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ABL생명, 인공지능 기반 ‘개인별 언더라이팅 기준 차별화 모형’ 개발

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ABL생명, 인공지능 기반 ‘개인별 언더라이팅 기준 차별화 모형’ 개발

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ABL생명은 인공지능 기반 ‘개인별 언더라이팅 기준 차별화 모형’을 자체 개발해 자사 언더라이팅 시스템에 적용한다고 14일 밝혔다. 사진=ABL생명
ABL생명은 인공지능 기반 ‘개인별 언더라이팅 기준 차별화 모형’을 자체 개발해 자사 언더라이팅 시스템에 적용한다고 14일 밝혔다.

아울러 이 모형의 저위험군 분류 고객이 종신보험을 추가로 가입하면 건강진단과 계약적부 확인을 면제해주는 캠페인을 다음달 말까지 한다.
‘개인별 언더라이팅 기준 차별화 모형’은 고객의 위험도에 따라 언더라이팅 기준을 차등 적용하는 시스템으로 고객에게 보다 정확하고 합리적인 보험 보장 혜택을 제공하기 위해 개발됐다.

이 모형은 9만 건 이상의 고객 경험 빅데이터를 토대로 머신러닝 기법을 적용했다. 고객의 연령, 총 사고보험 청구금액, 흡연량, 흡연기간, 체질량지수, 납입보험료 수준, 보험료 연체 비율 등 300여개의 변수들이 적용됐으며, 스스로 고객 경험 빅데이터 내에서 패턴을 찾아내고 학습함으로써 향후 사고 발생 가능성을 예측할 수 있다.

최현숙 고객지원실장은 "인공지능을 접목한 ‘개인별 언더라이팅 기준 차별화 모형’ 도입으로 개인별 리스크 차등 분류가 가능해 상대적으로 위험도가 낮은 고객들이 보다 합리적인 언더라이팅 기준을 적용 받을 수 있게 됐다"고 말했다.


이보라 글로벌이코노믹 기자 lbr00@g-enews.com