한화생명, 70만건 신계약 빅데이터 분석으로 고객별 위험도 예측

2017년 5월 도입 후 연 평균 100억원 보험료 추가 유입 효과

강동식 기자

lavita@datanews.co.kr | 2020.08.03 11:10:42

▲한화생명 63빌딩 / 사진=한화생명

한화생명은 빅데이터를 활용해 연간 100억 원의 보험료 추가 유입 효과를 얻었다고 3일 밝혔다.

한화생명은 2017년 5월 빅데이터를 활용한 가입한도 확대를 시행한 바 있다. 2011년 이후 가입된 신계약 70만 건을 고객의 성별, 연령, BMI(체질량지수), 음주·흡연 여부, 보험료 연체정보, 모집FP 속성 등 약 120개의 항목을 반영해 8400만 건의 사례를 빅데이터로 분석했다.

이를 토대로 고객별 위험도를 예측하는 언더라이팅 통합 스코어링 시스템인 ‘HUSS(Hanwha Underwriting Scoring System)’를 개발했다. 이 시스템은 보장성 보험을 가입하는 고객 중 사고·질병 발생 위험도가 낮은 고객군을 선별해 가입 가능한 보장금액 한도를 자동으로 확대해 적용하는 새로운 시스템이다.

기존 보험사들은 고객 니즈가 높은 입원, 수술, 암진단과 같은 보장은 위험관리 차원에서 보험사별로 가입할 수 있는 최대한도를 제한하고 있다. 한화생명은 빅데이터 기반의 예측 모델을 활용해 우량고객에게 그 한도를 확대한 것이다.

영업현장의 2만 여명의 FP(Financial Planner)가 고객 관련 정보를 반영해 보험을 설계하면, 기존의 담보한도와 함께 빅데이터로 분석된 스코어가 산출돼 기존 가입가능 금액보다 확대된 보장금액을 안내한다.

보험가입시 보장에 대한 니즈가 있는 고객은 확대된 가입한도로 신계약을 진행한다. 현재 재해사망, 일반사망, 재해입원, 질병입원, 수술, 암진단, 성인병진단 등 총 7개 담보에 대해 적용하고 있다. 고객 개개인별로 산출되는 스코어에 따라 1.5배에서 최대 2배까지 한도가 확대 적용된다.

가령 암진단보험금의 경우 최대 한도는 2억 원이지만, 빅데이터 분석 모델을 통해 스코어가 상위 30%일 경우 최대 3억 원까지 암진단 보험금 가입이 가능하다.

그 결과 제도 도입 후 3년 만에 약 300억 원의 보장성 보험료가 추가로 유입되는 효과를 얻고 있다. 연간 100억 원 수준이다. 한도 확대 신계약 건수는 2만2460건으로 연평균 7200명 이상의 고객이 한도 확대라는 혜택을 받았다.

또 빅데이터 모델 분석을 통해 추가 가입한 우량고객은 손익 측면에서도 긍정적이었다. 보험 본연의 이익인 사차손익률이 일반고객 대비 16.5%p 더 높은 것으로 나타났다.

사차손익은 보험료 산정 당시 예측했던 보험금지급 보다 실제 지급보험금이 적어 발생하는 이익으로, 사차손익률이 높을수록 보험사의 위험관리 역량이 뛰어난 것으로 평가된다.

사차손익률이 16.5%p 높다는 것은 위험보험료가 동일하게 100억 원이라고 가정할 때 일반고객 대비 빅데이터를 통한 우량고객이 16억5000만 원가량 이익기여도가 높다는 것으로 해석할 수 있다. 빅데이터 평가분석을 통해 위험은 낮추고 수익은 끌어올리게 됐다.

한화생명은 향후 고도화된 빅데이터 분석을 통해 기존의 7개 담보 외 더 세분화된 담보를 추가할 예정이다. 또 암진단 담보의 경우 고객의 조기진단 가능성 지표를 추가 반영하는 등 더 많은 고객에게 한도 확대의 혜택을 제공한다는 계획이다.

강동식 기자 lavita@datanews.co.kr