AI로 보험의 새 시대

AI 에이전트가 이끄는 혁명

Jun 26. 2025

2023년부터 불어닥친 ChatGPT발 AI 패러다임은 2025년 접어들면서 AI Agent로 한 단계 진화 중에 있다. AI Agent는 기존의 생성형 AI와 달리 보다 완결적으로 사람이 내린 명령(Prompt가 아닌 Command)을 자동적으로 수행해준다. 그런 Agent가 보험 상품을 기획하고 마케팅하고 운영하며 고객과 커뮤니케이션하는데도 사용될 수 있다. 그렇게 보험업에 Agent가 스며들면 어떤 변화가 일어날까? Agent로 인한 보험업의 혁신 방안에 대해 전망한다.

1. AI 에이전트, 지금 어디까지 왔나?

OpenAI는 2024년 12월6일 기존 구독료보다 10배 비싼 월 200달러에 챗GPT 프로를 출시했다. 프로 버전이 갖는 의미는 지난 9월12일에 발표된 o1 모델의 다양한 버전을 사용할 수 있다는 점이다. o1 모델은 그간의 GPT 모델과 달리 복잡한 문제를 해결하기 위해 더 많은 시간을 들여 '생각'하도록 설계되었다. 프로 버전은 그런 o1을 o1 mini, o1, o1 pro mode 3가지로 제공한다. 당연히 o1 pro mode는 보가 복잡한 추론 능력을 갖추고 높은 신뢰도로 정확한 답변을 제공한다. 이후 12월20일에는 o1의 후속 모델인 o3가 공개되었는데 o1 대비 코딩, 수학, 과학 분야에서 더욱 향상된 추론 능력을 보여줘 인간 전문가 수준에 근접하는 성능을 보여주는 것으로 벤치마크 결과 판정되었다. 이어 1월에는 DeepSeek R1, 2월에는 xAI의 Grok 3가 공개되었는데 이들 모델의 특징은 모두 추론(Reasoning) 모델이라는 점이다.

다양한 종류의 추론(Reasoning) 전용 AI 서비스들

사실 지난 2년간 AI 시장은 방대한 데이터를 사전 학습해 다양한 주제에 대한 질문에 답변을 생성하는데 중점을 두었다. 이렇게 답변을 생선하는 것도 추론(Inference)라고 부른다. 그렇다면 o1으로 시작된 추론과는 어떻게 다른 것일까? 생성형 AI로 무엇인가 생성하는 모든 과정은 기본 추론인데 반해, o1 등의 추론은 심화추론으로 Reasoning이라고 부른다. 이런 심화추론은 '생각하는 시간'을 충분히 가지고 인간도 풀기 어려운 복잡한 문제를 해결하는 것에 최적화된 AI로의 변환을 의미한다. 사실 학습형 모델은 인간도 풀 수 있는 것을 계산기처럼 빠르게 연산해서 생성하는 것에 집중해 기학습된 모델에 축적된 Data 속에서 Prompt와 가장 확률적으로 가까운 단어들을 찾아내서 조합해 출력해준다. 그렇다보니 사람이 하는 것보다 더 빠르게 뻔한 답을 찾아서 정리해준다. 반면, 추론형 모델은 질문에 즉각 답을 생성하는 것이 아닌 질문에 대한 정보를 분석하고 다양한 측면을 고려하며 '사고 과정'을(CoT = Chain of Thought라고 함) 거치게 된다. 덕분에 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 답변을 제공하는데 기여한다. 그렇게 AI는 또 다른 차원의 도약을 하고 있다. 지난 2024년 12월14일 캐나다 벤쿠버에서 개최된 NeurIPS 2024에서 OpenAI의 전 수석 과학자인(현 SSI CEO) 일리야 수츠케버는 “Pre-training is done. We are now in the post training era."라고 말했다. 즉, AI 기술이 사전 학습하는 모델에서 새로운 모델로의 변곡점에 섰다라는 의미다.

이런 기술적 진화가 의미하는 바는 무엇일까?

