[컨슈머타임스 이연경 기자] ABL생명은 14일 인공지능 기반 '개인별 언더라이팅 기준 차별화 모형'을 자체 개발해 자사 언더라이팅 시스템에 적용한다고 밝혔다.

개인별 언더라이팅 기준 차별화 모형은 고객의 위험도에 따라 언더라이팅 기준을 차등 적용하는 시스템이다. 고객에게 보다 정확하고 합리적인 보험 보장 혜택을 제공하기 위해 개발됐다.

이 모형은 9만건 이상의 고객 경험 빅데이터를 토대로 머신러닝 기법을 적용했다. 스스로 고객 경험 빅데이터 내에서 패턴을 찾아내고 학습함으로써 향후 사고 발생 가능성을 예측할 수 있다.

적용된 변수는 △고객의 연령 △총 사고보험 청구금액 △흡연량 △흡연기간 △체질량지수 △납입보험료 수준 △보험료 연체 비율 등 300여가지다.

최현숙 고객지원실장은 "해당 모형 도입으로 개인별 리스크 차등 분류가 가능해졌다"며 "이를 통해 상대적으로 위험도가 낮은 고객들이 보다 합리적인 언더라이팅 기준을 적용 받을 수 있게 됐다"고 말했다.

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