보험硏, "보험업계 빅데이터 활용, 양날의 검"

보험사들, 고객 위험 정보 확보…상품 설계·운영에 변화

"개인요율화 심화되면 사회적 위험공유 기능 약화 우려"

보험사들의 빅데이터 활용이 소비자에게 양날의 검이 될 수 있는 만큼, 이에 대한 영향을 충분히 검토해야 한다는 조언이 나왔다. 이익을 얻는 소비자들뿐 아니라 손해를 보는 고객도 생겨날 수 있다는 점에 유의해야 한다는 지적이다.ⓒ게티이미지뱅크

보험사들의 빅데이터 활용이 소비자에게 양날의 검이 될 수 있는 만큼, 이에 대한 영향을 충분히 검토해야 한다는 조언이 나왔다. 이익을 얻는 소비자들뿐 아니라 손해를 보는 고객도 생겨날 수 있다는 점에 유의해야 한다는 지적이다.

보험연구원은 6일 '보험산업의 빅데이터 활용과 사회적 위험공유' 보고서를 통해 이 같이 밝혔다.

보고서는 빅데이터가 보다 정확하고 용이하게 소비자의 위험 정보를 보험사가 확보할 수 있게 해 줌으로써 보험 상품의 설계와 운영에 변화를 가져오고 있다고 전했다. 자동차보험의 블랙박스나 텔레매틱스 활용, 건강보험의 웨어러블기기나 유전정보 이용, 주택이나 홍수보험의 지오코딩 적용 등을 보험업계의 대표적인 빅데이터 활용 사례로 꼽았다.

이를 통해 소비자의 위험을 보다 세부적으로 평가할 수 있게 된다면 가격차별이 용이해져 저위험군 소비자의 보험가입을 제고, 역선택 문제를 완화시킬 수 있다는 설명이다. 이에 효과적인 리스크 관리가 가능해진 보험사들이 다양한 보험 상품을 공급할 수 있을 것이란 전망이다.

하지만 보험업계의 빅데이터 활용은 소비자에게 부정적인 영향도 줄 수 있다. 최근 유럽보험감독원은 빅데이터를 통한 소비자 개인에 대한 세부적인 위험 평가가 일부 소비자를 보험에서 배제시킬 수 있다는 위험성을 제기하기도 했다.

즉, 보험에서 빅데이터는 개인의 위험을 정확히 평가할 수 있게 해주는 장점이 있지만, 개인요율화가 심하게 진행될 경우 보험의 본질적 역할인 사회적 위험공유 기능은 약화시킬 수 있어 양날의 칼과 같다는 해석이다.

보고서는 빅데이터의 활용으로 과거에 비해 위험을 세분화하게 되면, 이전에는 동질한 위험 집단으로 분류되던 일부 소비자들이 고위험군으로 평가돼 평균위험률이 적용되지 않거나 아예 보장 대상에서 제외될 수 있다고 봤다.

예를 들어 보험사들이 과거에는 알기 어려웠던 개인의 운전습관과 같은 행위정보들을 빅데이터 분석을 통해 획득할 수 있게 되는 등, 소비자 스스로 통제하기 어려운 요인들도 노출될 수 있다는 것이다.

결국 향후 빅데이터 활용이 증가하는 과정에서 가격차별과 사회적 위험공유라는 두 가지 목표를 균형 있게 추구하는 전략이 필요하다는 설명이다.

오승연 보험연구원 연구위원은 "빅데이터 활용으로 사회구성원 간 위험의 계층화가 이뤄지고 위험의 세분화가 심화되는 과정에서 또 다른 사회적 차별문제가 나타날 수 있음에 유의해야 한다"며 "빅데이터의 유용성을 고려함에 있어 단기적인 이익이나 성과에만 주목하기보다 중장기적 관점에서 전략을 수립해야 하고, 사회적으로 바람직한 방향 역시 고려해야 할 것"이라고 말했다.