"수익 창출, 위험관리 고도화, 사회적 후생증진 등 기대효과 다수"
보험사들이 데이터산업에서 새로운 성장동력을 창출해 내려면, 데이터 거래의 활성화가 선행돼야 한다는 주장이 제기됐다.
20일 보험연구원(이하 보험연)은 ‘데이터 활용·거래 현황과 보험회사 과제’ 세미나에서 이같이 밝혔다.
최유삼 신용정보원장은 세미나 기조발표에서 "국내 보험사들이 소비자 편익 증진을 위한 데이터 기반 인사이트(Insight)를 발굴하고 비즈니스 모델에도 변화를 주어야 한다"며 "급변하는 디지털 환경 속에서 기존과 다른 소비자 경험을 제공해야만 보험사가 지속성장할 수 있다"고 견해를 밝혔다.
박희우 보험연 연구위원은 '보험회사 데이터 거래 현황과 과제' 주제 발표에서 "보험산업 사업모델의 다각화, 사회적 후생 증진 등을 위해 보험사의 내부데이터 판매·공유 등 데이터 거래가 활성화되어야 한다"고 주장했다.
박 연구위원은 "데이터3법 시행 이후 데이터산업의 시장규모 확장이 가속됐고, 향후에도 빅데이터 수요 증가, AI 기술 발전, 규제 개선 등이 기대됨에 따라 높은 성장세를 이어 나갈 것"이라며 "저성장의 보험산업은 데이터산업에서 새로운 사업모델을 모색할 필요가 있다"고 제언했다.
박 연구위원은 보험사들이 수익 창출, 위험관리 고도화, 사회적 후생 증진 등 다양한 면에서 데이터 거래를 필요로 한다고 주장했다. 그는 "보험사들은 내부데이터 판매·공유를 통해 금전적 수익이나 부가가치를 창출할 수 있고, 사고데이터를 판매·공유해 선제적 보험사고 예방에 따른 지급 보험금 감소 및 사회적 비용 경감을 이뤄낼 수도 있다"고 설명했다.
박 연구위원은 "국내 보험사들이 단기적인 수익 극대화 외에도 데이터 수집, 분석 역량 제고를 위한 시도와 투자를 이뤄야 할 것"이라며 "텔레매틱스, 사고 등에서 데이터 거래의 선례를 남기고 사회적 공감대를 축적한다면, 웨어러블이나 진단 등 다양한 데이터의 거래 가능성 또한 높아질 것"이라고 말했다.
김희웅 연세대학교 교수는 '빅데이터와 생성형 AI 활용 비즈니스 현황과 과제' 주제 발표에서 "생성형 AI가 다양한 산업에서 혁신적으로 적용되고 있는 가운데, 기업들은 이 과정에서 생겨나는 과제들을 극복할 수 있는 방안을 모색해야 한다"고 주장했다.
김 교수는 "생성형 AI는 신사업 기획에 있어 기획 콘셉트 도출, 경쟁사 분석, 고객 요구사항 분석, 콘텐츠 창출, 데이터 분석 등의 과정을 자동화하고 효율화할 수 있다"며 "이를 통해 기업은 경쟁 우위를 확보하고 비즈니스 모델을 효과적으로 개발할 수 있다"고 설명했다.
그러면서 김 교수는 "생성형 AI의 활용은 학습 데이터의 제약, 확률 기반 문장 조합의 한계, 정보 유출 위험성, 윤리적·법적 이슈 등의 기술적 과제를 낳는다"며 "이를 해결하기 위해 기업은 고품질의 프롬프트 엔지니어링, 책임 있는 AI 거버넌스, 적절한 인프라 설계 등의 방안을 마련해야 한다"고 제언했다. [파이낸셜신문=임영빈 기자]
