[기고] 에이전틱 AI, 보험 산업 디지털 전환 이끈다

형원준 유아이패스코리아 지사장

지난 10년 동안 보험업계에서 인공지능(AI)은 핵심 업무보다 주변 영역에서 제한적으로 쓰이는 경우가 많았다. 개념 증명(PoC)이나 가능성 확인 수준의 파일럿 프로젝트가 대부분이었고, 실제 핵심 운영 구조를 바꾸는 사례는 드물었다. 

지난해 말 기점으로 이런 흐름에 분명한 변화가 나타났다. 전 세계 대다수 보험사가 실제 업무 환경에 생성형 AI를 도입하면서, 논의 초점도 '도입 여부'에서 '얼마나 빠르고 효과적으로 활용할 것인가'로 옮겨갔다.

이제 점진적인 자동화나 개별 AI 도구만으로는 충분하지 않은 시대가 왔다. 진정한 경쟁력은 업무 전 과정을 엔드투엔드 관점에서 재설계하고, 단순한 조언을 넘어 실제 업무를 직접 수행하는 AI 시스템을 구축하는 데서 나온다. 이런 맥락에서 에이전틱 AI가 주목받고 있다. 이는 단순한 마케팅 용어가 아니라 AI 활용 방식 자체 패러다임 전환을 보여주는 개념이다.

형원준 유아이패스코리아 지사장. (사진=유아이패스)

보험업계는 그동안 과도하게 부풀려진 기술 용어를 적지 않게 접했다. 그러나 에이전틱 AI와 기존 접근 방식 차이는 단순한 명칭 문제가 아니라 실제 운영 방식 다름에 있다.

기존 AI 시스템은 머신러닝(ML) 모델이나 챗봇처럼 대부분 제한된 범위에서 작동한다. 데이터를 분석하고 인사이트를 도출하거나 질문에 답할 수 있지만, 대부분 권고 수준에서 역할이 끝난다. 이후 여러 시스템에서 실제 업무를 처리하는 과정은 여전히 사람이 맡아야 한다.

에이전틱 AI는 이런 구조를 근본적으로 바꾼다. AI 에이전트는 명확한 가드레일 안에서 필요 시 사람이 개입하는 휴먼 인 더 루프 체계를 전제로 작동한다. 사람이나 시스템을 대신해 여러 애플리케이션과 데이터 소스 전반에서 인식·추론·실행을 수행하는 프로그램이다.

예를 들어 브로커 제출 자료 검증, 보험금 청구 분류, 서비스 요청 처리 같은 목표가 주어지면 에이전트는 수행 절차를 스스로 설계하고 필요한 도구를 호출해 기록 시스템에 처리 결과를 반영한다.

기존 AI와의 가장 큰 차이는 여기에 있다. AI 에이전트는 판단이나 제안을 내놓는 데 그치지 않고, 정해진 업무를 끝까지 직접 완수한다.

이런 변화는 단순한 기술 혁신의 결과가 아니다. 여러 기술적·사업적 요인이 동시에 맞물린 결과다.

우선 언어 모델이 실제 업무에 활용할 수 있는 수준에 도달했다. 복잡한 비정형 문서를 운영 환경에서도 충분한 정확도로 분석하고 추론할 수 있게 됐다. 또 자동화와 시스템 통합 기술이 성숙 단계에 접어들었다는 점이다. AI 에이전트가 서로 다른 레거시 환경에서도 안정적으로 기능할 수있게 됐다.

보험사를 둘러싼 경영 환경 자체가 점진적인 개선만으로는 감당하기 어려운 국면에 이르렀다는 점도 주요 원인이다. 계속되는 대규모 재해 손실과 인플레이션, 심화되는 경쟁은 수익성을 지속적으로 압박하고 있다. 동시에 고객과 브로커는 더 빠르고 명확한 디지털 서비스를 기대하고 있다.

