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보험금 청구와 동시에 시작되는 지급심사 영역에 인공지능(AI)이 빠르게 스며들고 있다. 보험사들은 서류 자동 판독을 넘어 약관 해석과 지급 판단까지 AI로 확장하며 처리 속도와 효율을 끌어올리고 있다.
본지는 AI 기반 보험금 심사 서비스를 제공하는 인슈어테크 기업과 소비자, 업계 관계자의 반응을 두루 취재했다. 19일 취재 결과를 종합하면, 업계에서는 소액 보험금 심사는 자동화가 가능하더라도 신체 손해나 고액·조사가 필요한 사안은 결국 사람이 책임지고 확인해야 한다는 의견이 우세했다. 소비자 의견도 다양하게 나왔다.
인슈어테크 기업 ‘에임스’는 온톨로지 기법으로 보험약관을 구조화해 AI가 지급 요건을 비교·판단한다. 현재 10여 개 보험사와 기술·서비스 협업을 진행 중이며, 보험금 심사 자동화에 더해 서류 위·변조 탐지로 영역을 넓힐 계획을 세웠다. 보험사 내부에서 반복·정형 업무를 줄이고, 잘못된 지급을 사전에 차단하겠다는 구상이다.
에임스가 제시한 수치들은 보험사들이 AI 심사에 기대를 거는 이유를 보여준다. 에임스는 연간 약 120만 건을 처리하며, 처리량을 2020년 10만 건에서 2025년 120만 건으로 약 12배 확대했다.
아울러 월 10만 건 이용 기준 연간 사업비를 약 60억 원 절감하고 ‘잘못 지급을 사전에 방지’하는 효과가 연간 약 240억 원이라는 구체적인 수치도 제시했다. 특정 보험사 사례로 자동지급률이 23%에서 30%로 올라갔고, 품질 점검 결과 정확도 99% 이상을 확인했다고 밝혔다.
소비자 반응은 기대와 의문이 교차했다.
A씨(서울 강동구·20대 女)는 “보험을 잘 몰라도 AI가 지급 여부를 짚어주고 정확한 지급을 돕는다면 편리할 것”이라고 말했다. B씨(경기도 광주·30대 男)는 “약관 차이 때문에 지급 여부가 갈리는 경우가 많은데, AI가 그 차이까지 정확히 잡는지 의문”이라며 “그 부분이 검증되면 신뢰하겠다”고 했다. C씨(서울 동대문구·40대 女)는 “소액은 빨라지겠지만 고액은 사안마다 고려할 요소가 많아 AI 적용에 한계가 있을 것”이라고 봤다.
현장의 체감은 더 냉정하다. 신체·재물 손해사정사인 양희권 SAS손해사정 과장은 “심사는 물론 접수 단계에서조차 완전 자동화는 아직 어렵다”고 말했다. 들어오는 서류가 온전하지 않은 경우가 많아 사람의 확인이 필요하다는 이유에서다.
그는 “소액 건은 자동심사가 가능하지만, 분쟁 중인 신체손해나 고액 건은 사실관계 확인과 현장 조사, 대면 절차가 필수라 AI가 대체하기 어렵다”고 선을 그었다. 이어 “현업에서 느낀 바를 말씀드리면 AI가 손해사정 업무 자체를 위협한다고 보기는 아직 어렵다”며 “AI는 일부 보조 수단으로 쓰이지만, 핵심 판단과 책임은 결국 사람이 지는 구조”라고 덧붙였다.
업계가 주목하는 또 다른 변화는 ‘AI가 일을 줄이기보다 갈등을 키우는’ 역설이다. 양 과장은 “보험사들이 인건비 부담으로 내부 인력을 줄이면서 자동화·외주화를 병행하다 보니 조사업체로 내려오는 물량이 늘었다”며 “분쟁 가능성이 있는 건은 더 꼼꼼히 보게 돼 업무 강도가 높아졌다”고 말했다. 콜센터 등 일부 영역에서는 AI 활용이 늘었지만, 조사·심사 핵심부의 부담은 줄지 않았다는 설명이다.
또 다른 변수는 소비자의 AI 활용이다. 소비자들도 챗봇과 생성형 AI 검색을 적극 활용하면서 “보험금이 지급되나, 지급된 판례가 있나” 같은 질문을 AI에게 던지고, 그 결과를 근거로 민원을 제기하는 경우가 많아진 것이다.
양 과장은 “사람들은 AI가 내놓은 답변을 매우 신뢰하지만 정확성이 떨어지거나 실제로 존재하지도 않는 판례가 제시되는 경우도 있다”며 “이로 인해 분쟁이 줄어들기보다 오히려 심화되는 경우를 접한다”고 말했다. AI가 정보 비대칭을 줄이는 동시에, 갈등을 자극하는 양면을 드러낸 것이다.
위·변조 문제도 자동화 심사의 약점으로 꼽힌다. 양 과장은 병원 서류를 위조해 금액을 부풀리거나, 실제로 방문하지 않은 의료기관의 기록을 만들어 청구하는 사례 등을 제시했다. 이 때문에 과거보다 더 세밀한 확인이 필요해졌고, 누군가는 필터 역할을 맡아야 한다는 의견도 피력했다. 에임스가 서류 위·변조 탐지로 사업 확장을 예고한 배경과도 일맥상통한다.
따라서 업계는 지급심사 AI를 ‘투트랙’으로 바라본다. 소액·정형 건에서는 자동화를 확대해 속도와 효율을 높이고, 신체 손해·고액·분쟁 가능 건에서는 사람 중심의 심사를 유지하는 방식이다.
양 과장은 “재물손해는 신체손해에 대비해 AI 지급심사가 적용되기 용이한 분야” 라며 그 이유로 “도면·사진·과거 데이터가 축적된 화재·누수 등 일부 영역은 자동 산출 가능성이 높아졌기 때문”이라고 말했다.
기자가 구체적인 사례를 묻자, 물류센터 화재, 신축건물 누수 등을 예시로 제시했다. 반면 사람의 상태를 판단하고 협의가 필요한 신체손해는 AI로의 대체가 쉽지 않다고 진단했다.
그는 “CT나 엑스레이 등 의료 영상은 AI 판독이 가능하고 정확도도 상당한 수준에 이르렀다”면서도 “고액이거나 분쟁 소지가 있는 보험금 지급 건은 상호 협의가 필요한 요소가 많아 결국 사람이 나설 수밖에 없다”고 말했다.
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