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템플릿 기반의 보험 리스크 분석 시스템

- SAS코리아 조민기 부장

국내 주요 생명보험사와 손해보험사의 보험사기방지 및 언더라이팅 프로젝트를 진행해온 SAS코리아(이하 SAS)는 축적한 노하우를 바탕으로 시스템적 완성도를 높여가고 있습니다. 그간의 경험을 기반으로 SAS는 중소 보험사에서 좀더 쉽고, 빠르게, 특히 저비용 고효율 시스템으로 도입할 수 있도록 템플릿 기반의 시스템을 만들었는데, 바로 ‘템플릿 기반의 보험 리스크 분석 시스템’입니다.

보험사의 고민

보험사기는 날이 갈수록 급증하고 있습니다. 보험 계약자는 물론, 보험 관계인들에 이르기까지 보험사기의 주체들이 다양해졌고, 보험사 입장에선 사고/인수 심사 물량이 늘어나면서 ‘리소스를 어떻게 적절히 배치할 것인가’가 이슈가 되고 있습니다. 클레임(Claim) 분야에선 지속적으로 증가하는 클레임을 보다 원활하게 처리할 수 없을까를 고민하고, 한편에서는 고객에게 지급된 보험금을 다시 새로운 계약으로 유치할 수 없을까 고민하고 있습니다.

이 같은 문제가 대두된 가장 큰 원인은 고객에 대한 리스크를 정교하게 평가하지 못한 데 있습니다. 금융사는 CB사(신용조회회사)를 통해 다양하게 고객 위험 평가를 수행합니다. 하지만 보험사가 갖고 있는 정보는 너무 미비합니다. 어떻게 하면 고객 위험 평가를 잘 할 수 있을까요? 그리고 추가적인 영업 기회를 발굴할 수 있는 방법은 없을까요? 이에 대한 고민을 해결하기 위한 게 '보험 리스크 분석 시스템'입니다.

통합 보험 리스크 분석 시스템

고객이 미래에 어떤 행동을 하게 될 것인지를 알기 위해선 과거에 어떤 행동을 하였는지를 파악해야 합니다. 예측 분석은 회사의 최상의 고객과 최악의 고객의 행동 패턴에 대한 통찰력을 제공합니다. 고객의 태도, 행동, 수익성과 리스크에 대한 통찰력을 통해 마케터들은 마케팅 성과를 개선할 수 있는 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 예측 분석의 목적은 한 가지 이상의 예측 모델링 기법을 이용하여 특정 캠페인이나 마케팅 활동에 대해 긍정적인 응답을 할 것으로 예상되는 고객층을 파악하는 것입니다.

우리가 말하고자 하는 보험 리스크 분석 시스템이란 클레임과 관련된 FDS(Fraud Detection System)와 언더라이팅과 관련된 FDS 시스템을 총칭한 개념으로 이해하면 됩니다. 일반적으로 클레임 리스크를 줄이기 위해서 FDS를 많이 구축합니다. FDS를 구축할 때 가장 먼저 고민하는 게 '리스크 데이터 마트를 어떻게 구축할 것인가'입니다. 그리고 이를 기반으로 보험사기 스코어링 시스템, 이상징후 조기경보 시스템, 사고심사 및 SIU 시스템 등이 구축돼야 합니다. 언더라이팅도 비슷합니다. 리스크 데이터 마트(Risk Data Mart)를 기반으로 인수 심사 위험 평가 시스템, 역선택 유의계약을 신속히 경보해줄 수 있는 시스템, 인수심사시스템 등이 반영되어야 합니다.

