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 갑작스러운 도입 급증을 이끄는 핵심 요인은 무엇일까요?

경제 변동성으로 인해 보험 시장에서 생성형 AI 도입은 더 이상 선택이 아닌 생존 메커니즘이 되었습니다. 주요 원인은 보험금 청구 비용의 급격한 증가입니다. 2024년 전 세계 자연재해 손실액이 1,400억 달러에 달할 것으로 예상되는 가운데, 보험사들은 운영 손실을 줄이기 위해 필사적입니다. 이는 재해 복구 서비스 . 생성형 AI는 그해 발생한 27건의 10억 달러 규모 자연재해로 인한 수백만 건의 보험금 청구를 처리할 수 있는 유일하게 확장 가능한 솔루션을 제공합니다.

더욱이 소비자 기대치는 돌이킬 수 없을 정도로 변화했습니다. '아마존 효과'가 보험 업계에도 스며들어, 이제 보험 가입자들은 즉각적인 만족을 요구합니다. 레모네이드(Lemonade)와 같은 경쟁업체가 3초 만에 보험금 청구를 처리하는 상황에서, 몇 주씩 걸리는 기존 보험사들은 시대에 뒤떨어진 것처럼 보입니다. 이러한 경쟁 압력으로 인해 기존 보험사들은 디지털 전환 로드맵을 가속화하고 있습니다. 예를 들어, 취리히 보험(Zurich Insurance)은 클라우드 및 AI 역량 강화를 위해 3년간 18억 달러를 투자하기로 결정했는데, 이는 보험 시장의 생성형 AI에 대한 수요가 시대에 뒤처질지도 모른다는 두려움과 운영 효율성 추구라는 두 가지 요인에 의해 주도되고 있음을 보여줍니다.

보험사들이 집중적으로 도입하고 있는 영향력 있는 애플리케이션은 무엇일까요?

현재 보험 업계는 신속한 보험금 지급, 사기 탐지, 자동화된 보험 인수라는 세 가지 핵심 분야에 역량을 집중하고 있습니다. 그중 가장 눈에 띄는 분야는 보험금 지급 처리로, 컴퓨터 비전과 LLM(Limited Lifecycle Management) 기술이 상호 작용하여 피해 규모를 즉시 평가합니다. Tractable이 5분 만에 차량 피해 견적을 제공하는 능력은 이러한 기술의 대표적인 사례입니다.

동시에, 사기 탐지는 보험 시장에서 생성형 AI의 핵심 기반이 되었습니다. 수십억 개의 데이터 포인트에서 패턴을 분석하는 이 기술의 능력은 예방적 개입을 가능하게 합니다. 이는 가짜 이미지 탐지 기술 . 알리안츠 영국이 2024년에 1억 5,724만 파운드에 달하는 사기성 보험금 청구를 탐지한 사례는 이러한 도구의 광범위한 활용을 보여줍니다. 또한, 보험 인수 분야에서는 "증강 지능"을 통해 혁명이 일어나고 있습니다. AI가 의료 기록이나 부동산 위성 이미지와 같은 비정형 데이터를 분석하여 위험을 더욱 정확하게 평가하는 것입니다. 이러한 혁신을 지원하기 위해 2024년 1분기에 초기 단계 인슈어테크 투자액이 2억 8천만 달러에 달한 만큼, 이는 매우 중요한 역량입니다.

GenAI의 도입은 보험 시장의 생성형 AI 운영 방식을 어떻게 근본적으로 변화시켰습니까?

이러한 알고리즘의 도입은 업계 모델을 "수리 및 교체"에서 "예측 및 예방"으로 근본적으로 전환시켰습니다. GenAI 이전에는 데이터가 분산되어 있었고 사후 대응적인 방식이었습니다. 하지만 이제 핑안과 같은 보험사는 손실 발생 전에 위험 패턴을 파악할 수 있게 되었으며, 핑안의 스마트 위험 관리 시스템은 2024년에 약 91억 위안(약 12억 5천만 달러)의 비용 절감 효과를 가져왔습니다.

