미래에셋생명이 고객의 빅데이터를 활용해 머신러닝 기반의 보험점수 모델을 개발했다.

미래에셋생명은 4일 통합 보험스코어 모형인 ‘M-CBIS(Miraeasset Credit-Based Insurance Score)’를 개발했다고 밝혔다.

보험스코어는 보험심사를 통해 인수 결정을 내리고 보험료를 산정하는 데 쓰인다. 

미래에셋생명은 NICE평가정보와 공동연구를 통해 업계 최초로 고객의 빅데이터를 활용한 머신러닝 기법을 적용했다고 설명했다.

2012년 이후 모집한 신계약 180만여 건을 대상으로 성별, 나이, 모집속성, 보장내역, 보험료 납입이력 등 ‘기계약 가입정보’ 모형을 산출하고 신용거래 실적, 자산 및 소득정보 등 모두 1만여 개의 추가 항목을 반영해 약 12억 건의 빅데이터를 도출했다.

이렇게 나온 빅데이터에 다양한 통계기법과 인공지능(AI)을 활용한 머신러닝 기법을 도입했다.

M-CBIS를 적용하면 고객군을 정밀하게 체계화할 수 있어 우량고객에게는 보장금액 한도를 늘려주는 등 고객별 맞춤 응대를 할 수 있다. 신상품을 개발할 때 보험요율 산정에 M-CBIS를 도입하면 정교한 위험률 산출을 비롯해 소그룹 맞춤형 상품 개발도 가능하다.

미래에셋생명은 2021년 1월부터 계약심사(언더라이팅) 과정에 M-CBIS를 활용하기로 했다. 보험에 가입하려는 사람이 보험사에 제공한 정보와 M-CBIS 모형의 매칭을 통해 기존 우량고객 판정을 진행한다.

정의선 미래에셋생명 계약관리본부장은 “M-CBIS는 보험 비즈니스에 고객의 빅데이터를 접목한 인슈어테크 사례로 보험서비스의 지평을 넓힌 또 하나의 디지털 혁신”이라며 “M-CBIS를 회사의 포괄적 리스크 관리를 위한 기준 지표로 끌어올려 궁극적으로 소비자의 권익을 보호하고 건전한 보험문화를 구축하는 데 앞장서겠다”고 말했다. [비즈니스포스트 김남형 기자]