클레임과 언더라이팅은 업무 범위가 다르므로 지금까진 각각의 시스템으로 구축돼 왔습니다. 그런데 SAS는 이 두 개의 시스템을 통합, 보험사에 국내 최초로 구축했습니다. 통합 보험 리스크 분석 시스템은 클레임과 언더라이팅의 고객 리스크 데이터 마트를 통합하고, 보험사기와 인수심사 위험평가를 할 수 있는 보험 리스크 스코어링 시스템, 이상 징후와 역선택과 관련된 조기경보를 통합한 보험 리스크 분석 시스템을 구축하고, 기존 운영계 시스템을 수정했습니다. 이로써 사고 심사와 인수 심사를 모두 통합할 수 있었습니다.

이렇게 통합 시스템으로 만들면 고객에 대한 리스크를 평가할 수 있는 통합된 데이터 마트와 스코어링 시스템이 구축됩니다. 그리고 이 시스템을 기반으로 고객에게 리스크 기반의 신계약을 유도할 수 있으며, 이미 가입한 상품을 기반으로 또, 클레임 청구 사유별로 새로운 상품을 추천할 수 있는 시스템으로 발전해갈 수 있습니다.

실제로 SAS의 통합 리스크 분석 시스템을 도입한 국내 보험사들은 많은 효과를 확인할 수 있었습니다. 우선 사차익과 손해율 개선에 눈에 띄는 변화를 경험하고 있으며, 이는 매출 증대로 이어지고 있습니다. 심사, 조사 건을 기반으로 어떤 것이 고위험 건인지 판단해서 중점적으로 조사/심사할 수 있게 됨으로써 업무의 효율성도 높아졌습니다. 아울러 일관되고 신속한 사고처리로 고객의 만족도가 향상됐습니다. 전체적으로 보험금 누수를 다각도로 막는 체계로 전환됨으로써 보험금 인상에 대한 부담을 줄이고 있습니다.

통합 보험 리스크 분석 시스템 소개

보험 리스크 분석 시스템은 보험 리스크 스코어링 시스템, 보험 리스크 분석, 심사지원 시스템, 고객 리스크 데이터 마트, 룰 엔진 등 5개 파트로 나눠 개발되는데, SAS는 이들을 템플릿화시켜 효율적인 프로젝트를 운영할 수 있도록 했습니다.

1. 보험 리스크 스코어링 시스템

각 모듈의 템플릿을 간단히 살펴보겠습니다. 첫 번째, 보험 리스크 스코어링 시스템. 이 시스템의 룰 엔진에 탑재되는 룰은 비즈니스 룰과 예측 모델 룰, 하이브리드 룰로 완성됩니다. 회사의 정책과 비즈니스 통찰을 통해 발견된 비즈니스 경험(Knowledge) 등은 ‘비즈니스 룰’에, 데이터 마이닝을 통해 만들어진 룰은 ‘모델 룰’에, 비즈니스 룰과 모델 룰에서 최적의 조합을 만든 룰은 ‘하이브리드 룰’에 싣게 됩니다. 각각의 룰 템플릿은 다음과 같습니다.

1)보험 리스크 스코어링 시스템_ 비즈니스 룰 템플릿

‘비즈니스 룰’ 템플릿은 회사마다 차이가 있지만 SAS는 다음과 같은 템플릿을 제공합니다. 언더라이팅 영역에선 진단, 면담, 위험평가, 심사자 배분 등 이미 정의된 비즈니스 룰을 제공합니다. 그리고 이들 룰에는 다시 세부 룰이 있습니다. 진단의 경우 사절체, 재진체, 건강체 등의 비즈니스 룰이, 면담의 경우 일반적인 적부 여부, 급부별 적부 등 SAS는 100여 가지의 비즈니스 룰을 보유하고 있습니다. 바로 이들 정보를 기반으로 회사가 갖고 있는 비즈니스 룰을 적용하게 됩니다. 클레임의 경우 시스템 판단, 진단, 급부별, 후처리, 최종판단 등 일반적인 생명보험사에서 판단할 수 있는 비즈니스 모델과 관련된 내용들로 구성되어 있습니다.

