보험사 RPA도입으로 디지털 전환 박차...이면은?

시간 단축·오류 예방 등 기대, “차별성·데이터 윤리는 숙제”

방시혁 기자 | 기사입력 2021/11/29 [08:38]

보험사 RPA도입으로 디지털 전환 박차...이면은?

시간 단축·오류 예방 등 기대, “차별성·데이터 윤리는 숙제”

방시혁 기자 | 입력 : 2021/11/29 [08:38]

[웰스데일리 방시혁 기자] 보험사들이 RPA(로봇프로세스자동화)를 적극 도입하며 디지턴 전환에 박차를 가하고 있다. RPA는 사람이 수행하던 단순반복적인 업무를 복제하여 자동으로 업무를 처리해주는 소프트웨어 기술이다.

 

29일 업계에 따르면 NH농협생명은 지난 6개월 간 RPA 2단계 프로젝트 실시 결과 31개 업무에서 연간 업무량 4만 4087시간을 절감하는 효과를 거뒀다고 밝혔다. 

 

RPA 기반 업무 자동화가 구축되면 단순반복적인 업무를 경감시켜 효율적인 업무 환경을 만들고, 인간이 만들어낼 수 있는 오류 가능성을 제거할 수 있다. 

 

대표적인 사례로는 금리연동형 상품에 대한 책임준비금 검증 자동화다. 농협생명은 검증대상이 150만건 이상으로 방대하고 복잡해 샘플검증을 하던 업무를 RPA 도입으로 전수검증으로 변경하는 한편 컴플라이언스 측면 대응력도 대폭 강화했다. 이밖에 △정보보호시스템 일일 점검 △가입설계 시 해지환급금 정합성 검증 등의 업무에 적용했다.

 

새벽이나 저녁, 휴일 등 업무 외 시간에 처리하던 업무도 RPA를 통해 처리가 가능해 적시에 후속처리를 할 수 있게 돼 고부가가치 업무에 대한 집중도를 높였다는 설명이다.

 

농협생명은 이번 RPA 2단계 프로젝트에서 지난 4월에 완료한 1단계 10개 업무를 포함해 총 41개 업무에 적용했다. 또한 RPA 업무 분석부터 설계, 개발까지 전 과정 교육을 통해 RPA 전문인력을 육성하여, 내부직원 주도로 RPA 프로젝트를 실시할 수 있도록 기틀을 마련하고 있다.

 

김인태 농협생명 대표는 “RPA 적용 업무를 지속적으로 확대해 직원들이 창의적이고 전문적인 업무에 집중할 수 있도록 지원할 계획”이라고 말했다.

 

DGB생명은 지난 3월부터 RPA를 도입하고 디지털 전환을 통한 업무 효율화를 추진해 오고 있다. DGB생명은 지난해 9월 본격적인 RPA 추진에 앞서 4개 업무에 대한 파일럿 프로그램을 진행해 가시적인 성과를 확인했었다. 그 결과를 바탕으로 △정보 입력 및 신규 정보 반영 △자료 검색 및 산출 △데이터 처리 △시스템 점검 등 업무와 관련된 19개 우선과제를 선정했으며 4월부터 해당 우선과제에 RPA 시스템을 도입한 상태다.

 

사측은 RPA 도입을 통해 연간 3000 시간 이상의 업무단축 효과가 있을 것으로 보고 있다. 해당 업무를 사람이 직접 처리했을 때 발생할 수 있는 오류나 실수 예방 효과도 기대할 수 있다는 것이다.

 

 

차별성·데이터 윤리 등 해결 선행돼야

 

이렇듯 많은 보험사들이 RPA를 도입해 디지털전환에 나서고 있지만 부정적인 시각도 있다. 잠재적 차별성과 데이터 윤리 등에 관한 문제 해결이 필요하기 때문이다. 

 

세부적으로 RPA가 보험의 위험풀링기능(risk pooling function)을 훼손할 소지와 위험 가격산정(risk pricing)으로 인해 더 위험한 소비자에게 더 비싼 보험료를 납입하게 하는 만큼 잠재적으로 일정한 그룹에 속하는 사람들은 사적 시장에서 보험에 가입할 수 없게 만든다.

 

동적이고 진화한 기계학습 프로그램일수록 행동예측을 강화시키고 윤리적 차원의 새로운 위험을 야기할 가능성이 크기 때문에 머신러닝이 장착된 앱을 개발할 때부터 적용되는 일련의 윤리적 가이드라인도 필요하다는 것이다.

 

안수현 보험연구원 연구원은 “보험업계의 AI 활용은 보험생태계에 상당한 영향을 미치며 이는 보험산업에서 금융규제상 고려할 요소가 적지 않음을 시사한다”라며 “상품설계·요율산출 및 위험인수의 경우 초개인화로 일정 그룹에 속하는 소비자는 사적 시장에서 보험에 가입할 수 없는 잠재적 차별 가능성이 예상되며 데이터 보호와 프라이버시 이슈 그리고 기계학습에 사용된 데이터의 투명성·책무성 등 데이터 윤리 문제가 제기된다”고 지적했다.

 

이어 “이에 대한 해결 방안으로 보험계약자의 변화된 상황과 행동에 따라 지속적으로 가격을 조정하는 동적인 개인별 맞춤 인수와 개개인에 특유한 특성에 맞추어 맞춤형 보험을 권유 등이 필요하며 모럴해저드 기계학습을 이용해 위험을 가격화하는 경우 보험회사는 모럴해저드와 역선택 위험을 줄일 수 있을것”이라고 말했다.

 

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