"사내 AI 전담 조직 확대, 도메인지식 갖춘 현업 담당자의 AI 역량 강화 등 필요"
보험사를 비롯한 인슈어테크 기업들이 생성형 AI를 효율적으로 운영하기 위해서는 보험사 업무 전반의 프로세스부터 재구축해야 한다는 주장이 제기됐다.
29일 보험연구원은 서울 동대문 디지털플라자(DDP) 컨퍼런스홀에서 열린 '코리아 핀테크 위크 2024'에서 '인슈어테크 기업의 생성형 AI 전망'을 주제로 세미나를 개최했다.
고석태 마인즈앤컴퍼니 대표는 '생성형 AI시대 금융사(보험사) 대응 전략' 주제 발표에서 "최종적으로 생성형 AI 모델을 기반으로 데이터 분석 기능이 구현될 수 있도록 시스템 아키텍처를 수립해야 한다"며 "이를 통해, 다양한 업무 및 서비스 관리의 통합이 가능해질 수 있다"고 주장했다.
고 대표는 "Chat GPT 이후 빠르게 진화하고 있는 기술의 변화와 혜택을 금융사 내부로 유연하게 반입하고 활용하는 체계가 필요하다"며 이를 위한 세부 추진 과제로 생성형 AI 추진 전략·방안 수립, 보험산업의 특성을 고려한 생성형 인프라 구축, 금융사 내부의 생성형 AI 추진 역량 내재화 등을 제시했다.
과제별로 생성형 AI 추진 전략·방안의 경우, 하나의 단위 과제를 도입하는 방식보다 보험사 업무 전반을 AI와 사람이 효율적으로 협업할 수 있도록 만들어야 한다. 이를 위해서는 전사적인 프로세스를 재설계하고, 이를 실행할 수 있는 생성형 AI 인프라부터 구축해야 한다.
고 대표는 "보험사를 비롯해 금융사의 AI 역량은 AI 전담 부서에 과제를 위탁하는 방식이 되어서는 안 된다"며 "도메인지식을 갖고 있는 현업 담당자들이 직접 생성형 AI를 도구적으로 활용할 수 있어야 하고, CoE(Center of Excellence) 조직의 역량 강화가 필요하다"고 강조했다. CoE 부서는 조직 내에서 특정 영역 또는 기능에 대한 전문성을 집중 개발·관리하는 부서를 말한다.
고 대표는 "단순 RAG QA(검색-증강 생성 기술을 통한 질의응답)와 같은 과제로는 생성형 AI 투자 대비 재무적인 투자 대비 수익률(ROI)을 기대하기 어려우며 지속 가능한 도입 방안을 고려해야 한다"고 제안했다.
대표적으로 가입설계, 언더라이팅, 클레임 등 보험사의 핵심 업무와 관련된 의사결정을 지원하는 AI 어시스턴트와 업무 지원을 넘어서 업무를 완결할 수 있는 AI 에이전트 등의 도입을 제시했다.
최홍준 업스테이지 부사장은 'AI로 혁신과 변화, 그리고 우리의 자세' 주제 발표에서 "금융기관도 트렌드에 대응하기 위해서는 적합한 AI 기술을 도입해야 한다"며 "비용과 효율성을 고려해 ROI가 높은 AI 기술을 선별하는 전략적 접근이 필요하다"고 제언했다.
최 부사장은 "오늘날 많은 기업의 리더들이 생성형 AI에 관심을 가지게 됐다"며, "이를 위해 보유하고 있는 데이터를 활용한 언어 모델의 개발, 데이터의 확보·판매·저작권·데이터 전처리 등 다양하게 사업을 전개하고 있다"고 언급했다.
그는 "이 과정에서 Open Source 모델과 Private 모델을 통한 성능 검증을 직접 수행하고 이를 기업의 프로세스에 적용하려는 시도가 많아지고 있다"고 설명했다.
특히, 최 부사장은 초거대 언어 모델(LLM)의 중요성을 강조했다. LLM이 등장하기 이전에는 데이터 유형과 모델의 전문성, 주무 사업부서에 따라 AI Trasnformation이 산발적으로 적용했었다. 그러나 LLM 등장 이후 기업이 보유한 데이터로 최적 학습된 LLM을 활용해 다양한 AI Task를 처리할 수 있게 됐고, 이는 곧 사용자들에게 다양한 AI 서비스를 제공할 수 있는 토대가 됐다.
최 부사장은 "LLM의 등장은 AI 가치사슬 형성과 함께 가치사슬별 생태계 또한 역동적으로 변하고 있다"며 총 4가지 형태로 구분할 수 있다고 설명했다.
구체적으로 LLM 모델 개발에 필요한 데이터를 판매하는 시장, 구축된 데이터를 기반으로 원하는 기능을 가진 초거대 AI 모델을 제공하는 시장, 특정 도메인 및 업무에 특화된 기능을 수행하는 Private LLM 시장, LLM 모델 및 관련 애플리케이션을 판매하는 시장으로 나뉜다.
최 부사장은 "금융사를 비롯한 기업들은 목적에 따라 범용모델(General Model)과 업무특화훈련모델(Purpose Trained Model)을 적절히 활용할 필요가 있다"고 말했다. [파이낸셜신문=임영빈 기자]