한편 자동차는 생명보험사와는 좀 다릅니다. 자동차 클레임 비즈니스 룰은 개별모델과 사건 모델 두 가지로 나누어 제공합니다. 개별 모델의 경우 산재 사고는 아닌지, 허위 도난은 아닌지 등 사고접수 단계에서 거를 수 있는 비즈니스 룰과, 보행인 고의 사고 여부, 피해 과장 등 피해자 조사 단계에서 거를 수 있는 다양한 비즈니스 룰을 제공합니다. 사건 모델도 마찬가지입니다. SAS는 바로 이러한 형태의 템플릿을 제공하고 있으며, 이를 기반으로 회사가 보유한 비즈니스 룰을 첨가하면 비즈니스 룰이 완성될 수 있도록 합니다.

2)보험 리스크 스코어링 시스템_ 예측 모델 Factor 템플릿
스코어링 시스템에서 중요한 부분이 모델링입니다. 모델링은 타깃 정의, 모델링 기법 정의, 변수 정의, 세부 모델 등 네 단계로 구분됩니다. 타깃을 정의할 때는 언더라이팅의 경우 인수 여부와 위험률 차익률 등을 고려해서 타깃을 정하고, 클레임의 경우 면책 여부를 타깃으로 잡고 모델링을 수행합니다. 이렇게 만들고자 하는 모형의 타깃을 정한 다음, 어떤 방식으로 모델링을 할 것인지 정의합니다.
다양한 형태의 모델링 기법이 있지만, 여러 변수를 고려해서 최종적으로 모델링 기법을 정의합니다. 가령, 통계적인 기반이나 통계 지식이 없는 심사자들이 모델을 쉽게 이해하는 게 중요하다면 의사결정나무(Decision Tree)가 좋을 것입니다. 모델링 기법이 정의되면 적용 가능한 변수들을 찾습니다. 이는 모델링에서 가장 중요한 부분입니다. 회사가 갖고 있는 변수도 중요하지만 외부에서 가져온 변수(정제되어 있고, 함축된 형태로 가져올 수 있음)들이 더 유의미한 경우가 많습니다. 따라서 이들을 충분히 활용할 수 있는 시스템이 중요합니다. 정의된 타깃과 모델링 기법, 적용 가능한 변수가 정의되면 이제, 이를 기반으로 모델을 만듭니다. 이때 템플릿은 Factor 중심으로 이루어지는데, SAS는 1,000여가지 Factor를 보유하고 있습니다.

모델 Factor 템플릿은 언더라이팅 모델 Factor 탬플릿과 생보/손보 일반 & 장기 모델 Factor 탬플릿, 자동차-개별 모델 Factor 탬플릿, 자동차-사건 모델 Factor 탬플릿 등이 있습니다. 예를 들어 ‘언더라이팅 모델 Factor 탬플릿’에선 비가중 수술 여부, 책임보상 발생 유무, 모집기관의 유지율, 모집인의 입사 월 등 수많은 Factor를 기반으로 모델을 만듭니다. 이 같은 방식으로 여러 가설을 통해 SAS가 정의한 Factor 템플릿을 기반으로 모델링을 수행합니다. 그리고 이를 통해 예측모델과 관련된 룰이 생성됩니다. 즉 예측기법에 의해 추정된 룰을 이용해 면책률이 높은 순으로 스코어를 도출하고, 이를 룰 비즈니스와 연계해서 실제 심사 단계에서 활용할 수 있는 하이브리드 룰로 제공합니다.

3)보험 리스크 스코어링 시스템_ 하이브리드 모델 Factor 템플릿
하이브리드 룰은 두 가지 방법으로 운영됩니다. 한 가지는 비즈니스 룰에서 단순히 고위험과 저위험, 모델룰에서 고위험과 저위험을 매트릭스로 엮어서 심사, 현지 지급 대상 여부를 파악하는 형태입니다. 두 번째 방법은 과거 면책률을 기반으로 비즈니스 룰과 모델 룰의 연관성 분석을 통해 스코어를 제공하는 방식입니다.

