10년 후의 보험사

2030을 마주하는 보험사

 2020년을 기점으로 한국도 저성장, 저금리, 저물가, 저출산 등 4가지 New Normal로 진입하였습니다. 이런 상황아래, 미래 한국 금융업에는 deep shift에 따른 deep change 가 요구됩니다.

 우선, 오프라인에서 온라인으로의 shift가 가속화되고 있습니다. COVID19로 인해 지점, 판매 방문 선호도 감소되는 현상이 뚜렷해졌습니다. 이는 기존 금융사들의 비대면 서비스 기술 강화를 요구하고 있습니다. 높은 판매 수수료에도 불구하고, 대면 채널을 유지하는 이유는 고객 서비스능력 입니다. 발전하는 디지털 기술이 기존 설계사 조직의 고객 서비스 능력을 뛰어 넘을 수 있습니다. 또한, 보험사들의 판매 경쟁터가 기존 오프라인 방식에서 플랫폼 내부로 shift 되고 있습니다. 기존 타 보험사뿐만 아니라, 플랫폼 자체와의 경쟁도 예상됩니다. 유사한 고객 pool에서 경쟁할 것이며, 기존 금융 업체들의 판매 채널의 경쟁력은 낮아질 것입니다. 현 보험사들이 GA 자회사 설립, 제판 분리 등을 준비하는 이유입니다.  결국에는, 기존 금융사는 금융상품만을 제조하는 업태로 변모할 것입니다.

 보험사는 디지털 트랜스포메이션을 통하여 shift에 대응하고 있습니다. 디지털화를 통한 생산성 향상 및 비용구조 혁신, 상품개발 역량 강화를 과제로 삼아 shallow change를 진행하고 있습니다. 그러나, 디지털화가 가속될수록, 보험사의 수익성은 악화될 수 있습니다. 온 디맨드 방식의 보험상품은 고객 입장에서는 혁신적일 수 있지만, 보험사 수익성 악화로 이어질 수 있습니다. 이미 보험 침투도가 높은 상황에서 제살 깎아 먹이 식 영업이 될 수 있습니다. 또한, 보험이 앞으로 있을 위험에 대비해야 하는 상품인 만큼 보수적으로 선택한다는 특성, 주 고객층이 고 연령대라는 점도 한계로 작용합니다. 이런 특성을 감안할 때 디지털화 추진은 한계가 있어 보입니다. New Normal시대의 shift 시나리오에서는 shallow change에서 나아가 Deep change가 필요한 시점입니다.

 2030을 대비한 보험업의 데이터 플랫폼 업종변환을 제안합니다. 보험회사는 보유 고객의 데이터를 많이 가지고 있습니다. 기본 건강정보부터 직업에까지 다양한 정보가 있습니다. 이런 데이터를 필요로 하는 고객에 맞춰 데이터 판매를 할 수 있을 것으로 보입니다. 현재도, 데이터 마켓을 통해 여러 보험사들이 데이터 판매를 준비하고 있습니다. 보험사의 다음의 2가지 역량이 요구됩니다. 첫 번째는, 데이터의 활용성입니다. 아무리 많은 데이터들이 있어도 활용할 수 없는 데이터라면 무용지물입니다. 이를 위해서 데이터 거버넌스가 필요합니다. 데이터 수집, 저장에 있어서 규율 화가 필요합니다. 특히, 비정형 데이터를 정형화시키는 작업이 필요합니다. 두 번째는, 데이터 처리능력입니다. 비정형/정형 데이터를 적지적소에 잘 활용할 수 있어야 합니다. 그러기 위해서는, ML/AI 등 최신 기술에 대한 이해뿐만 아니라, 데이터가 필요한 target을 잘 잡아야 한다고 생각합니다. 보험상품의 가망고객에 대한 영업전략뿐만 아니라, 보험 data의 가망고객에 대한 전략 수립이 필요한 시점입니다.

 보험상품을 통한 고객 데이터 확보가 가능할 것으로 보입니다. 보험 특성상 상품 가입 시 고객의 정보에 대한 여러 가지 정보(고지의무 등)를 요구하고 있습니다. 기존에는 고객의 상품에 대한 손해율 관점에서 정보를 취득했다면, 앞으로는 보험사에서 필요한 정보가 무엇인가? 의 관점으로 접근해야 한다고 봅니다. 기존 보험사에서 취급하는 보종들의 종류가 줄어들지도 모릅니다. 일례로, 중국에서는 특정 보종을 중심으로 상품개발을 하고 있는 전문보험회사가 연도별로 증가하고 있습니다. 이렇게 된다면 기존 보험회사에서 취급하고 있는 여러 보종들이 각 산업군별로 전문보험형태가 될 수 있고, 이는 기존 보험회사의 사업모델에 큰 침해가 될 것입니다. 테슬라에서 자동차보험을 전문적으로 취급하는 것도 예시가 될 수 있습니다.

 보험회사는 여러 산업의 데이터를 한 곳에 모은 거대한 melting pot과도 같습니다. 건강보험(암, 뇌, 심장 등)에서부터 재물(건물, 자동차), 특종보험까지 여러 종류의 보험을 취급하고 있습니다. 따라서 데이터 종류와 양이 많습니다. 자동차 보험을 일례로 들면, 자동차 회사에 비해 보험사는 자동차 데이터만으로는 경쟁력이 낮습니다. 그럼에도 불구하고 보험회사는 자동차 회사가 모으지 못하는 여러 종류의 데이터를 가지고 있습니다. 자동차 회사에서 사람의 식습관, 건강 데이터를 모으기는 쉽지 않을 것입니다. 따라서 거대한 데이터의 집합체로서, 데이터 플랫폼 역할이 요구됩니다. 플랫폼 內 데이터 공급자와 수요자가 서비스와 데이터를 주고받을 수 있습니다. 보험영업으로 인한 이익구조뿐만 아니라 데이터 판매, 중개수수료를 통해도 사업모델을 확장할 수 있을 것입니다. 가까운 미래에는 데이터 판매, 중개수수료에 대한 부분이 보험 영업이익을 초과할 수 있습니다.

 이를 위해서는 회사 내부적으로 데이터에 대한 인식 변화가 필요합니다. 現 평가 방식은 데이터 사업을 완전히 반영하지 못합니다. 데이터 양, 데이터 흐름의 가치, 플랫폼의 이용자 수에 대한 가치 평가를 제대로 함으로써, 회사의 데이터에 대한 인식을 바꿀 수 있습니다. 신한금융그룹에서는 `19년도에 금융그룹 중 유일하게 수익 기반의 디지털 지표를 공개했습니다. 디지털 채널을 통해 팔린 각종 상품 영업이익을 총합하여 산정하였습니다. 나아가 디지털 플랫폼 사용자 수를 그룹 디지털 전략과 함께 성과 지표로 공시하고 있습니다. 이런 움직임은 위에서 언급한, 인식 변화의 시도라고 할 수 있습니다.