바로 AI 기술이 점차 AI Agent로 귀결되고 있다는 점이다. AI Agent는 인간이 가진 고유한 자율성과 자기 완결성을 갖춘 초지능화와 초자동화의 기술이다. 사실 ChatGPT가 잉태된 미국 실리콘밸리는 2023년부터 AI Agent에 대한 언급이 날이 갈수록 커져왔던 것이 사실이다. 2023년 3월에 빌게이츠는 블로그 포스트에서 AI Agent가 향후 지식 노동을 자동화하고 개인 비서처럼 작동할 것이라고 예측했다. 이어 7월에는 메타의 마크 주커버그가 Meta Connect에서 AI Agent가 메타버스에서 중요한 역할을 할 것이라고 언급했다. 또한, 8월에는 엔비디아의 젠슨황이 실적 발표회에서 AI Agent가 차세대 컴퓨팅 플랫폼이라고 말했다.

그렇게 여러 전문가들이 예측만 하던 AI Agent의 실체는 생각보다 빠르게 9월 구글의 Google Cloud Next 2023에서 소개되었다. Duet AI라는 이름으로 기업용 AI Agent 솔루션이 공개된 것이다. 이어서 10월에는 아마존이 AWS re:Invent에서 Amazon Q를 발표하며 기업용 AI Agent 서비스가 공개되었다. 이후 11월에는 마이크로소프트가 Microsoft Ignite에서 Copilot을 확장해 AI Agent 생태계를 구축한다는 계획을 발표했다. 이후 OpenAI는 샘 알트만이 GPT Store를 발표하며 누구나 AI Agent를 쉽게 만들 수 있는 마켓플레이스의 비전을 제시하면서 GPTs라는 이름의 Agent를 누구든 개발해 전 세계인을 대상으로 공개할 수 있도록 했다. 실제 AI Agent의 초기 버전이 실체화된 것이다.

올해 들어서면서 마이크로소프트는 Microsoft 365 Copilot Studio 기업용 버전을 출시했고, 세일즈포스는 10월에 Agentforce라는 AI Agent 플랫폼을 출시했다. 이들 서비스는 각 기업의 사업 특성과 용도에 따라 업무를 돕는 AI 비서를 만들 수 있도록 해준다. nVidia 역시 기업과 개인이 쉽게 Agent를 개발할 수 있도록 도와주는 NIM, NeMo라는 툴킷을 CES 2025에서 젠슨황의 키노트로 발표하기도 했다. 그렇게 AI Agent 시대가 한걸음씩 다가오고 있다. 2024년 7월 OpenAI는 AGI로 가는 5단계를 발표하면서 3단계를 에이전트라고 명명했고, 이는 인간을 대신해 며칠간 복잡한 작업을 수행할 수 있는 수준으로 정의했다. 2024년 말 기준 OpenAI의 GPT4는 1단계 챗봇과 2단계 추론자의 중간 수준이다. 그렇다면 너도나도 AI Agent를 말하고 있는데 이 Agent는 무엇일까?

OpenAI가 발표한 5단계의 AGI로 가는 길

AI Agent는 지능형 소프트웨어 시스템으로 자율적으로 의사결정을 하고 목표 달성을 위해 행동을 수행할 수 있는 특징을 가진다. 즉, 기존의 소프트웨어와 달리 인간의 직접적 개입없이 독립적으로 의사결정을 하고 주어진 목표를 달성하기 위해 계획을 수립해 다양한 외부 도구와 API를 활용해 행동을 수행할 수 있다. 여기서 말하는 행동이란 소프트웨어를 동작시키거나 이메일을 보내고 일정을 예약하는 등 사람을 대신해서 액션을 취하는 것을 말한다. 이는 지난 30년간 PC와 스마트폰 기반으로 우리가 앱을 조작하고 인터넷을 사용하는 방식을 획기적으로 바꾸는 기술이다.

