데이터로 보험의 새로운 미래를 열다, ‘에임스’의 혁신적 접근

2024-10-29

보험 산업은 오랫동안 보험 청구와 보상 서비스 과정에 복잡한 절차와 충분하지 못한 안내로 인해 고객들의 불편과 불만을 초래해왔다. 특히 보험금 지급 심사 업무는 보험사의 중요한 핵심 업무임에도 불구하고 여전히 많은 부분이 수작업으로 처리되며, 불필요한 자원 낭비와 처리 지연이 발생하고 있을 뿐 아니라 입력하고 관리해야 할 많은 정보가 충분히 데이터화 되고 있지 못하다. 고객들은 신속하고 정확한 보상, 충분한 안내를 원하지만, 현장에는 애로사항이 많다. 에임스는 이 문제를 해결하기 위해 데이터에 집중하고 있다.

에임스는 디지털 손해사정 업무 플랫폼 AIMS Insurance.ai를 통해 보험 청구 및 보험금 지급심사 과정에 확인되는 정보를 데이터화하고 업무를 디지털화 한다. 비효율적인 업무의 자동화를 통한 생산성 혁신 효과도 있지만 데이터 기반으로 하는 업무의 디지털화는 비즈니스 혁신을 위한 분석의 기초가 된다. 가령 클레임 데이터를 기반으로 상품, 담보 별 위험률 평가를 정교하게 할 수 있도록 지원하여 상품 프라이싱을 고도화하거나 데이터를 기반으로 한 과학적 언더라이팅이 가능하게 하는 것이 업무 자동화, 생산성 혁신을 통한 사업비 절감 만큼이나 중요한 주제다. 임종윤 대표가 이끄는 에임스는 보험 상품, 클레임 데이터와 AI를 활용해 신속하고 정확한 보상 처리로 고객의 경험을 크게 개선하는 것 뿐 아니라 보험회사의 디지털 전환, AI 전환을 돕는다.

◆ 보험 산업에 내재된 어려움에 집중하고 데이터에서 혁신의 기회를 찾는다.

임종윤 대표는 “보험금 지급심사 프로세스는 보상 담당자와 고객, 현장의 여러 관련 기관과 업체들, 다양한 서류에서 많은 정보를 확인하며 이루어지기 때문에 사람의 역할이 필요한 부분이 있고 데이터화 해야 할 정보가 매우 많은 특성이 있습니다. 보험금 지급심사 과정에 확인되는 정보는 상품의 위험률 평가, 회사의 인수정책 수립, 손해율 관리의 기초 데이터가 되는데 보험금 지급심사 업무가 시간에 쫓기다 보니 중요한 정보를 충분히 시스템에 데이터 자산화 하지 못하고 있고 이로 인해 많은 비효율 업무가 생기고 데이터를 기반으로 한 과학적 업무 혁신에 애로사항이 생깁니다. AI를 도입해 혁신을 하고자 할 때에도 고객, 상품, 클레임 등 보험사 내부의 데이터가 매우 중요합니다. 보험사가 성공적으로 AI 전환을 하고 내부 효율을 높이면서 고객에게는 혁신적으로 더 만족스러운 보험 서비스 경험을 제공할 수 있도록 하기 위해 업무를 디지털화하는 것이 에임스의 핵심 목표입니다.” 라고 말했다.

에임스는 기존 보험사가 겪고 있는 업무 상 애로사항을 데이터화와 디지털 전환, AI 기반의 자동화 기술로 해결하고 있다. 에임스의 디지털 손해사정 업무 플랫폼은 보험상품 약관을 분석하여 보험금 지급심사 기준을 데이터화하고 보험 소비자가 제출한 청구 서류를 분석하여 데이터화 한다. 이를 통해 보험사들은 데이터를 기반으로 한 지급심사 업무 자동화를 확대할 수 있고 고객들은 신속하고 일관된 보상 서비스를 경험하게 된다. 디지털 전환이 된 보험회사는 고객 안내에 필요한 데이터도 확보하게 된다. AI 컨택센터도 이러한 데이터 확보가 선행되어야 성공적으로 구축 가능하다.

고객 중심의 디지털 혁신

에임스의 가장 큰 특징은 복잡한 보험 손해사정 과정을 디지털화 한 것이다. 손해사정은 보험 상품 약관을 기초로 손해를 평가하고 보상 금액을 산정하는 과정으로, 사람이 직접 상품 약관의 내용과 청구 서류를 확인하며 처리하기에는 업무가 매우 복잡하다. 그래서 보험회사의 시스템 역할도 매우 중요한데 정보를 데이터화하지 않고서는 시스템의 기능과 역할에는 제약이 많이 생길 수밖에 없다. 시스템이 미흡한 보험회사의 보상 처리 과정은 시간이 오래 걸릴 뿐 아니라 오류 발생 가능성도 크다. 많은 케이스를 처리하고 있음에도 충분히 정보를 데이터로 자산화 하지 못하는 것이 아쉽다. 에임스는 인슈어테크를 활용해 이 과정 다양한 업무를 하나씩 자동화해가고 있다. 보험회사가 정보를 데이터로 자산화할 수 있도록 돕고 시스템을 고도화하거나 AI 전환을 가능하도록 지원한다. 궁극적으로 보험사가 보험 소비자에게 더 나은 고객 경험을 제공할 수 있게 한다.

