보험업계의 디지털 전환 흐름 속에서 인공지능(AI) 기반 보험요율 산정 시스템 개발이 본격화되고 있으나, 아직 실험적 단계를 벗어나지 못한 것으로 나타났다. 코리안리가 최근 기업보험 상품의 요율 산정을 지원하는 AI 어시스턴트 개발을 추진 중인 가운데, 해당 기술은 완전한 자동화보다는 언더라이터의 의사결정을 보완하는 보조 도구 수준에 머물러 있다. 현재 AI는 계약 조건과 위험 요소를 분석해 과거 유사 사례 기반의 참고 정보를 제공하는 데 그치며, 실제 요율 결정은 여전히 전문가의 판단에 의존하고 있다.
기술적 한계라기보다는 금융업계의 고유한 제도적 구조가 도입 속도를 제한하고 있다는 평가가 지배적이다. 민감한 고객 및 계약 정보를 내부망에 고립시킨 보안 정책은 클라우드 기반 생성형 AI의 연동을 어렵게 한다. 특히 기업보험은 기업의 핵심 리스크 데이터와 직결되기 때문에 외부 시스템과의 연결에 대한 부담이 더욱 크며, 이로 인해 데이터 이동과 처리 방식에서 근본적인 구조적 갈등이 발생하고 있다. 금융당국의 혁신금융서비스 지정으로 일부 프로젝트에 한해 내부망에서의 AI 모델 사용이 가능해졌지만, 이는 제한된 범위의 시범 운영에 불과하다.
보험요율 산정은 단순한 알고리즘 적용을 넘어 통계적 신뢰성과 설명가능성이 반드시 수반돼야 하는 고도의 전문 영역이다. 위험률, 손해율, 업종별 리스크, 재보험 조건 등 수많은 변수가 복합적으로 작용하며, 최종 결정에 대한 책임 소재가 명확해야 한다는 점에서 완전한 자동화는 신중한 접근이 필요하다. 중국 등 일부 국가의 사례에서도 AI는 요율 산출보다는 데이터 정리 및 분석 보조 기능에 머무르고 있어, 글로벌 추세 역시 인간 중심의 의사결정 프레임워크를 유지하고 있다.
이러한 상황에서 국내 보험업계는 전사적 AI 도입보다는 특정 업무 프로세스에 한정된 점진적 확대 전략을 채택할 가능성이 높다. 기술 자체는 빠르게 발전하고 있지만, 보안, 규제, 책임 소재 등 비기술적 장벽이 해소되지 않는 한 실제 운영환경에서의 적용은 제한될 수밖에 없다는 시각이 지배적이다. 보험 시장의 지속 가능한 혁신을 위해서는 기술 개발뿐 아니라, 제도적 인프라와 데이터 거버넌스 체계의 동반 진화가 요구되는 시점이다.