즉, 우리가 사용해온 모든 기계 장치와 소프트웨어의 사용 경험에 일대 혁신이 이루어지는 것이다. 그렇다보니 AI Agent 사업을 전개하는 여러 기업에 대한 관심과 투자가 급증하고 있다. 기반 기술이 수준 이상 뒷받침되다보니 아이언맨의 자비스와 같은 Agent의 구현이 한층 더 가까워진 것이다. 그래서, AI 에이전트를 만드는 스타트업 시에라 테크놀로지는 설립된지 1년도 채 되지 않음에도 무려 6조2천억원으로 평가받고 있다. 이 스타트업이 만드는 서비스는 바로 기업을 위한 챗봇 즉 AI 에이전트이다. 실리콘밸리에서 2023년 LLM, 2024년 AI 데이터센터가 집중 투자되었다면, 2025년부터는 AI 에이전트에 대한 기대감이 커지고 있다. 지난 12개월간 AI Agent 스타트업의 투자금만 156건으로 약 11조로 전년 대비 80%가 증가했다. AI Agent로 인해 Service As A Software 시대가 형성되어 10조 달러(무려 1경 3800조원) 규모가 될 것이라는 전망까지 나오고 있다. 그렇다보니 빅테크 기업들은 너도나도 AI Agent에 투자를 발표하며 전체 규모만 1조 달러에 이르고 있다.

그런 AI Agent의 기술적 완성도를 결정하는 것이 바로 추론형 AI 모델이다. 더 신뢰도와 정확도를 높이고 보다 복잡한 문제들을 풀 수 있는 AI는 기존의 학습형 모델만으로는 달성할 수 없다. 그런 이유로 AI 시장에 추론형 모델에 대한 관심과 투자가 급부상하고 있는 것이다. 이는 곧 AI Agent의 완성으로 이어질 것이다. 그렇다면 이 에이전트 시장이 본격적으로 형성되면 어떤 변화가 생길까?

이는 웹에서 검색, 모바일에서는 앱이 가져다 준 모바일 생태계와 플랫폼 비즈니스처럼 에이전트 생태계 기반의 AI 경제를 태동하게 할 것으로 전망된다. AI 에이전트가 사람을 도와 택시를 호출하고, 배달음식을 주문하고, 쇼핑을 하며 검색과 메신저, 메시지를 보내고 답을 하는 인터넷 서비스 사용의 대부분에 관여하게 될 것이다. 물론 업무를 도와 업무 보고와 회의록 정리, 데이터 분석 및 비즈니스 문제 진단과 문제 해결 전반의 과정에도 개입하게 될 것이다. 기획, 개발, 생산, 마케팅과 재무, 구매, HR, 법무 등의 다양한 부서에도 도움을 주고, 인플루언서들의 콘텐츠 제작과 마케팅 그리고 영상 편집과 자막 처리 등 전반적인 일에도 기여할 것이다.

그렇게 되면 그런 에이전트를 개발하고 최적화하는 것을 돕는 솔루션 사업의 기회는 물론 그런 AI를 상호 연결하는 것도 모두 비즈니스의 기회가 될 것이다. 더 나아가 에이전트간에 상호작용을 하는 과정에서 수 많은 데이터가 오가고 거래가 이루어지면서 새로운 비즈니스 생태계가 만들어질 것이다. 기존에 플랫폼 사업자들이 중계 수수료와 광고, 거래 수익으로 비즈니스를 영위했던 것처럼 새로운 에이전트 생태계에서는 새로운 비즈니스 모델이 각광을 받을 것이다. 그렇게 2025년 AI Agent는 새로운 비즈니스 생태계를 만들어낼 것이다.

