"2026년 보험산업의 과제" AI 활용 확산을 위한 전략

1. 핵심 내용

2026년 보험산업의 가장 큰 과제는 인공지능(AI)의 활용 확대다. AI는 보험 영업, 고객 관리, 보험금 지급 심사 등 다양한 분야에서 이미 사용되고 있지만, 기존 위험을 키우거나 새로운 문제를 일으킬 수 있어 규제가 강화되고 있다. 보험연구원(KIRI)은 AI를 단순 자동화 도구가 아닌 전문성과 공감을 더한 영업 지원 수단으로 활용하고, 리스크를 체계적으로 관리하며, 이를 사업 기회로 전환할 것을 제안한다. 이는 보험 소비자와 회사 모두에게 영향을 미치며, 국내 보험회사를 중심으로 2025년 기준 32개사가 AI를 도입 중이거나 계획 중이다.

2. 배경 및 현황

AI 기술의 급속한 발전으로 보험산업 전반에 적용 사례가 늘고 있다. 유럽과 미국 보험회사들은 AI를 보험 가치 사슬(상품 개발부터 청구 처리까지)의 여러 영역에서 활용 중이며, 국내에서도 보험금 지급 심사, 고객 관리, 언더라이팅(보험 인수 심사) 등에 AI를 사용한다. 그러나 AI는 설명 오류, 차별, 사기 등의 기존 문제를 대량으로 확대할 수 있고, '환각'(AI가 잘못된 정보를 생성하는 현상), 데이터 오염, IoT 기기 오작동 같은 새로운 위험을 초래한다.

이에 각국 금융 당국이 대응에 나섰다. 영국 FCA는 소비자 보호를 강조한 'Consumer Duty'를, 미국 NIST는 AI 리스크 관리 프레임워크(AI RMF)를 제시하며 자발적 관리를 유도한다. EU는 고위험 AI에 위험 관리, 투명성, 인간 감독을 의무화하는 '인공지능법'을 도입했다. 국내에서는 2024년 12월 AI 기본법이 통과돼 2026년 1월 시행 예정이며, 2025년 9월 하위법령(안)이 공개됐다. 이 법은 고영향 AI, 투명성, 안전성 등을 규율하며, 금융위원회도 '금융분야 통합 AI 가이드라인(안)'을 마련 중이다.

3. 상세 내용

보험연구원 손재희 연구위원은 AI 활용 전략으로 세 가지를 제시했다. 첫째, AI를 능동형 영업 지원 도구로 확대하라는 것이다. 기존 AI는 단순 자동화나 설계사 질문에 답하는 '코파일럿' 수준이지만, 앞으로는 소비자 상담 반응을 모니터링하고 후속 조치(화법 제안, 자료 발송, 일정 체크, 고지 확인 등)를 스스로 처리하는 '에이전틱 AI(Agentic AI)'로 발전시켜야 한다. 이는 채널 경쟁이 치열한 국내 보험시장에서 설명 품질을 높이고 판매자 교육을 효율화한다.

해외 사례도 이를 뒷받침한다. AXA, Generali, Prudential, Ping An, Lemonade 등은 AI를 영업 과정의 수익 창출 축으로 활용한다. 소비자가 생성형 AI로 보험 지식을 미리 쌓는 시대에 AI 기반 설명 고도화는 핵심 경쟁력이 될 전망이다. 다만, 영업은 소비자 보호가 직접 요구되는 영역이므로 사람 감독, 근거 기반 답변, 사전 심의, 로그·보안 체크 등 통제 체계가 필수다.

둘째, AI 리스크 거버넌스 구축이다. AI 전략의 초점은 '도입 여부'에서 '책임 있는 운영 역량'으로 옮겨가고 있다. 리스크를 발생 지점(모집·언더라이팅·지급·민원), 피해 대상(소비자·회사·제3자), 영향(재무·평판), 통제 수단(승인·로그·모니터링·보안)으로 분류해 관리해야 한다. 이는 AI 기획·개발·배포·운영 전 과정과 제3자(클라우드 벤더 등) 위탁까지 포괄하는 전사적 체계로, 최고 의사결정 기구 설치와 독립 위험관리 조직이 핵심이다. 장기 사업 전략(도입 우선순위, 리스크 허용 수준 등)도 반영해야 한다.

셋째, AI 리스크를 기회로 전환하는 상품·서비스화다. AI 오류나 성능 저하에 대한 보증 수요가 증가할 것으로 보인다. Munich Re의 'aiSure'(AI 예측 오류 손실 담보), Armilla의 AI 성능 저하 비용 담보, Parametrix의 클라우드 다운타임 보장 등이 예시다.

한편, 규제 강화가 AI 도입 속도를 늦출 수 있다는 우려도 있다. '고영향 AI' 범위가 불명확해 실무 적용이 어렵고, 기술 변화로 규제 해석이 변할 수 있기 때문이다. 따라서 소비자 경험 제고 영역부터 AI를 확대하며 신뢰성을 확보해야 한다.

4. 영향 및 전망

AI 활용은 보험 생산성을 높이고 소비자 경험을 개선하지만, 미스테크로 인한 대규모 피해(불완전 판매, 평판 손상)가 발생할 위험이 크다. 규제 위반 시 과징금·영업 제한 등 제재가 따를 수 있어 보험회사는 재무·평판 리스크를 최소화해야 한다. 2026년 AI 기본법 시행 후 고영향 AI 안전성 절차, 투명성 표시, 사업자 책무가 구체화되며, 보험산업은 규제 준수와 혁신을 동시에 추구할 전망이다.

긍정적으로는 AI 리스크 관리를 통해 고객 신뢰를 쌓고, 새로운 보험 상품으로 수익원을 창출할 수 있다. 보험회사가 선제적 전략을 세우지 않으면 글로벌 경쟁에서 밀릴 가능성이 높다.

5. 참고 정보

AI 기본법 하위법령(안)은 2025년 9월 초안으로 변경 가능성이 있다. 금융 당국의 AI 가이드라인은 위험관리, 윤리 원칙 수립을 강조한다. 관련 보고서로는 EIOPA의 'From Traditional AI to Generative AI: Implications for the Insurance Sector'(2025), 보험연구원 내부 자료 등이 있다. 더 자세한 정보는 법제처나 금융위원회 홈페이지를 참고하라. 보험 소비자는 AI 상담 시 설명 근거를 확인하고, 보험회사는 로그 기록을 통해 투명성을 유지해야 한다.