"수익창출·고객경험 개선·위험관리·사회적 후생 증진 기대"
[서울파이낸스 이진희 기자] 국내 보험회사가 수익창출, 사회적 후생 증진 등을 위한 새로운 사업모델로 내부데이터 거래(판매·공유) 방안을 고려할 필요가 있다는 제언이 나왔다. 장기적인 관점에서의 수익모델을 창출하려면 데이터 수집, 분석 역량 제고를 위한 투자를 이어 나가야 한다는 주장이다.
박희우 보험연구원 연구위원은 20일 오후 서울 영등포구 보험연구원에서 열린 '데이터 활용·거래 현황과 보험회사 과제' 세미나에서 "국내 보험시장은 경제성장률 저하, 시장 포화, 고령화 가속 등으로 인해 신규 고객층이 감소하며 성장동력이 약화되고 있다"며 이같이 밝혔다.
'보험회사 데이터 거래 현황과 과제'라는 주제로 발표한 박 연구위원은 성장이 정체된 보험산업과는 달리, 국내 데이터산업은 빅데이터의 수요 증가, AI 기술의 발전 등으로 빠른 성장세를 이어 나가고 있다고 진단했다.
보험사가 보유하고 있는 내부데이터를 외부에 판매하거나 공유해 부가적인 수익과 가치를 증대할 수 있지만, 국내 보험회사가 보유데이터 거래(판매·공유)를 활성화한 사례가 거의 없다는 게 박 연구위원의 설명이다.
데이터 거래는 데이터 판매자(제공자)와 구매자(이용자) 사이에서 온·오프라인 방식으로 데이터를 전송·사용·이전하는 행위를 말한다. 거래의 유형으로는 제공형, 창출형(공유), 오픈마켓형 등이 있다.
박 연구위원은 "데이터는 초기 수집과 분석을 위해서는 많은 비용과 시간이 필요하지만 경합성이 없어 가공한 데이터를 외부에 판매·공유하기 위한 비용은 적다"면서 "사고데이터 등을 외부에 판매할 경우 사고에 대한 이해를 높이고, 사고 발생을 예방해 사회적 후생 증진에도 기여할 수 있을 것"이라고 짚었다.
이어 "보험사가 보유한 여러 분야에서 발생할 수 있는 위험 관련 광범위한 데이터를 판매·공유해 데이터 거래에 참여할 수 있다"며 "수익 창출, 고객경험 개선, 위험관리 고도화, 사회적 후생 증진 등 크게 네 가지 이유로 인해 제공형, 창출형(공유) 등 데이터 거래를 필요로 한다"고 강조했다.
일본 보험사의 경우 데이터 거래를 통해 금전적 판매 수익 확보, 사고발생 예방에 따른 지급 보험금 감소, 지속가능하고 안전한 사회 형성 등의 성과를 달성하고 있다는 게 그의 설명이다.
박 연구위원은 "일본 보험회사는 데이터 생애 주기 중 초기 단계인 데이터 수집 기술 개선과 보유데이터 분석 역량 제고를 위해 노력을 거듭해 왔다"며 "국내에서도 장기적인 관점에서의 수익모델 창출 및 사회적 후생 증진을 위해 데이터 수집, 분석 역량 제고를 위한 시도와 투자를 이뤄야 할 것"이라고 말했다.
그는 또 "국내 보험회사가 텔레매틱스, 사고 데이터 등에서 데이터 거래의 선례를 남기고 사회적 공감대를 축적할 경우 웨어러블, 진단 등을 포함한 다양한 데이터의 거래 가능성 또한 높아질 것으로 예상된다"고 부연했다.
이날 세미나에 참석한 안철경 보험연구원장도 4차 산업혁명 시대에 인공지능(AI)의 중요성이 커지고 있는 만큼, 보험업계도 대응을 통해 기회의 장을 만들어야 한다고 강조했다.
안 원장은 "보험회사는 보유하고 있는 양질의 데이터를 외부에 판매·공유해 보다 부가가치를 창출할 수 있다"며 "보험회사는 생성형 AI를 이해하고, 미래 데이터 거래 역량을 갖출 준비를 해야 한다"고 했다.
