한화생명 "빅데이터 활용하니 보험료 年 100억원 증가"

소비자별 위험도 예측해 보장금액 조정

한화생명이 빅데이터를 활용해 연간 100억원의 보험료 추가 유입 효과를 얻었다고 3일 밝혔다.

한화생명은 앞서 소비자별 위험도를 예측하는 언더라이팅 통합 스코어링 시스템(HUSS)을 개발한 바 있다.

해당 시스템은 보장성 보험 가입자 중 사고·질병 발생 위험도가 낮은 사람을 선별해 보장금액 한도를 자동으로 확대 적용한다. 기존 보험사의 경우 입원과 수술, 암진단과 같은 보장은 위험관리 차원에서 가입 한도를 제한하는데, 한화생명은 빅데이터 기반 예측 모델로 우량 소비자에게 그 한도를 늘린 셈이다.

사진=한화생명 제공

현재 한화생명은 재해사망과 일반사망, 재해입원, 질병입원, 수술, 암진단, 성인병진단 등 총 7개 담보에 대해 이를 적용하고 있다.

특히 개개인별로 산출되는 점수에 따라 1.5배에서 최대 2배까지 한도를 확대한다. 가령 암진단보험금의 경우 한도가 2억원이지만, 빅데이터 분석 모델로 상위 30%의 점수를 받으면 3억원까지 가입 가능하다고 회사 측은 설명했다.

그 결과 한화생명은 제도 도입 후 3년 만에 약 300억원의 보장성 보험료가 추가로 유입되는 성과를 냈다. 연간 100억원 수준이다. 한도 확대 신계약 건수는 2만2천460건으로 연평균 7천200명 이상이 한도 확대 혜택을 받았다.

또 빅데이터 모델 분석을 통해 추가 가입한 우량 소비자는 보험 본연의 이익인 사차손익률이 일반 소비자 대비 16.5%p 높아 손익 측면에도 긍정적인 효과를 가져다준 것으로 분석됐다. 사차손익은 보험료 산정 당시 예측했던 보험금지급보다 실제 지급보험금이 적어 발생하는 이익이다. 사차손익률이 높을수록 보험사의 위험관리 역량이 뛰어난 것으로 평가한다.

한화생명 관계자는 "향후 고도화된 빅데이터 분석을 통해 세분화된 담보를 추가할 예정"이라며 "암진단 담보는 소비자의 조기 진단 가능성 지표를 추가 반영하는 등 지금보다 더 많은 혜택을 제공하겠다"고 말했다.