실제 2024년 10월에 OpenAI의 대항마인 앤트로픽은 CUA(Computer Use Agent)를 출시했고, 1월에는 OpenAI가 Operator라는 Agent를 출시했다. CUA는 컴퓨터에 설치한 프로그램이(Agent) 모니터 화면을 통해 출력되는 화면을 인식해 커서를 움직이고, 버튼을 클릭하며, 텍스트를 입력할 수 있다. 일례로, 사용자의 '회사 직원들 주소록 파일을 불러들여서 각 주소에 해당되는 우편번호를 네이버에서 찾아서 주소록 파일에 우편번호 열을 추가해서 우편번호를 모두 기입해'라는 Command를 인식해, CUA가 자동으로 엑셀 파일을 불러들이고 웹브라우저를 실행해서 네이버에 연결해 엑셀에 기록된 각 직원들의 주소정보를 복사해 검색어 입력창에 붙여넣고 우편번호를 검색해서 그 번호를 찾아 다시 복사해 엑셀의 각 주소 옆에 우편번호 열을 만들어 붙여넣는 작업을 수행한다. Operator 역시 다음주 수요일 저녁 7시에 강남역에서 도보로 5분 이내에 있는 룸이 있는 한식집으로 4명 예약 가능한 약 20만원 내외의 식당을 찾아 내 이름으로 예약하라는 명령을 내리면 자동으로 레스토랑 예약 사이트에 연결해서 관련 식당을 검색해 예약을 수행한다. 향후에는 캘린더에 장소를 표기하고, 참석자 A/B/C 메일주소로 안내 메일을 발송하라는 명령까지도 완결적으로 수행해낼 것이다. 바로 그런 것이 AI Agent가 가져다 주는 가치이다.

OpenAI의 Operator agent 서비스 첫 화면

2. 보험에 스며든 AI 활용 전략

최근 보험업계는 AI Agent를 도입해 내부 업무와 고객 서비스 전반에서 혁신을 이루고 있다. 단순히 데이터 분석이나 자동 응답에 그치지 않고, 실제 명령을 받아 실행하는 AI Agent가 보험사의 여러 영역에서 구체적으로 활용되고 있다.

먼저, 보험 상품 기획 및 언더라이팅 분야에서 AI Agent는 기존의 경험이나 직관에 의존했던 리스크 평가를 크게 개선하고 있다. 예를 들어, 미국의 대표 인슈어테크 기업 Lemonade는 AI 기반 챗봇 “AI Jim”을 활용해 간단한 청구 건에 대해 자동 심사 및 지급을 처리한다. AI Jim은 고객이 제출한 청구 서류와 이미지 데이터를 실시간으로 분석하여, 복잡한 문서 검증 과정을 수초 내에 완료한다. 이를 통해 Lemonade는 일부 청구 건을 3초 만에 처리하는 성과를 거두었으며, 전체 청구 건 중 약 30%를 AI가 전적으로 처리하도록 운영하고 있다.

마케팅과 영업에서도 AI Agent는 두각을 나타내고 있다. 영국의 아비바(Aviva)는 AI Agent 기반 챗봇을 활용해 고객 문의에 24시간 응대한다. 이 챗봇은 단순히 FAQ에 답하는 수준을 넘어, 고객의 보험 계약 상태를 확인하고, 필요한 경우 즉시 청구 절차를 시작하는 등 자율적인 업무 수행 능력을 갖추고 있어 고객 서비스 품질을 크게 향상시키고 있다. GEICO의 Kate는 고객의 과거 이용 기록과 개인정보를 바탕으로 맞춤형 보험 상품을 추천하며, 고객에게 가장 적합한 옵션을 제시한다. 이와 같이 AI Agent는 고객 데이터를 분석해 ‘다음으로 가장 적합한 행동(Next Best Action)’을 도출, 영업사원이 전략적으로 상담할 수 있도록 지원한다. 또 다른 사례로, Allstate는 콜센터에서 AI 기반의 가상 비서 “Amelia”를 도입해 실제 상담원과 협업하는 시스템을 구축했다. Amelia는 고객의 음성 대화를 실시간으로 분석해 필요한 정보를 제공하고, 상담원에게 실시간 보조 자료를 전달한다. 이로 인해 Allstate는 평균 통화 시간을 단축시키고 첫 통화 해결률을 크게 향상시켰다.