2. 심사 지원 시스템
보험 리스크 분석 시스템의 두 번째 파트는 ‘심사 지원 시스템’입니다. 리스크 Factor와 스코어를 심사할 때 심사위원들이 활용할 수 있도록 제공하는 인터페이스입니다. 이 시스템에선 리스크 모델 영역과 룰 엔진 영역, 운영계에서 들어오는 정보를 제공하는 운영계 시스템 영역으로 구성됩니다.

3. 보험 리스크 분석
보험 리스크 분석 시스템의 세 번째 파트는 ‘보험 리스크 분석’입니다. 보험 리스크 분석은 이상징후 모니터링, 보험 리스크 다차원 분석, 룰/모델 성능 모니터링, 리모델링 등의 업무를 수행합니다.

특정 집단이 어느 정도로 위험한지를 판단할 수 있는 정보를 제공하는 것이 ‘이상징후 모니터링’으로, 우선 관리영역과 분석항목을 정의하고, 이를 기반으로 이상징후 집단을 판별할 수 있는 지표를 만들고, 이를 사용자들이 모니터링할 수 있도록 한다. 고객, 설계사, 병원, 정비업체, 연관성 등으로 묶어서 분석할 수 있습니다.

‘보험 리스크 다차원 분석’은 보험사에 중요한 정보들(손해율, 사고발생 현황, 진단 정보, 면담 정보 등)을 다각도로 바라볼 수 있도록 합니다. 가령, 면담 정보 분석하고 싶을 경우, 면담 의뢰율, 면담 적출률, 역선택 방지율을 분석해야 합니다. 문제는 이 같은 분석을 어떤 관점에서 하느냐인데 보험 리스크 다차원 분석은 고객별, 상품별, 모집인 속성별, 기관별, 언더라이팅별 등 아주 상세하고 다양한 관점에서 분석을 할 수 있도록 합니다. 이로써 회사 전체적인 뷰를 바라볼 수 있습니다.

‘룰/모델 성능 모니터링’과 ‘리모델링 시스템’은 리스크 스코어링 시스템이 잘 운영되고 있는지를 모니터링합니다. 모델의 안정성, 예측력, 효율성 등을 검증하고, 이 지표를 갖고 기존에 정의한 룰을 고쳐야 하는지 등을 제공합니다. 어떤 룰이나 모델이 문제가 있을 경우 원인을 판별하고 리모델링하거나 룰을 수정할 수 있는 리모델링 시스템이 같이 제공된다. 모니터링 결과 이상이 있는 룰에 대해선 경고(Alert)를 합니다.

4. 고객 리스크 데이터 마트
보험 리스크 분석 시스템의 네 번째 파트인 ‘고객 리스크 데이터 마트’는 앞서 언급한 모든 시스템의 근간이 됩니다. 데이터 마트에는 리스코 스코어링 시스템에서 활용되어야 하는 데이터 Factor들이 EDW나 기간계 시스템으로부터 넘어오고, 심사 지원 시스템이나 리스크 분석과 관련된 정보들도 이 마트를 기반으로 움직입니다. ‘계약 정보’를 중심으로 상품, 조직, 고객, 지급, 청구, 병원, 사고 정보 등을 총망라해서 데이터 마트에 구성한다. 이들 정보는 회사가 향후 클레임이나 언더라이팅 영역에서 잘 움직일 수 있도록 리스크 Factor 풀(Pool)의 역할을 합니다.

5. Rule Engine
이 밖에도 보험 리스크 분석 시스템은 리스크에 기반한 마케팅 즉, 신계약 유도에서도 활용될 여지가 많습니다. 고객의 니즈와 상황(클레임 등)에 따라, 혹은 급부별 가입 한도에 따른 현실적이고 정확한 상품추천 서비스 제공이 가능합니다. 아울러 전체적인 클레임 프로세스를 분석하는 인프라 역할을 할 수도 있다는 점에서도 큰 혜택(benefit)이 될 것입니다.

 

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