운영적인 측면에서 "속도"의 정의 자체가 새롭게 정립되었습니다. 처리 시간이 며칠에서 몇 분으로 단축되었습니다. AIA 코리아가 보험금 청구 처리 시간을 25분 이내로 줄이거나, 루츠 오토메이션(Roots Automation)이 5일 동안 쌓인 우편물 적체를 1시간 만에 처리한 것은 단순한 개선이 아니라 혁신적인 변화입니다. 이러한 운영 속도 향상은 인력이 데이터 입력에서 복잡한 의사 결정으로 이동할 수 있도록 해주며, 미국 보험 업계에서 40만 명의 전문가가 은퇴할 것으로 예상되는 상황에서 다가오는 인력 부족 문제를 해결하는 데 기여할 것입니다.

2025년에 집중적으로 도입될 핵심 기술은 무엇일까요?

보험 시장에서 생성형 AI를 구동하는 기술 스택은 기본적인 챗봇을 넘어 진화했습니다. 이제 핵심적인 작업은 검색 증강 생성(RAG)이 통합된 대규모 언어 모델(LLM)이 수행합니다. RAG는 AI가 공개 학습 데이터에만 의존하는 대신 보험사의 특정 비공개 정책 데이터를 참조할 수 있도록 해주기 때문에 오류를 크게 줄여줍니다.

더욱이, 텍스트, 이미지, 음성을 동시에 처리할 수 있는 멀티모달 모델이 활발하게 도입되고 있습니다. 알리안츠가 음성 패턴을 통해 사기를 탐지하기 위해 클리어스피드와 음성 분석 파트너십을 맺은 것이 그 대표적인 예입니다. 또한, 그래프 분석은 젠AI와 결합하여 복잡한 사기 네트워크를 파악하는 데 사용되고 있으며, 맵프레 USA는 최근 시범 사업에서 이러한 전략을 구현했습니다. 이러한 기술들은 현재 업계의 기반이 되고 있는 6개의 프론티어 파운데이션 모델과 같은 방대한 인프라의 지원을 받고 있습니다.

보험 시장에서 주요 업체는 누구이며, 생성형 AI의 경쟁력은 어느 정도인가?

보험 시장은 거대 기술 기업과 전문 인슈어테크 기업 간의 치열한 '군비 경쟁' 양상을 띠고 있습니다. 공급자 측면에서는 마이크로소프트(OpenAI를 통해)와 구글 같은 거대 기업들이 기반 모델을 제공하고 있으며, OpenAI는 66억 달러의 신규 투자를 유치하여 시장 지배력을 강화하고 있습니다. 그러나 경쟁이 가장 치열한 곳은 애플리케이션 분야입니다. Sixfold(보험 인수)와 Liberate(보험 설계사 플랫폼)와 같은 전문 기업들이 틈새시장을 개척하고 있으며, Liberate는 2025년에 5천만 달러의 투자를 유치할 계획입니다.

경쟁은 지적 재산권에서도 드러납니다. 핑안은 53,521건의 특허를 출원하며 전 세계 생성형 AI 특허 출원 건수 2위를 차지하는 거대 기업입니다. 스위스 리는 634건의 특허 포트폴리오로 그 뒤를 잇고 있습니다. 2025년까지 AI 스타트업들이 유치할 것으로 예상되는 총 벤처 캐피털이 400억 달러에 달한다는 사실은 이러한 경쟁의 치열함을 더욱 부각합니다. 보험 시장에서 생성형 AI는 더 이상 우호적인 관계가 아니라, 특허 축적이 곧 미래 시장 점유율을 결정하는 기술적 패권 다툼의 장으로 변모했습니다.

어떤 지역과 통신사가 도입을 주도하고 있습니까?

지리적으로 북미는 자본 집중도가 높고 기술에 앞장서는 소비자가 많아 여전히 주요 테스트 환경이자 가장 수익성이 높은 시장입니다. 데이터에 따르면 미국 보험사 임원 200명 중 152명이 이미 GenAI를 도입했습니다. 이 지역은 운영 비용이 높은 편이라 자동화 도입에 따른 투자 수익률(ROI)이 매우 높습니다.