AVIVA의 AI를 기반으로 한 Chatbot 상담

이처럼 AI Agent는 보험업계에서 단순히 보조 도구를 넘어 내부 운영을 자동화하고, 맞춤형 제품 추천, 실시간 고객 대응 등을 통해 운영 효율성을 극대화하고 있다. 즉, 보험사들은 AI Agent를 통해 고객 데이터를 심층적으로 활용하며, 새로운 상품 기획과 마케팅 전략을 혁신적으로 개선하고 있다. 실제 보험 영업에서 AI가 수집한 고객 데이터를 바탕으로 ‘다음으로 가장 적합한 행동(Next Best Action)’을 제시하는 기능을 통해 영업사원들이 보다 과학적이고 전략적인 상담을 Agent의 도움을 받아 진행할 수 있게 된다. 이로 인해 영업 현장에서는 단순히 제품 설명에 그치지 않고 고객의 라이프스타일과 미래의 위험 요소를 예측해 최적의 보험 상품을 추천하는 방식으로 역할이 재편되고 있다. 특히, 보험 설계사들이 AI를 통해 도출한 인사이트를 바탕으로 새로운 상품을 기획하거나 기존 상품을 재구성하는 과정은, 보험사가 빠르게 변화하는 시장 환경에 능동적으로 대응할 수 있도록 돕는다. 이와 같이 보험업계에서 AI agent 활용 전략은 내부 업무의 자동화와 외부 고객 접점의 혁신을 동시에 이루어내며, 보험사가 디지털 전환을 가속화하는 핵심 동력이 되고 있다.

3. 보험판을 뒤흔들 AI 혁신의 기대효과

AI Agent의 도입은 보험업 전반에 걸쳐 운영 효율성, 비용 절감, 새로운 비즈니스 모델 창출 등 다양한 혁신 효과를 가져온다. 실제 사례들을 통해 그 기대효과를 구체적으로 살펴보면 다음과 같다.

첫째, 업무 속도와 효율성 향상이다. AI Agent는 기존 수동 처리에 비해 월등히 빠른 속도로 업무를 수행한다. 앞서 언급한 Lemonade의 AI Jim은 일부 청구 건을 3초 만에 처리할 정도로, 기존의 수일에서 수주 걸리던 청구 심사 과정을 단축시켰다. 이로 인해 고객은 신속한 보상 지급을 경험하고, 보험사는 청구 처리 비용과 인건비를 대폭 절감할 수 있다. 또한, GEICO의 Kate와 Allstate의 Amelia처럼 AI Agent가 24시간 고객 응대를 담당함으로써, 고객 문의 처리 시간을 획기적으로 줄이고 고객 만족도를 크게 높이고 있다.

Lemonade의 Agent 서비스 AI Jim

둘째, 정확도와 일관성의 개선이다. AI Agent는 방대한 데이터를 학습한 딥러닝 모델을 기반으로 동일한 기준과 알고리즘으로 업무를 처리하므로, 사람에 의한 주관적 판단이나 오류를 최소화할 수 있다. 예를 들어, Allstate는 AI 기반의 fraud detection 시스템을 도입해 사기 청구를 조기에 감지하고, 부정 청구 비율을 현저히 낮추는 성과를 보였다. AI Agent는 보험료 산출이나 리스크 평가 시에도 복잡한 변수들을 정밀하게 분석해, 과거에 놓쳤던 미세한 위험 요소까지 반영한다. 이러한 정밀한 분석 능력은 보험사의 전반적인 재무 안정성과 신뢰도를 높이는 데 기여하며, 고객에게 더 공정하고 투명한 서비스를 제공한다.

셋째, 비용 절감과 새로운 수익 모델 창출 효과가 있다. AI Agent의 자동화 기능은 반복적인 업무를 대체해 인력 운영 비용을 크게 낮추며 운영 효율성을 극대화한다. 보험사는 이로 인해 절감된 비용을 바탕으로 가격 경쟁력을 높일 수 있다. 또한, AI Agent를 활용한 개인 맞춤형 보험 상품 및 실시간 리스크 관리 시스템은 전통적인 보험 모델과는 다른 새로운 비즈니스 기회를 열어준다. 예를 들어, 사용량 기반 보험(Usage-Based Insurance, UBI)나 온디맨드 보험은 AI의 정밀 분석을 통해 개별 고객의 위험 수준에 따라 보험료를 동적으로 조정할 수 있게 하여 보험사가 새로운 시장을 개척하는 데 도움을 준다.

