20년간 꿈쩍 않던 보험 산업, AI가 처음으로 판을 뒤집는다
맥킨지(McKinsey)가 2026년 7월 발표한 보고서에 따르면 2026년의 보험 산업은 2006년과 거의 구분되지 않는다. 세계화도, 디지털화도, 플랫폼 경제도 다른 산업의 구조를 바꿔놓는 동안 보험만은 20년째 같은 자리에 머물렀다. 그런데 이 오래된 정체를 처음으로 흔들 변수가 등장했다. 바로 인공지능(AI)이다. 보고서는 AI가 보험의 성장, 판매, 생산성, 변화 속도라는 네 가지 축을 동시에 뒤흔들 잠재력을 갖고 있으며, 지금 준비하는 회사와 그렇지 않은 회사의 격차가 이미 벌어지기 시작했다고 진단한다. 프리미엄은 늘었지만 이익은 제자리, 20년 정체의 실체 세계 보험 산업은 지난 20년간 매출은 꾸준히 늘렸지만 수익성은 오히려 나빠졌다. 맥킨지 분석에 따르면 전 세계 보험료 수입은 2005년 이후 연평균 4.9%씩 성장해 2025년 약 8조 3천억 달러에 이르렀지만, 세전 이익은 연평균 4.3% 증가에 그쳐 약 5,800억 달러 수준에 머물렀다. 겉보기에는 0.6% 포인트 차이지만, 20년 넘게 매년 쌓이면 수익성이 뚜렷하게 벌어지는 구조적 격차다. 정체의 핵심은 비용 효율이 개선되지 않았다는 데 있다. 손해보험(P&C) 사업비율은 2005년 이후 줄곧 27~32%에 머물렀다. 사업비율(expense ratio)이란 보험사가 거둔 보험료 가운데 인건비, 판매수수료, 시스템 운영비 등 사업을 운영하는 데 쓴 돈의 비중을 뜻한다. 사업비율이 20년째 제자리인 사이, 매출 대비 비용(판관비) 부담은 오히려 전 세계 기준 10%, 북미 기준 22% 늘었다. 같은 기간 통신, 자동차, 항공 산업이 비용을 줄이는 동안 보험만 거꾸로 간 셈이다. 자동화와 디지털 도구에 막대한 돈을 투자하고도 비용이 늘어난 것이다. 커지는 위험과 줄어드는 존재감, 사이버 위험의 99%가 무보험 보험은 세상의 위험이 커지는 속도를 따라잡지 못하고 있다. 맥킨지에 따르면 보험 매출은 2015년부터 2025년까지 1.24배 성장하는 데 그쳐, 같은 기간 세계 국내총생산(GDP) 성장률 1.58배는 물론 소프트웨어 산업의 5.94배에 한참 못 미쳤다. 위험은 빠르게 늘어나는데 이를 보장하는 보험의 존재감은 오히려 옅어지고 있다는 뜻이다. 그림1. 보험 산업 매출 성장률(2015~2025년). 소프트웨어는 5.94배 성장했지만 보험 산업은 1.24배로 세계 GDP(1.58배)에도 뒤처졌다. (자료: 세계은행, 맥킨지 분석) 가장 뚜렷한 사각지대는 자연재해와 사이버 위험이다. 2025년 자연재해로 발생한 손실 가운데 보험으로 메우지 못한 보장 공백은 1,330억 달러에 달했고, 이 공백을 보험으로 메우려면 4,240억 달러의 추가 보험료가 필요하다는 추산도 있다. 사이버 위험은 더 심각하다. 전 세계에서 발생하는 사이버 피해 비용 가운데 보험으로 보장되는 비율은 1%에도 미치지 못하며, 보장되지 않는 위험 규모만 약 9,000억 달러다. 해킹 한 번에 수천억 원이 오가는 시대에 위험의 99%가 무방비로 노출돼 있다는 의미다. 보고서는 AI가 이 공백을 메울 열쇠가 될 수 있다고 본다. 