에이전틱 AI를 구현하는 아키텍처

에이전틱 AI가 기존 방식과 구별되는 지점은 단순 기술 역량이 아니라 이를 구현하는 아키텍처에 있다. 핵심은 인식·추론·실행이 실제운영 시스템 안에서 어떻게 유기적으로 연결되느냐에 있다.

특히 가치 창출까지 걸리는 시간은 중요한 기준이 부상하고 있다. 다수 기업 이사회는 90일에서 180일 내 가시적인성과를 기대하며, 이는 모델 선택부터 오케스트레이션 방식까지 모든 설계 결정에 영향을 미친다. 실제 에이전틱 AI를 확장해 적용하는 보험사들은 언어 모델을 필요에 따라 교체 가능한 구성 요소로 보고, AI 에이전트는 제품처럼 관리되는 단위로 설계한다. 오케스트레이션은 시스템·모델·자동화를 아우르는 통합 관리 계층으로 운영한다.

거버넌스는 추후 고려할 문제가 아니다. 모든 에이전트 행동은 확인 가능하고 감사 추적이 가능해야 한다. 규제기관과 내부 리스크 위원회의 요구를 충족하려면, 명확한 가드레일과 휴먼 인 더 루프 통제 체계를 갖추는 것이 필수다. 이 요구사항은오케스트레이션 계층에 로깅, 모니터링, 제어 메커니즘을 기본으로 포함하도록 만든다.

모델 유연성(model flexibility)도 고려할 만한 요소다. 언어 모델이 빠르게 진화하는 환경에서 특정 공급업체나 독점 생태계에 종속되는 것은 장기적인 리스크가 될 수 있다. 성공적인 접근 방식은 에이전트 워크플로우를 다시 구축하지 않고도 모델을 교체할 수있는 추상화 계층(Abstraction Layer)을 유지하는 것이다.

에이전틱 AI의 가장 큰 특징은 AI가 생성한 인사이트와 실제 업무 실행 사이의 간극을 메운다는 점이다.

기존 방식에서는 AI가 분석 결과를 제공하더라도, 후속 작업은 사람과 기존 자동화 시스템이 대부분 처리해야 했다. 그 결과 처리 지연과 업무의 불일치, 반복적인 수작업이 이어졌다.

에이전틱 AI는 이 구조를 바꿔 추론과 실행을 하나의 흐름으로 통합한다. 예를 들어 브로커 제출 자료가 접수되면, 에이전트는 단순히 데이터를 추출하는 데 그치지 않는다. 자료를 표준화하고 가이드라인에 따라 검증하며 시스템에 필요한 정보를 사전에 입력한다. 이어서누락된 정보를 확인하고 응답 초안을 작성한 뒤, 검토를 위해 파일을 대기열에 올린다. 이 모든 과정은 완전한 감사 추적이 가능한 상태로, 몇 분 안에 이루어진다.

보험업계의 관심 'AI가 도움이 되는가'에서 'AI 네이티브 워크플로 중심으로 운영 모델을 어떻게 재설계할 것인가'로 옮겨가고 있다. AI를 단순한 도구가 아니라 인프라로 바라보는 이 시각은 보험업계를 넘어 금융 서비스 전반으로 번지고 있다.

에이전틱 AI는 인간의 전문성과 시스템 운영을 이어주는 새로운 아키텍처 계층이다. 보험사가 제공하는 상품의 형태, 시장 변화에 대응하는 속도, 조직이 요구하는 인력 역량까지 근본적으로 바꿀 수 있다.

기술은 이미 임계점을 넘어섰다. 이제 관건은 조직이다. 이를 단순한 기술 도입이 아니라 아키텍처 차원의 전환으로 이해하는 보험사가, 앞으로 시장 변화를 주도하게 될 것이다.

올해 이 변화를 먼저 실행에 옮기는 보험사는 더 나은 AI를 넘어 더 강한 경쟁력을 갖춘 비즈니스를 손에 쥐게 될 것이다.

*본 칼럼 내용은 본지 편집방향과 다를 수 있습니다.