하지만 중국을 중심으로 한 아시아 태평양 지역은 물량과 규모 면에서 우위를 점하고 있습니다. 핑안이 13억 4천만 건의 고객 상호작용에 AI를 도입한 것은 서구 보험사들이 여전히 따라잡지 못하는 수준의 도입 사례입니다. 유럽에서는 취리히 보험과 알리안츠 같은 기업들이 규제 준수를 통한 효율성 제고에 주력하고 있습니다.

수신자 측에서는 특정 보험사들이 선두주자로 두각을 나타내고 있습니다. 레모네이드(Lemonade)는 고객 이메일의 30%를 자동화한 "AI 우선" 보험사의 대표적인 사례입니다. 취리히 보험(Zurich Insurance)은 200개 이상의 활용 사례를 파악하여 업계를 선도하고 있습니다. 인택트 파이낸셜(Intact Financial) 또한 데이터 전략을 통해 연간 1억 5천만 달러의 수익을 창출하는 적극적인 도입 기업입니다. 이들 기업은 보험 시장의 생성형 AI 분야에서 선두 기업과 후발 기업 간의 격차가 빠르게 벌어지고 있음을 보여주며, 변화를 주도하고 있습니다.

2025년 시장을 좌우할 기업 활동은 무엇이었을까요?

2025년 기업 환경은 전략적 통합과 대규모 자본 투입으로 특징지어질 것입니다. 자금 조달 라운드를 넘어 인수합병(M&A) 활동 또한 전략적이었습니다. 취리히 보험이 AIG의 여행 사업 부문을 6억 달러에 인수한 것은 디지털 플랫폼에 필요한 데이터를 확보하기 위한 움직임이었습니다.

더 나아가, 파트너십은 이제 새로운 표준이 되었습니다. 도쿄 마린이 인구 통계 분석 에이전트 배포를 위해 오픈AI와 제휴한 것은 기존 보험사들이 자체 개발을 건너뛰고 최첨단 연구소와 파트너십을 맺는 추세를 보여줍니다. 이러한 움직임은 시장 성장 궤적이 이미 정해져 있음을 확인시켜 줍니다. 보험사들은 기술을 구매하거나, 파트너십을 통해 기술을 확보하거나, 기술 개발 기업을 인수할 것입니다. "관망"의 시대는 공식적으로 끝났습니다.

2025년까지 시장 성장 궤적을 좌우할 주요 트렌드는 무엇일까요?

현재 보험 시장에서 생성형 AI의 방향을 결정하는 두 가지 분명한 추세가 있는데, 이는 단순 자동화에서 복잡한 생태계 관리로 초점을 옮기는 것입니다. 

1. 보험 업계는 '수리 및 교체'에서 '예측 및 예방'으로 공격적으로 전환하고 있습니다. 2024년 전 세계 보험 손실액이 1,400억 달러 예상되는 가운데, 보험사들은 더 이상 효율적인 보험금 청구 처리에만 만족하지 않고, 인공지능(GenAI)을 활용하여 기후 위험을 모델링하고 손실 발생을 사전에 예방하고 있습니다. Mapfre의 ESG 추적 도입과 Zurich Insurance의 예측 모델링 투자는 이러한 추세를 보여주는 대표적인 사례이며, 보험사가 단순한 보험금 지급자가 아닌 위험 완화자로서의 역할을 수행하는 방향으로 나아가고 있음을 시사합니다.
2. '임베디드 인텔리전스'가 유통 방식을 혁신하고 있습니다. 보험사들은 AI 모델을 제3자 생태계에 직접 통합하고 있습니다. 핑안(Ping An)이 10만 5천 개의 의료 서비스 제공업체를 단일 AI 기반 네트워크로 연결한 사례가 이러한 추세를 잘 보여줍니다. 목표는 거래 과정에서 실시간으로 위험 평가가 이루어지는, 매끄럽고 보이지 않는 보호막을 구축하는 것입니다. 이를 통해 보험 시장에서 생성형 AI는 보이지 않지만 어디에나 존재하는 보장 체계를 구축하는 미래로 나아가고 있습니다.

