보험업계, 디지털 혁신의 갈림길에 서다
금융권 전반에서 인공지능(AI)과 마이데이터를 중심으로 한 디지털 혁신이 가속화되고 있지만, 보험업계는 상대적으로 뒤처지고 있다는 평가가 나온다. 금융당국이 최근 AI 위험관리 프레임워크(AI RMF)를 도입하고, 클라우드 기반 SaaS(서비스형 소프트웨어) 활용을 위한 망분리 규제를 완화하는 등 제도적 기반을 정비하면서, 보험사들의 데이터 활용 전략과 위험관리 체계 재정립이 시급한 과제로 부상했다.
보험연구원 조사에 따르면 은행 및 증권업계가 AI 기반 서비스를 빠르게 도입한 반면, 보험업계의 AI 서비스 수와 활용 범위는 상대적으로 낮은 수준에 머물러 있다. 특히 보험사의 평균 AI 서비스 수는 은행의 약 5분의 1 수준에 불과하며, AI 거버넌스나 위험관리 체계를 명확히 구축한 회사도 소수에 그친다. 이는 질병, 사고, 장기 위험 등 비정형 데이터를 다루는 보험업계 특성상 AI 활용 과정에서 발생할 수 있는 오류나 편향의 영향이 크기 때문으로 풀이된다.
마이데이터 2.0 시행 이후 금융권 전반의 데이터 활용 범위는 확대됐으나, 보험업계의 참여 수준은 여전히 낮다. 금융위원회에 따르면 마이데이터 본허가 사업자 가운데 보험사는 단 3곳으로, 업종 규모 대비 참여 비중은 5% 미만이다. 이는 현행 마이데이터 구조가 보험 리스크 평가에 직접적으로 활용되기 어렵고, 디지털 접점 부족과 시스템 구축·운영 비용 부담 등이 복합적으로 작용한 결과로 보인다.
금융당국이 클라우드 기반 SaaS를 망분리 규제 예외로 허용하면서, 보험사의 내부 업무 환경에도 변화가 예상된다. 문서 작성, 협업, 인사·성과관리 등 내부 사무 영역에서 클라우드 소프트웨어 활용이 가능해지면서 사무 효율성이 개선될 전망이다. 다만 정보보호 통제 의무도 강화돼, 개인정보 또는 개인신용정보를 처리하는 경우 예외 적용 대상에서 제외된다. 또한 SaaS 활용 시 반기 1회 정보보호 통제 이행 여부를 평가해 정보보호위원회에 보고해야 한다.
금융감독원은 금융회사의 AI 활용 확대를 위해 ‘금융분야 AI RMF’를 마련했다. 이 가이드라인은 법적 강제력은 없으나, 금융회사가 AI를 도입·운영하는 전 과정에서 거버넌스 구축, 위험평가, 위험통제 절차를 갖추도록 안내한다. 특히 보험업계의 경우 보험 계약 인수, 보험금 지급 판단, 리스크 평가 등 개인의 권리·의무에 영향을 미치는 영역에서 AI 활용 사례가 ‘고영향 AI’로 분류될 가능성이 크다.
금융당국은 마이데이터 제도 고도화, SaaS 활용을 포함한 IT 규제 개선, AI 위험관리 가이드라인을 통해 금융권의 데이터 및 AI 활용 환경을 단계적으로 정비해 나갈 방침이다. 보험업계 역시 이러한 제도 변화 속에서 데이터 활용 범위와 내부 통제 체계 구축 방향에 대한 논의를 이어가고 있다. 디지털 혁신의 물결 속에서 보험업계의 선택이 향후 시장 경쟁력을 좌우할 것으로 보인다.
