보험업무에 AI 적용했더니…효율 40%·고객 만족도 3배 'Up'
복잡한 의료보험 시스템, AI로 해결 나서 글로벌 컨설팅 기업 캡제미니(Capgemini)가 발표한 '의료보험 디지털 전환 성공 가이드' 보고서에 따르면, 의료보험 소비자의 85%가 보험사와의 의사소통을 매우 중요하게 여기며, 66%는 부실한 소통으로 인해 보험사를 변경할 수 있다고 응답했다. 예를 들어, 병원 방문 후 받은 18페이지 분량의 청구서에서 실제 관련 정보는 2페이지에 불과하지만, 그마저도 어디에서 찾아야 할지 알기 어려운 것이 현실이다. 현재 평균적인 의료보험사는 976개의 서로 다른 소프트웨어 애플리케이션을 사용하고 있으며, 이러한 복잡한 레거시 시스템이 디지털 전환을 저해하는 요인으로 지적됐다. 특히 피보험자의 51%가 자신의 보험 자격을 이해하는 데 어려움을 겪고 있는 것으로 나타났다. 대규모 보안 침해 사고가 발생한 이후, 많은 보험사들이 IT 예산의 7% 이상을 사이버보안에 투자하고 있다. 이는 디지털 전환 과정에서 데이터 보안의 중요성이 더욱 부각되고 있음을 보여준다. AI 도입으로 업무 효율성 40% 향상, 학습시간 83% 단축 성과 한 의료보험사는 AI와 자동화 도구 도입으로 생산성이 40% 향상되고, 직원 교육 시간이 6개월에서 1개월로 단축되는 성과를 거뒀다. 특히 문서 자동화 도구를 도입한 결과, 규정 준수 처리 시간이 60% 개선되고 회원 만족도가 크게 향상됐다. 사이버보안에도 IT 예산의 7% 이상을 투자하며 디지털 전환의 안정성을 확보하고 있다. 디지털 전환으로 전자 소통 채널 도입률 52% 증가 제3자 관리업체의 사례에서는 디지털 포털을 통한 통합 커뮤니케이션 시스템 구축으로 운영 비용을 46% 절감했고, 전자 소통 채널 도입률이 52% 증가했다. 이는 회원 만족도를 3배 높이는 결과로 이어졌다. 특히 47%의 의료보험 소비자들이 문자 메시지, 앱 링크, 이메일과 같은 디지털 소통 방식을 선호하는 것으로 나타났다. AI와 자동화로 실현하는 데이터 운영 혁신 의료보험사들은 AI와 자동화 기술을 활용해 규제 변경사항을 모니터링하고 회원 대면 문서의 업데이트가 필요한 부분을 자동으로 식별하고 있다. 이를 통해 새로운 법규에 신속하게 대응하고 운영 비용을 절감하는 동시에 청구 처리의 속도와 정확도를 높이고 있다. AI 기반 콘텐츠 관리 시스템은 변경사항을 추적하고 항상 최신 문서가 사용되도록 보장함으로써 규정 준수와 운영 효율성을 향상시키고 있다. AI 기반 문서 자동화로 처리 시간 50% 단축 달성 동부 연안의 한 의료보험사는 AI 기반 자동화 시스템을 도입해 보험 혜택 요약서(SBC) 생성 시간을 50% 단축했다. 중앙 데이터 저장소와 통합된 이 시스템은 재사용 가능한 콘텐츠와 규칙을 활용해 실시간으로 규정을 준수하는 정보를 여러 채널에 제공했다. 그 결과 중복 콘텐츠가 80% 감소하고, 운영 효율성이 2배로 향상됐다. AI 기반 표준화로 보험 상품 단순화 추진 보험사들은 AI를 활용해 상품 설명에 사용되는 언어를 표준화하고, 완전 맞춤형이 아닌 구성 가능한 상품으로 전환을 추진하고 있다. 이를 통해 회원들의 이해도를 높이고 불필요한 고객 서비스 문의를 줄이는 효과를 거두고 있다. 특히 의료 공급자들과 협력하여 의료적 필요성과 보험 요구사항을 모두 충족하는 상품을 공동 개발하는 방식으로 보장 내용을 명확히 하고 의사소통을 개선하며 회원들에게 더 나은 의료 서비스를 제공하고 있다. 생성형 AI로 개인 맞춤형 의료보험 서비스 시대 개막 보고서는 의료보험 소비자의 47%가 생성형 AI를 통한 의사소통이 보험사와의 소통을 개선할 것이라고 기대하는 것으로 조사됐다. 다만 3분의 2는 보안과 윤리적 문제에 대한 우려도 함께 표명했다. 이에 보험사들은 AI 기반 인사이트와 함께 강력한 데이터 보안 조치를 구현하는 방향으로 디지털 전환을 추진하고 있다. 의료 공급자의 데이터를 통합함으로써 보험사들은 회원의 건강 여정을 더 포괄적으로 파악하고, 의료 기록과 선호도에 기반한 개인화된 권장사항을 제공할 수 있게 되었다. 또한 AI를 활용해 맞춤형 웰니스 프로그램을 개발하고 회원들이 비용 효율적인 의료 서비스를 선택하도록 유도하고 있다. 향후 AI와 생성형 AI는 행정 데이터와 임상 데이터를 통합하고, 회원들의 요구를 예측하며, 선제적인 치료 권장사항과 개인화된 상품을 제공하는 데 핵심적인 역할을 할 것으로 전망된다. ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. (☞ 보고서 원문 바로가기)