부분 분석 

배포 방식: 클라우드 인프라를 통한 엔터프라이즈급 생성형 AI 확장

클라우드 환경은 보험 시장에서 생성형 AI에 필요한 확장성과 컴퓨팅 성능을 제공하는 핵심 인프라로서 배포를 주도하고 있습니다. 보험사들은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하기 위해 온프레미스 파일럿 환경에서 본격적인 클라우드 데이터 개인정보 보호를 보장하면서 전 직원이 접근할 수 있도록 Microsoft Azure에 보안 GPT 배포했습니다

AWS 생성형 AI 도입 지수 2025에 따르면, 조사 대상 기업의 90%가 현재 생성형 AI 도구를 활용하고 있으며, 보험 시장에서는 44%가 테스트 단계를 넘어 클라우드 환경에서 실제 운영에 적용하고 있는 것으로 나타났습니다. 또한, 보고서는 IT 리더의 45%가 생성형 AI를 2025년 최우선 예산 항목으로 꼽았으며, 이는 사이버 보안보다도 높은 순위라는 점을 강조합니다. 이러한 변화는 클라우드 환경이 더 이상 단순한 스토리지 솔루션이 아니라, Sun Life, Zurich와 같은 보험사들이 복잡하고 데이터 집약적인 AI 모델을 실행하여 기존 시스템을 현대화하고 디지털 전환을 가속화하는 핵심 동력으로 자리 잡았음을 보여줍니다.

기술별: 머신러닝 엔진으로 수익성과 효율성 향상

머신러닝(ML)은 여전히 ​​지배적인 기술 분야로서, 보험 시장의 생성형 AI 애플리케이션에 실질적인 투자 수익률(ROI)을 제공하는 핵심 논리 역할을 합니다. 생성형 AI(GenAI)가 콘텐츠 생성을 담당하는 반면, 그 기반이 되는 ML 모델은 보험 인수 및 클레임 처리에 필수적인 예측 기능을 제공합니다. 

이 분야의 선구자인 레모네이드는 2025년 3분기 주주 서한에서 이러한 지배력의 재정적 효과를 입증했습니다. AI 기반 자동화를 통해 손해사정비용(LAE) 비율을 7%까지 대폭 낮추는 동시에 총손실률을 사상 최저치인 62%까지 감소시켰다고 보고한 것입니다. 이러한 효율성은 인간의 개입 없이 복잡한 워크플로우를 관리하는 자율 머신러닝 에이전트인 "에 이전틱 AI" 시스템을 통해 달성됩니다.

취리히 보험 그룹 또한 2025년 말 혁신 챔피언십을 통해 이러한 추세를 입증하며, 보험금 청구 책임 결정 및 보험 인수 자동화를 위해 "에이전트 AI"를 적극적으로 통합하고 있다고 밝혔습니다. 이는 고급 머신러닝이 운영 효율성 향상의 주요 기술적 동력임을 입증하는 것입니다.

응용 분야별: 보험 시장에서 생성형 AI를 활용한 사기 탐지 및 신용 분석은 즉각적인 재정적 효과를 가져옵니다

사기 탐지 및 신용 분석 부문은 보험사에게 가장 즉각적이고 측정 가능한 재정적 보호를 제공하기 때문에 애플리케이션별 시장 점유율이 가장 높습니다. 생성형 AI는 청구 문서, 이미지, 소셜 패턴과 같은 비정형 데이터를 분석하여 기존 규칙 기반 시스템에서는 감지할 수 없는 불일치를 식별함으로써 이러한 기능을 강화합니다. 

알리안츠 영국 법인은 이 분야에서 눈부신 성과를 거두었다고 발표했습니다. 2025년 상반기 사기 적발 결과에서 9,260만 파운드(약 1,500억 원) 규모의 보험 사기를 , 이는 전년 대비 34% 증가한 수치입니다. 또한, 알리안츠는 자체 개발한 컴퓨터 비전 시스템 하여 이미지 왜곡 분석을 통해 사기 적발률을 29% 향상시켰다고 밝혔습니다.

마찬가지로, Lemonade는 생성형 모델을 활용하여 청구 데이터를 신용 및 행동 위험 지표와 즉시 상호 참조하여, 2025년 실적 업데이트에서 확인된 바와 같이 강력한 사기 방지 장치를 유지하면서 사람의 개입 없이 55% 이상의 청구를 처리할 수 있습니다.

