보험회사, 연기금과 보험계리의 전통
제I부에서 설명한 바젤의 보험산업은 정량적 모델링에 관하여 오랜 전통을 지니고 있다. 보험계리 직역은 통계를 상업적 의사결정에 적용한 최초의 직역 가운데 하나였다. 한편 스위스 지급여력 테스트(SST)는 보험회사에 리스크를 모델링하도록 요구하는데, 그 방식은 오늘날 인공지능이 제기하는 거버넌스 문제의 상당수를 미리 내다본 것이었다.1 2025년 12월에 결합이 완료된 Helvetia와 Baloise의 합병 그룹, 그리고 바젤에 소재한 그 밖의 보험회사들은 인수심사, 보험료 산정 및 보험금 처리에 머신러닝을 활용한다.2
인수심사에서 모델은 과거에는 현장 방문이나 건강검진이 필요했을 데이터를 바탕으로 리스크를 평가한다. 재물보험사는 위성 이미지와 지리 데이터로 건물의 홍수 또는 우박 노출도를 추정하고, 자동차보험사는 차량 및 운전자 데이터로 보험료를 산정한다. 생명보험과 건강보험에서는 이러한 방법의 사용이 더 민감하다. 건강 데이터와 보험계약자 간 연대의 원칙에 관련되기 때문이다. 보험금 처리는 두 번째 주요 분야이다. 보험회사는 모델을 활용하여 청구를 분류하고, 단순한 사안을 자동으로 처리하며, 조사가 필요한 의심스러운 청구를 식별한다. 이를 통해 비용이 절감되고 보험계약자가 보험금 지급을 기다리는 시간이 단축된다.3
재보험사와 제I부 제V장에서 설명한 캡티브 보험사는 또 하나의 문제에 직면한다. 인공지능은 그 자체로 보험의 대상이 되어야 하는 새로운 리스크를 만들어 낸다. 모델이 손해를 야기한 기업의 책임, 자동화된 자문의 오류, AI를 이용한 사이버 공격으로 인한 손실 등이 그 예이다. 이러한 리스크를 위한 전문 상품은 2023년 이후 런던과 버뮤다 시장에 등장하기 시작하였다. 그 발전 여부는 과거 경험이 거의 없는 손실을 보험회사가 모델링할 수 있는지에 달려 있을 것이다.4 제I부 제IV장에서 설명한 연기금과 투자재단은 주로 자산운용사와 관리기관을 통하여 인공지능을 활용한다. 따라서 외부 위탁 서비스에 대한 감독은 이들 이사회의 핵심적인 거버넌스 과제가 된다.
주석
- 스위스 지급여력 테스트와 보험회사의 내부모형에 관하여는 제I부 제II장 참조; 「보험감독법」 제9조 및 제46조(ISA, SR 961.01) 및 「보험감독령」(ISO, SR 961.011). ↩
- Helvetia와 Baloise의 합병에 관하여는 제I부 제I장 참조. 스위스 보험회사의 AI 활용에 관하여는 스위스보험협회(SIA)의 간행물 참조. ↩
- 인수심사와 보험금 처리에서의 AI에 관하여는 유럽보험연금감독청(EIOPA)의 보고서, 특히 Artificial Intelligence Governance Principles (2021) 및 AI 거버넌스와 리스크 관리에 관한 의견서(2025), 그리고 스위스보험협회의 간행물 참조. ↩
- AI 관련 책임 및 성능 리스크를 담보하는 보험상품에 관하여는 2023년 이후 대형 재보험사와 Lloyd's 시장의 시장 보고서 참조. ↩
일반적인 정보 제공만을 목적으로 합니다. 이 글은 법률 또는 세무 자문에 해당하지 않으며, 개별 사안에 대한 자문을 대체하지 않고, 변호사와 의뢰인 간의 위임 관계를 성립시키지 않습니다. 이 글은 2026년 10월 기준의 법적 상황을 반영합니다.