Getting past the transformation euphemism
: How insurance outperformers tackle change and deliver sustainable results

보험업계에서 인공지능(AI)과 생성형 AI가 디지털 전환의 핵심 동력으로 부상하고 있다. 액센추어(Accenture)의 연구에 따르면, 보험사들이 변화 프로그램을 추진하는 주요 원동력으로 기술적 진보(61%)와 혁신적 상품 개발 필요성(61%)을 최우선 순위로 꼽았다. 이는 보험업계가 단순한 효율성 개선을 넘어 AI 기술을 활용한 근본적인 운영 방식 변화를 추구하고 있음을 보여준다.

특히 주목할 점은 보험사들이 AI 도입을 통해 광범위한 운영 개선을 추진하고 있다는 것이다. 디지털화(79%), 자동화(79%), 기술 플랫폼 현대화(77%)가 가장 중요한 가치 창출 요소로 인식되고 있으며, 이는 3~5년 전에 비해 현저히 높아진 수치다. 데이터 분석(67%)과 AI/생성형 AI(55%) 역시 중요한 투자 영역으로 부상했다.

AI 선도 보험사들의 8.1% 포인트 성과 우위, 정밀한 실행력이 승부처

액센추어 연구에서 확인된 성과 우수 보험사들은 일반 보험사 대비 2년간 보험료 수익에서 8.1% 포인트, 비용 비율 개선에서 2.6% 포인트 더 높은 성과를 기록했다. 이러한 성과 차이는 단순히 기술 투자 규모의 차이가 아니라, 변화 프로그램의 명확성과 실행력에서 비롯됐다.

연구 결과, 성공한 보험사들은 동일한 기술을 사용하더라도 목적 중심의 자동화, 체계적인 디지털화, 구체적인 성과 목표에 맞춘 운영 모델 간소화를 추진했다. 이들은 모든 프로세스 단계에 엄격함을 내재화했으며, 그 결과 누적된 효과가 경쟁사 대비 압도적인 성과로 이어졌다. 연구진은 "성공은 변화에 대해 얼마나 큰 소리로 이야기하느냐가 아니라 얼마나 정확하게 실행하느냐에 달려 있다"고 강조했다.

자동화 도입률 82% vs 72%, STP 전환으로 차별화 실현

성과 우수 보험사들의 차별화 요소 중 하나는 자동화와 워크플로우 관리에 대한 접근 방식이다. 우수 성과 기업 중 82%가 운영 간소화를 위해 자동화나 워크플로우 관리 솔루션을 활용하는 반면, 일반 보험사는 72%에 그쳤다. 한 성과 우수 보험사는 "효율성과 생산성을 통해 수익성을 높이고 성장을 촉진하는 것이 목표였다"며 "레거시 시스템을 제거하고 데이터 분석과 최첨단 도구에 의존할 수 있도록 해야 했다. 종이 기반에서 STP(스트레이트 스루 프로세싱)로 전환하고, 프로세스를 디지털화하며, 머신러닝과 AI를 사용할 수 있는 인프라를 구축해야 했다"고 설명했다.

디지털화 측면에서도 성과 우수 기업들은 79%가 고객 상호작용 향상을 위해 투자한 반면, 일반 기업은 65%에 그쳤다. 이들은 새로운 SAP 영업 관리 시스템과 신원 확인 및 접근 관리 시스템을 구축하고 레거시 시스템을 폐기했으며, 고객을 위한 클레임 디지털화를 실현했다.

운영 모델 간소화 55% vs 44%, 파이썬과 RPA 기술 역량이 성장 엔진

성과 우수 보험사들의 또 다른 특징은 운영 모델 간소화와 통합에 대한 집중이다. 우수 성과 기업의 55%가 운영 모델 간소화와 통합에 집중한 반면, 일반 기업은 44%에 그쳤다. 이러한 운영 모델 혁신을 통해 기존 인프라와 통합되는 혁신의 빠른 도입, 향상된 보안과 컴플라이언스, 벤더 선택의 유연성, 생태계 파트너와의 데이터 교환 및 상호 운용성 향상, 전사적 협업과 워크플로우 개선 등의 효과를 얻었다.

한 보험사 관계자는 "비용 절감과 운영 효율성은 거의 일상이 되었다. 이제 필요한 것은 역량 구축이다. 기술 리터러시가 핵심이다: 데이터 분석, 파이썬 코드, RPA 등. 또한 직원들이 금융 서비스를 이해하고 이를 보험 상품과 어떻게 통합할 수 있는지 알아야 한다"고 강조했다.

AI 도입 39% 불확실성과 기술 부채 문제, 15%만 지속가능성 확신

하지만 보험업계의 AI 도입 과정이 순탄하지만은 않다. 연구에 따르면 39%의 설문 응답자가 기술 투자에서 명확한 사업 성과를 달성하는 것에 대해 불확실하다고 답했다. 이러한 불확실성의 주요 원인은 기대치에 대한 명확성 부족이다.

많은 보험사들이 명확하게 정의된 목적으로 시작하지만, 시간이 지나면서 '변화'라는 용어가 희석되어 서로 다른 활동들을 묶거나 내부 이해관계자들을 조정하거나 단순히 자금을 확보하기 위한 포괄적 용어로 변질되는 경우가 많다.

이러한 모호함은 조직에 심각한 부작용을 초래한다. 변화 피로감, 명확한 소유권 부족, 신뢰도 하락, 그리고 "단기 다이어트" 우려 등이 그것이다. 특히 보험업계 경영진의 15%만이 변화 프로그램에서 실현된 비용 절감이 지속 가능하다고 믿고 있어, 많은 기업이 개선 효과가 일시적이며 비용이 다른 곳에서 재발할 가능성을 우려하고 있다.

FAQ

Q: 보험업계에서 AI 도입이 중요한 이유는 무엇인가?

A: AI와 생성형 AI는 보험사의 운영 방식을 근본적으로 개선할 수 있는 기회를 제공한다. 연구에 따르면 보험사들이 변화 프로그램의 주요 동력으로 기술적 진보(61%)를 최우선으로 꼽고 있으며, 디지털화, 자동화, 플랫폼 현대화를 통해 효율성과 고객 경험을 동시에 향상시킬 수 있다.

Q: 성공하는 보험사와 그렇지 못한 보험사의 차이점은 무엇인가?

A: 성과 우수 보험사들은 기술 투자에서 명확한 목표 설정과 체계적인 실행력을 보인다. 이들은 목적 중심의 자동화(82% vs 72%), 체계적인 디지털화(79% vs 65%), 운영 모델 간소화(55% vs 44%)에서 일반 보험사보다 높은 투자율을 보이며, 결과적으로 2년간 8.1% 포인트 더 높은 성과를 달성했다.

Q: 보험사가 AI 도입 과정에서 주의해야 할 점은 무엇인가?

A: 명확한 목표 설정 없이는 기술 투자가 오히려 조직 복잡성을 증가시키고 직원 신뢰도를 떨어뜨릴 수 있다. 39%의 보험사가 기술 투자의 명확한 성과에 대해 불확실하다고 답했으며, 레거시 시스템과 신규 플랫폼을 병행 운영하는 기술 부채 문제도 신중히 관리해야 한다.

해당 기사에 인용된 리포트 원문은 액센추어에서 확인 가능하다.

이미지 출처: 액센추어

해당 기사는 챗GPT와 클로드를 활용해 작성되었습니다.