지역분석 

북미, 공격적인 자본 투자를 통해 보험 시장의 생성형 AI 분야를 주도하고 있다

북미는 42%의 시장 점유율로 시장을 장악하고 있으며, 이는 기존 기업과 혁신 기업 모두 AI를 통해 수익을 창출하는 전례 없는 자본 투자 경쟁에 힘입은 결과입니다. 이 지역의 강점은 테스트 단계에서 수익성 단계로의 빠른 전환에 있습니다. 트래블러스 컴퍼니(Travelers Companies)는 2025년 3분기 실적 발표에서 19억 달러의 핵심 영업이익을 기록하며 이러한 전략을 입증했습니다. CEO인 앨런 슈니처는 이러한 성과를 지속적인 기술 투자 덕분이라고 직접적으로 언급했습니다. 이러한 재정적 강점을 바탕으로 트래블러스는 단 한 분기 만에 주주들에게 6억 2,800만 달러를 환원하며 AI 인프라가 이제 주식 가치 상승의 주요 동력임을 보여주었습니다. 

한편, 보험 기술 업계 선두주자인 레모네이드는 2025년 3분기 주주 업데이트에서 이 기술의 운영 한계를 보여주며, 자사의 생성형 AI 워크플로우를 통해 손해 사정 비용(LAE) 비율을 단 7%까지 낮추고 총 손실률을 사상 최저치인 62%까지 떨어뜨렸다고 밝혔습니다. 

이 지역은 방어 전선에서도 선두를 달리고 있습니다. 증가하는 위협에 대응하여 사이버 보험사인 Coalition은 2025년 중반에 "딥페이크 대응 보증"을 출시했는데, 이는 현재 사이버 범죄 청구의 60%가 자금 이체 사기 및 이메일 침해에서 비롯되는 상황에 대한 대응입니다.

아시아 태평양 지역, 자동화 규모 확대를 통해 보험 시장에서 생성형 AI 도입 가속화

아시아 태평양 지역은 인구 통계학적 및 규모적 측면에서 고유한 문제를 해결하기 위해 생성형 AI를 활용하여 빠르게 성장하고 있습니다. 이 지역의 주도권은 방대한 고객 기반에서 요구되는 자동화된 상호 작용의 엄청난 양에 기반합니다. 핑안 보험은 글로벌 벤치마크를 계속해서 제시하고 있으며, 2025년 중간 보고서에서 AI 서비스 담당자가 12억 9천만 건의 상호 작용을 처리하여 전체 고객 거래량의 80%를 차지했다고 밝혔습니다. 이러한 대규모 자동화는 실질적인 금전적 이익으로 이어져, 핑안은 2025년 첫 9개월 동안에만 91억 5천만 위안의 사기 손실을 절감했습니다. 

고령화된 노동력으로 효율성이 요구되는 일본에서 솜포홀딩스는 2025년 8월 팔란티어와의 파트너십을 확대했습니다. 솜포홀딩스는 8,000명의 직원에게 AI 에이전트를 도입함으로써 연간 1,000만 달러의 재무적 개선을 기대하고 있으며, 이는 아시아 보험사들이 챗봇을 넘어 인간의 보험 인수 역량을 근본적으로 강화하는 데 AI 기술을 활용하고 있음을 보여줍니다.

유럽, 정밀한 분석을 통해 보험 시장 가치 평가에 있어 생성형 AI의 중요성 확보

유럽은 복잡한 규제 환경에 부합하는 고부가가치 법의학적 분석에 중점을 둔 생성형 AI 기술을 통해 강력한 입지를 유지하고 있습니다. 유럽의 통신사들은 단순히 거래량 증가보다는 정확성을 바탕으로 수익성을 극대화하는 데 주력하고 있습니다. 알리안츠 영국은 이러한 접근 방식의 대표적인 사례로 2025년 9월, AI 기반 탐지 시스템을 통해 상반기 동안 9,260만 파운드(약 1조 2천억 원) 규모의 사기 행위를 적발했다고 발표했습니다. 이는 2024년 대비 34% 증가한 수치입니다. 

