요?

A: 기술 도입 자체보다 조직 문화의 변화와 부서 간 협업을 이끌어내는 것이 더 큰 과제입니다.

모든 부서가 기술 이니셔티브를 비즈니스 목표와 명확히 연결하고, 변화에 대한 내부 저항을 극복하며 혁신을 지속할 수 있는 구조를 만드는 것이 성공의 핵심입니다.

Q: 중소 보험사도 이런 고급 자동화 기술을 도입할 수 있을까요?

A: 대규모 자체 시스템 구축은 부담스러울 수 있습니다.

하지만 특정 업무(예: 문서 데이터 추출, 이메일 자동 분류)부터 자동화하는 클라우드 기반 SaaS 솔루션이나 RPA(로보틱 프로세스 자동화) 도구를 활용하여 단계적으로 접근할 수 있습니다.

작은 부분부터 시작하더라도 충분히 운영 효율성을 크게 개선할 수 있습니다.