넷째, 고객 경험 및 만족도 향상도 중요한 효과다. AI Agent는 고객 데이터를 바탕으로 맞춤형 서비스를 제공하며, 고객의 니즈를 미리 예측해 선제적으로 대응할 수 있다. 예를 들어, GEICO의 Kate는 고객이 필요로 하는 정보를 즉시 제공해 고객이 기다리는 시간을 대폭 줄여주며, Allstate의 Amelia는 고객과 상담원의 상호작용을 보조해 보다 원활하고 정확한 상담을 가능하게 만든다. 이러한 결과는 고객 충성도와 재계약률을 높이는 데 기여하며, 보험사가 장기적으로 안정적인 수익을 창출하는 기반을 마련해준다.

마지막으로, 조직 재편과 인력 효율화도 중요한 기대효과다. AI Agent의 도입으로 인해 기존 직원들은 반복적인 업무에서 벗어나 고부가 가치의 전략적 업무에 집중할 수 있게 된다. 이는 조직 전체의 역량 강화로 이어지며, 보험사가 변화하는 시장 환경에 유연하게 대응할 수 있는 경쟁력을 확보하는 데 결정적 역할을 한다.

이처럼 AI Agent는 보험사의 업무 전반에 걸쳐 혁신적 변화를 이끌며, 운영 효율성, 비용 절감, 고객 만족도 및 새로운 비즈니스 기회 창출 등 다각적인 긍정 효과를 제공한다. 덕분에 보험사들은 AI Agent를 통해 미래 성장 동력을 확보하고 시장 경쟁력을 강화할 수 있다.

4. 거스를 수 없는 AI agent 시대의 대응방안

보험업계는 AI Agent의 도입이 단순 기술 변화가 아니라, 산업 전체의 패러다임 전환임을 인식하고 이에 따른 전략적 대응 방안을 마련해야 한다. 여러 글로벌 보험사들의 실제 사례를 통해, AI Agent 도입의 성공 사례와 문제점을 분석하면 다음과 같은 대응 방안을 제시할 수 있다.

우선, 명확한 AI 전략 수립과 선제 투자가 필수적이다. 보험사는 AI Agent를 적용할 우선 분야(언더라이팅, 청구 처리, 고객 상담 등)를 명확히 정의하고, 초기 소규모 PoC(Proof of Concept)를 통해 효과를 검증한 후, 성공적인 사례를 전사적으로 확산해야 한다. 예를 들어, Lemonade와 Allstate는 AI Agent 도입 초기부터 명확한 전략과 목표를 설정해 빠르게 성과를 도출했으며, 이를 기반으로 전사적 확장을 이뤄냈다. 이러한 경험을 바탕으로 보험사는 AI 도입 시 명확한 로드맵을 수립하고, 기술 파트너 및 인슈어테크 스타트업과 협력해 최신 기술을 빠르게 흡수해야 한다.

둘째, 데이터 인프라 및 거버넌스 체계 강화가 필요하다. AI Agent의 성능은 학습된 데이터의 품질과 양에 크게 의존한다. 따라서 보험사는 기존의 레거시 시스템에 저장된 데이터를 클라우드 기반의 데이터 레이크로 통합하고, 정제된 데이터를 지속적으로 업데이트해야 한다. GEICO나 Allianz와 같이 대규모 데이터를 활용하는 보험사는 이를 통해 정밀한 리스크 평가 및 고객 맞춤형 서비스 제공이 가능해졌으며, 데이터 보안과 개인정보 보호 체계를 강화해 규제 당국의 요구에도 부응할 필요가 있다.