이 지역에서는 이러한 추세를 뒷받침하는 소비 습관의 구조적 변화도 나타나고 있습니다. 스위스 리 인스티튜트(Swiss Re Institute)는 2025년 11월 시그마 보고서에서 보험사들이 전체 IT 예산의 3%에서 8%를 인공지능(AI) 역량 강화에 할당하고 있다고 밝혔습니다. 이러한 체계적인 투자는 시장이 '실버 경제'에 대비하는 데 매우 중요합니다. 스위스 리는 선진국 인구의 27%가 2050년까지 65세 이상이 될 것으로 예측하며, 이에 따라 장수 상품에 대한 AI 기반 개인 맞춤 서비스가 필수적이라고 전망하고 있습니다.

시장 뉴스: 최근 기업 발표가 보험 시장의 생성형 AI를 어떻게 변화시키고 있는가 

• 도쿄 마린 홀딩스 (2025년 9월 26일): 이 보험사는 기업용 AI 에이전트 도입을 위해 오픈AI와 전략적 협력을 발표했습니다. 공식 발표에 따르면, 이번 파트너십은 일본 전역의 지점에서 지역 인구 통계 분석 및 영업 문의 자동화를 통해 고객 맞춤형 제안을 제공하는 데 중점을 두고 있습니다.
• 취리히 보험 그룹 (2025년 8월 7일): 취리히는 재무 보고서에서 클라우드 및 AI 인프라를 포함한 디지털 전환을 위해 향후 3년간 18억 달러를 투자할 계획이라고 밝혔습니다. 그룹은 이 투자를 통해 보험금 청구 처리 시간을 25% 단축하고 연간 4천만 달러의 운영 손실을 줄였다고 설명했습니다.
• 스위스 리 (2024년 9월 17일): 재보험사인 스위스 리는 전 세계 손해보험 사업 전반에 걸쳐 생성형 AI를 도입하기 위해 mea 플랫폼을 공식 선정했습니다. 보도 자료에 따르면, "Ora" GenAI 솔루션은 이제 가치 명세서(SOV)와 손실 보고서에서 복잡한 데이터를 자동으로 추출하고 구조화하여 수동 입력을 대체하는 데 사용됩니다.
• 레모네이드 (2024년 10월 31일): 레모네이드는 3분기 주주 서한에서 자체 개발한 LTV(담보대출비율) 모델을 기반으로 한 AI 중심 운영 모델 덕분에 총이익이 전년 동기 대비 71% 증가했다고 밝혔습니다. 회사는 자동화 및 알고리즘 기반 언더라이팅이 이러한 효율성 향상과 손실률 개선의 주요 원동력이라고 강조했습니다.
• Wefox (2024년 6월 28일): 이 회사는 사업 모델 전환을 위해 대대적인 구조조정과 투자자로부터 2,500만 유로의 신규 자본 투입을 발표했습니다. 공식 발표에 따르면, Wefox는 기존의 통신 사업자 모델에서 벗어나 AI 기반 유통 플랫폼에 집중하기 위해 비핵심 자산을 매각하여 이러한 기술적 변화를 지원할 계획입니다.

보험 시장의 생성형 AI 분야 주요 기업

• 아이세라
• 알파벳 주식회사(구글)
• 아마존 웹 서비스(AWS)
• 아나데아
• 아바모
• 치즐 AI
• 클리어커버
• 데이터로봇 주식회사.
• H2O.ai
• 리웨이헤르츠
• 레모네이드 주식회사.
• 마르코베이트
• 마이크로소프트사
• 마인드 파운드리
• 페르사도 주식회사.
• 퀀티피
• 시프트 테크놀로지
• 솔루랩
• 토마 브라보(마제스코 리미티드)
• 트랙터블 주식회사.
• 다른 저명한 플레이어

시장 세분화 개요

배포별

• 클라우드 기반
• 온프레미스

기술별

• 머신러닝
• 자연어 처리

애플리케이션 별

• 사기 탐지 및 신용 분석
• 고객 프로파일링 및 세분화
• 제품 및 정책 설계
• 보험 인수 및 손해 사정
• 챗봇

지역별

• 북아메리카
  • 미국
  • 캐나다
  • 멕시코
• 유럽
  • 서유럽
    • 영국
    • 독일
    • 프랑스
    • 이탈리아
    • 스페인
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