그동안 보험사가 특정 위험을 인수하지 못한 이유는 수요가 없어서가 아니라, 가격을 정확히 매길 데이터와 자신감이 없었기 때문이다. AI가 실시간 데이터를 읽어내고 손해 예측 정확도를 높이면, 지금까지 값이 너무 비싸거나 아예 거절당하던 고객도 보장 범위 안으로 들어올 수 있다. 실제로 손해율을 5% 포인트만 개선해도 보험사는 같은 위험을 더 많이, 더 싸게 인수할 수 있게 된다. 보험 판매의 종말, 고객의 AI가 대신 쇼핑하는 시대 보험은 오랫동안 '사는' 상품이 아니라 '파는' 상품이었고, 이 구조가 설계사와 브로커에게 큰 힘을 실어줬다. 현재 미국 손해보험의 약 85%, 생명보험의 약 95%가 설계사, 브로커, 총괄대리점(MGA)을 통해 판매된다. 판매 채널이 고객 관계를 틀어쥐고 있는 탓에 판매수수료는 2005년 이후 거의 줄지 않았고, 손해보험에서 보험료 1달러당 10~25센트가, 생명보험에서는 첫해 보험료의 최대 80센트가 판매 비용으로 빠져나간다. 보험료의 상당 부분이 위험 보장이 아니라 '파는 데' 쓰이는 구조다. AI는 이 견고한 구조에 처음으로 균열을 낼 기술로 지목된다. 이미 북미 소비자의 절반가량이 개인 보험을 알아볼 때 AI를 활용한다. AI 비서가 갱신일을 챙기고, 여러 보험사의 상품을 실시간으로 비교하며, 고객이 움직이기도 전에 더 나은 상품으로 갈아탈 것을 추천하는 일이 이미 가능하다. 자동차를 사거나 집을 계약하거나 항공권을 예약하는 순간에 보험이 자연스럽게 함께 판매되는 '임베디드 보험'도 확산되고 있다. 이렇게 되면 고객에게 다가서는 '현관문'은 더 이상 설계사 사무실이나 보험사 홈페이지가 아니라, 고객이 신뢰하는 AI 비서가 된다. 여기서 승자와 패자가 갈린다. AI가 어떤 상품을 먼저 보여줄지 결정하는 순간, 광고를 더 많이 하거나 설계사에게 잘 보이는 전통적 전략은 힘을 잃는다. 자동차보험처럼 단순하고 반복적인 상품에서는 AI 플랫폼이 고객과 보험사 사이에 끼어들어 거래를 좌우할 가능성이 크다. 반면 기업보험이나 고액 자산가 대상 상품처럼 상담과 맞춤 설계가 중요한 영역에서는 AI가 설계사를 대체하기보다 설계사의 생산성을 끌어올리는 도구로 먼저 자리 잡을 전망이다. 보고서는 AI가 설계사 한 명의 생산성을 두세 배로 높일 수 있다고 본다. 20년째 그대로인 비용 구조, AI가 만드는 승자와 패자 AI가 보험의 생산성 문제를 풀 수 있다는 기대의 근거는 이미 나타난 성과에 있다. 맥킨지에 따르면 AI 도입으로 고객 가입 절차 비용은 20~40% 줄었고, 설계사 생산성은 10~20% 높아졌다. 과거 로봇 자동화(RPA) 같은 기술이 특정 업무만 개선했던 것과 달리, AI는 인수 심사, 보험금 지급, 고객 서비스 전 과정의 비용을 동시에 낮출 수 있다는 점이 결정적이다. 더 중요한 변화는 '규모의 경제'가 다시 쓰인다는 데 있다. AI도 컴퓨팅과 모델 운영에 실제 비용이 들지만, 일단 갖추고 나면 업무 단위당 비용을 사람이나 규칙 기반 시스템보다 훨씬 낮출 수 있다. 그 결과 AI를 먼저 도입한 보험사는 매출은 빠르게 늘리면서 비용은 그만큼 늘리지 않는, 뒤처진 경쟁사가 따라오기 힘든 격차를 만든다. 실제로 AI 선도 보험사는 뒤처진 보험사보다 주주총수익률(TSR)이 6배 높았다. 보고서는 이 흐름 속에서 보험사가 선택할 수 있는 길이 두 가지라고 정리한다. 