셋째, 인재 확보와 조직 문화 변화가 중요하다. AI Agent 도입은 단순한 기술 투자에 그치지 않고, 기존 직원들의 역량 강화와 조직 재편을 요구한다. 보험사는 데이터 사이언티스트, 머신러닝 엔지니어, AI 프로젝트 매니저 등 전문 인력을 적극 채용하고, 기존 직원들에게는 AI 관련 교육과 재훈련 프로그램을 실시해 기술과 협업 능력을 향상시켜야 한다. Allstate의 Amelia 사례처럼, AI와 인간 상담원이 효율적으로 협업할 수 있도록 하는 조직 문화가 정착되면, 업무 효율성과 고객 서비스 품질 모두 크게 개선된다.

넷째, 윤리적 AI 운영과 규제 준수가 필수적이다. AI Agent가 실제 고객 데이터를 다루고 자동으로 의사결정을 내리기 때문에, 알고리즘의 투명성, 공정성, 그리고 비차별성 보장이 매우 중요하다. 보험사는 설명 가능한 AI(XAI) 도입, 편향성 검증, 개인정보 보호 등의 원칙을 철저히 준수해야 한다. 이러한 노력은 고객과 규제 당국 모두의 신뢰를 얻는 데 결정적인 역할을 하며, 장기적으로 보험사의 브랜드 가치와 시장 경쟁력을 높인다.

마지막으로, 오픈 이노베이션 및 파트너십 강화가 필요하다. 보험업계는 AI Agent를 개발하고 최적화하는 데 있어 인슈어테크 스타트업 및 빅테크 기업과의 협력이 필수적이다. 예를 들어, NVIDIA는 NeMo 툴킷을 통해 기업들이 쉽게 AI Agent를 개발할 수 있도록 지원하고 있으며, OpenAI는 GPT Store를 통해 누구나 AI Agent를 만들고 배포할 수 있는 생태계를 구축하고 있다. 이러한 생태계 내 협력은 보험사가 최신 AI 기술을 빠르게 도입하고, 새로운 비즈니스 모델(예: 온디맨드 보험, 사용량 기반 보험 등)을 창출하는 데 중요한 역할을 한다.

NVIDIA가 발표한 Agent 개발툴들

종합하면, 보험업계는 AI Agent 시대의 도래에 맞춰 명확한 전략 수립, 데이터 인프라 강화, 인재 양성, 윤리적 운영 및 파트너십 구축 등의 다각적인 대응 방안을 마련해야 한다. 이를 통해 보험사는 운영 효율성을 극대화하고, 고객에게 보다 빠르고 정확하며 맞춤화된 서비스를 제공함으로써, AI 시대의 경쟁에서 선도적인 위치를 확보할 수 있을 것이다. 실제 프랑스의 악사(AXA)는 AI Agent를 활용해 언더라이팅과 청구 처리 과정을 혁신하고 있다. 이 AI Agent는 고객 데이터를 분석해 리스크를 평가하고 보험 계약을 자동으로 생성하며 청구 접수 시 사기 여부를 판단해 처리 절차를 완료한다. 이러한 자율적 운영은 업무 효율성을 높이고 고객 만족도를 향상시키는 데 기여하고 있다. 이같은 AI Agent의 도입은 보험업계에 패러다임 전환을 가져오고 있다.

전체적으로 AI Agent는 보험업의 전통적인 업무 방식을 혁신하고, 고객 경험과 운영 효율성을 크게 개선하는 강력한 도구임이 입증되고 있다. 글로벌 보험사들의 실제 도입 사례에서 보듯, AI Agent는 언더라이팅, 청구 처리, 마케팅, 고객 상담 등 다양한 영역에서 눈에 띄는 성과를 내고 있으며, 이로 인해 비용 절감, 신속한 서비스 제공, 고객 만족도 향상 등 다각적인 이점을 창출하고 있다. 보험사는 이러한 AI Agent를 핵심 경쟁력으로 삼아 디지털 전환을 가속화하고, 미래 보험 시장에서 지속적 성장과 시장 선도를 이뤄야 할 것이다.