임 대표는 “에임스의 디지털 보험 업무 플랫폼 AIMS Insurance.ai는 보험사의 자원을 보다 효율적, 효과적으로 활용할 수 있도록 하고 데이터와 시스템을 기반으로 보험 소비자에게 신속하고 정확한, 일관된 보상 서비스를 제공할 수 있도록 합니다. 이를 통해 상품, 보상의 데이터를 기반으로 보험사 업무가 보다 체계적, 과학적으로 발전할 수 있도록 새로운 표준을 제시하고자 합니다”라고 강조했다. 에임스는 다양한 보험 상품에 적용 가능한 범용적인 서비스 플랫폼을 개발해, 실제로 다양한 보험사들과 협업을 확대하며 성장하고 있다.

에임스는 단순히 보험사들의 효율성을 높이는 것뿐만 아니라, 고객 경험의 혁신을 목표로 하고 있다. 에임스와 협업하는 보험사의 고객들은 사고 발생 후 실시간으로 청구 건의 진행 상황을 파악할 수 있게 되거나 보험금이 산정된 과정과 근거를 보다 자세하게 안내받을 수 있게 된다.

임종윤 대표는 “보험 산업은 고객의 신뢰를 기반으로 합니다. 우리가 추구하는 것은 고객들이 신속하게 보험금을 지급받는 것은 물론 시스템과 데이터에 기초해 일관된 처리 기준이 정확하게 적용될 수 있도록 하여 보험 소비자의 보상 서비스 신뢰도를 제고하는 것입니다”라고 말했다.

창업의 도전과 성장 과정

임종윤 대표는 에임스 창업 전 컨설팅 회사에서 보험회사의 경영 혁신, 디지털 혁신 전문 컨설턴트로 일하며 보험회사의 고충을 이해할 수 있었다. 그는 보험 산업에 내재된 비효율 요소와 보험회사의 업무 관행을 직접 확인하고 분석하면서 이를 해결하기 위해 창업을 결심하게 되었다. 이전 경력에서 그는 보험 청구와 손해사정 과정, 관련 생태계에서 많은 애로사항과 혁신의 필요성을 느꼈고, 이를 해결하는 데 있어 데이터와 기술의 역할이 중요하다는 것을 인식했다.

에임스 창업 초기에는 기술 개발과 자금 확보라는 두 가지 큰 도전이 있었다. 그러나 그는 다양한 보험회사들과의 파트너십을 통해 초기 고객을 확보하고, 기술 검증을 성공적으로 완료했다. 특히, 다양한 보험회사들과의 협업은 에임스의 기술과 서비스가 시장에서 신뢰를 받으며 성장할 수 있는 중요한 기반이 되었다.

임 대표는 “보험사와의 파트너십을 통해 우리의 기술을 더 정교하게 발전시킬 수 있었고, 고객들의 피드백을 통해 시장의 요구에 맞춘 솔루션과 서비스를 제공할 수 있었습니다.”라고 설명했다.

◆ 미래를 위한 비전: AI 기반 솔루션의 고도화와 글로벌 인슈어테크 시장 진출

에임스는 향후 5년 내에 국내 보험사들과 협업을 지속 확대하며 글로벌 인슈어테크 시장에서도 중요한 역할을 할 계획이다. 특히, 보험에 특화한 AI 기반 데이터 처리 기술을 더욱 고도화해 보험사가 성공적으로 디지털 전환, AI 전환을 할 수 있도록 회사를 성장시키는 것이 목표다.

임종윤 대표는 “모든 것을 자동화하겠다는 것이 우리의 궁극적인 목표가 아닙니다. 사람이 하기 어려운 일을 데이터와 AI로 자동화하고 사람이 꼭 해야 하는 일은 데이터와 AI를 활용해 쉽고 편하게 더 잘 할 수 있도록 만들어가는 것이 목표입니다. 이를 통해 보험사가 고객들에게 더 나은 서비스를 제공할 수 있도록 돕고, 보험사와 고객들 모두 불필요한 스트레스와 애로사항을 겪지 않도록 유의미한 서비스를 제공하며 글로벌 시장에서도 경쟁력을 갖출 수 있는 기업으로 성장할 것입니다”라고 밝혔다.

에임스는 향후 클레임 자동화 뿐 아니라 보험 상품 추천, 프라이싱 및 언더라이팅 정교화, 보험사기 탐지 등 보험 전반의 프로세스에 데이터와 AI를 적용해 과학적으로 발전시키고, 고객 경험을 향상시킬 수 있도록 서비스를 제공할 계획이다.

지난 해 금융위원회 K-Fintech30 기업으로 선정된 에임스는 보험 손해사정의 디지털화를 선도하며, 보험 산업 전반에 걸친 혁신을 만들어가고 있다. 임종윤 대표의 비전 아래, 에임스는 AI와 데이터, 인슈어테크를 활용해 보험사와 고객 모두에게 더 나은 경험을 제공하고, 보험 산업의 미래를 재정의하고 있다. 서비스 확장과 지속적인 기술 개발을 통해, 에임스는 보험 산업의 혁신적인 선두주자로 자리매김할 것으로 기대된다.

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