하나는 막대한 초기 투자를 넓은 사업 기반에 분산할 수 있는 '규모'의 길이고, 다른 하나는 한 분야에서 누구도 따라올 수 없는 전문성을 갖추고 나머지는 파트너를 통해 해결하는 '깊은 전문화'의 길이다. 위험한 것은 결정을 미루거나 어중간하게 중간에 걸치는 것이다. AI를 기존 사업 옆에서 천천히 돌아가는 현대화 프로그램 정도로 여기는 회사는, 그 격차가 손익계산서에 드러날 무렵이면 이미 따라잡기 어려울 만큼 벌어져 있을 가능성이 크다. 규모냐 전문화냐, 지도가 아닌 나침반이 필요한 시점 맥킨지는 이 보고서에서 정답이 담긴 '지도'를 제시하지 않는다고 분명히 밝힌다. AI의 발전 속도와 순서가 워낙 불확실해, 5년짜리 전략을 세워도 실행하기 전에 낡아버릴 수 있기 때문이다. 대신 보고서가 건네는 것은 '나침반'이다. 어느 방향으로 바람이 부는지 읽고, 어떤 시나리오에서도 후회하지 않을 움직임을 지금 시작하라는 조언이다. 목적지가 아직 보이지 않아도 최적의 항로에 가장 가깝게 붙어 자주 방향을 트는 범선처럼, 빠르게 배우고 자주 수정하는 능력 자체가 경쟁력이 되는 시대라는 것이다. 다만 이 보고서가 그리는 낙관적 시나리오가 실제로 얼마나 빠르게 현실이 될지는 두고 볼 필요가 있다. 보고서 스스로도 AI가 생산성을 조금 개선하는 데 그치고 판매 구조와 위험 소유의 근본 틀은 대체로 유지되는, 보험사들에게 더 편안한 시나리오 또한 충분히 가능하다고 인정한다. 분명한 것은 자연재해와 사이버처럼 보장 공백이 큰 영역에서 AI가 새로운 시장을 열 여지가 크다는 점, 그리고 국내 보험 시장 역시 이 흐름에서 예외가 아니라는 점이다. 결국 규모로 갈지 전문화로 갈지, 판매 채널을 지킬지 위험 엔진이 될지는 각 회사가 스스로 판단해야 할 몫으로 남는다. FAQ( ※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.) Q. AI가 보험 설계사를 완전히 대체하나요? 전부 대체하지는 않습니다. 자동차보험처럼 단순하고 자주 가입하는 상품에서는 AI 플랫폼이 설계사 역할을 상당 부분 가져갈 수 있지만, 기업보험이나 고액 자산가 대상 상품처럼 상담과 맞춤 설계가 중요한 영역에서는 AI가 설계사의 생산성을 두세 배로 높이는 도구로 먼저 쓰일 전망입니다. Q. 사이버 위험의 99%가 무보험이라는 말은 무슨 뜻인가요? 전 세계에서 발생하는 해킹, 데이터 유출 등 사이버 피해 비용 가운데 보험으로 보장받는 비율이 1%도 되지 않는다는 뜻입니다. 보장되지 않는 위험 규모만 약 9,000억 달러로, 대부분의 기업과 개인이 사이버 사고에 사실상 무방비 상태라는 의미입니다. Q. AI를 먼저 도입한 보험사는 실제로 어떤 이점을 얻나요? 맥킨지 분석에 따르면 AI를 도입한 보험사는 고객 가입 비용을 20~40% 줄이고 설계사 생산성을 10~20% 높였습니다. 나아가 AI 선도 보험사는 뒤처진 보험사보다 주주총수익률이 6배 높게 나타났습니다. 기사에 인용된 리포트 원문은 맥킨지(McKinsey)에서 확인할 수 있다. 리포트명: How AI will reshape the economics of insurance: A CEO's guide to strategy (2026년 7월) ■ 이 기사는 AI 전문 매체 'AI 매터스'와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. (☞ 기사 원문 바로가기)
