핵심성과: 청구, 지급, 손해의 빈도와 강도가 높은 세그먼트를 실시간으로 추적하고 즉각적으로 대응할 수 있는 역량 확보.
해결과제: 유의 설계사, 얼리 클레임, 보험 남용/사기 등 피보험자의 병력 이외의 '행태적' 손해 패턴을 관리할 수 있는 체계가 부재.
핵심전략: 청구/지급/손해 빈도 및 강도 지표(Index KPI)를 개발하여 실시간 모니터링 체계를 구축하고, 부서 간 전략 조정 프로세스를 수립.
핵심성과
청구, 지급 및 손해 패턴을 실시간으로 모니터링함으로써, 리스크 발생 시 즉각적으로 대응할 수 있는 기민한 대응 역량을 확보했습니다. 이는 데이터 분석이 실제 사업전략/실행과 기민하게 연결되게 된 성공사례 입니다. 영업, 언더라이팅, 클레임, 상품 개발 등 전 유관 부서가 전략적으로 집중/주의해야 할 목표를 하나로 정렬(Align)하는 계기가 되었습니다. 이러한 탄력적인 대응 체계 구축을 통해 단기적인 손해율 방어는 물론, 보험 포트폴리오의 장기적인 건전성을 크게 향상시켰습니다.
해결과제
IFRS 17 도입 이후 보험계약마진(CSM)의 중요성이 커지면서 보장성 보험 시장의 경쟁이 그 어느 때보다 치열해졌습니다. 보험사들이 경쟁적으로 세분화된 신상품을 출시함에 따라, 유의 설계사, 얼리 클레임, 과잉 진료 및 보험 남용/사기 등 전통적인 통계로는 예측하기 어려운 새로운 손해 패턴이 급증했습니다. 그러나 현행 건강보험 언더라이팅은 피보험자의 '과거 병력'에만 의존해 리스크를 평가한다는 한계가 있었습니다. 일단 계약이 체결되면 대응 수단이 제한적이기 때문에, 영업과 마케팅 등 프론트 조직에서 리스크 징후를 선제적으로 파악하고 부서 간 상호 참조할 수 있는 통합 의사결정 체계가 절실한 상황이었습니다.
핵심전략
DEIN은 이상 징후를 보이는 세그먼트를 자동으로 탐색하기 위해 클레임 및 손해의 강도와 빈도를 측정할 수 있는 *전용 인덱스(KPI)*를 개발했습니다. 여기에 파편화되어 있던 언더라이팅, 클레임, 지급 데이터를 하나로 통합하여 메타 인텔리전스(META-Intelligence)를 구축하였습니다. 이러한 인텔리전스는 실시간 모니터링 대시보드 및 부서 간 정보 공유 체계로 통합되었습니다. 이를 통해 이상 징후가 감지되는 즉시 상품, 영업, 언더라이팅, 지급 팀이 전략을 동기화하여 회사의 수익성을 방어할 수 있는 구조를 완성했습니다.
