손해보험(대표이사 사장 김기환)은 업무 자동화를 통한 자동차(이륜차) 보험 가입 심사(언더라이팅)로 업무 효율 및 고객 편의성을 높일 수 있는 ‘자동차 보험 인공지능(AI) 자동 심사 시스템’을 최근 도입했다.

이 시스템은 먼저 이륜자동차의 운행 용도(배달용/가정용) 판단을 위한 사진 심사에 활용된다. 최근 코로나19로 배달 수요가 빠르게 늘면서 유상 운송용 이륜차 보험 시장이 확대되는 가운데, 보험 가입을 위한 운행 용도 심사 건수가 늘어나는 흐름이다. 실제로 KB손해보험의 이륜자동차 운행 용도 확인 심사 건수는 2019년 3000여건에서 2020년 1만8000여건으로 증가했고, 올해는 3만건에 육박할 것으로 예상된다.

이러한 상황에서 기존에는 보험 심사 담당 직원(언더라이터)이 직접 고객이 제출한 사진을 보고 배달통 장착 여부를 확인해 운행 용도 심사를 진행했으나, AI 기반 자동 심사 시스템에서는 ‘Object Detection(이미지에서 의미 있는 객체의 종류와 그 위치를 정확하게 찾아내는 기술)’의 머신러닝(기계 학습) 방식을 통해 박스 형태의 배달통 장착 여부를 AI가 찾아내 이륜자동차의 운행 용도를 자동으로 판단한다. 이에 따라 고객의 심사 대기 시간이 감소하고, 보험 심사 담당 직원들의 업무도 효율적으로 운용할 수 있게 됐다.

이러한 이륜자동차 운행 용도 심사뿐만 아니라, 자동차 운행 거리에 따라 적게 탄 만큼 일정 수준의 보험료를 할인해주는 ‘마일리지 할인 특약’ 가입 및 정산에도 자동 심사 시스템이 적용된다. 고객이 차량 번호판 사진과 운행 거리 확인에 필요한 계기판 사진을 제출하면, 딥러닝 기반의 이미지 분석 시스템이 차량 번호판 및 계기판 사진에서 차량 번호와 운행 거리를 자동으로 추출하고, 고객이 알린 누적 운행 거리와 일치하는 경우 별도의 담당자 수기 검증 없이 마일리지 할인 특약의 가입 및 정산이 이뤄진다.

KB손해보험 자동차 보험 부문장 김민기 전무는 “급증하는 자동차 보험 가입 심사 업무를 더 효율적으로 운용해 고객 편의성을 높이고자 이번 시스템을 도입하게 됐다”며 “앞으로도 KB손해보험은 디지털 혁신을 통한 업무 효율화를 지속해서 추진해 나갈 것”이라고 말했다.