미래에셋생명 김재식, 변액보험 수익률 AI로 ‘쑥쑥 [AI가 자산관리 2.0 이끈다 (3)]

[한국금융신문 전하경 기자] 금융업에서 AI(인공지능) 혁신 대표 분야는 자산관리다. 은행, 증권, 카드는 로보어드바이저, AI 투자 서비스 등을 통해 자산관리 대중화에 힘을 싣고 있다. 보험도 보장분석 강화가 부각된다. 전반적인 연금시장 활성화도 기대된다. 금융 업권 별 4대 기업 중심으로 AI 자산관리 현황과 향후 계획을 살펴본다. <편집자 주>

김재식 미래에셋생명 부회장이 AI를 도입해 변액보험 펀드 수익률 제고 성과를 거두고 있다. 보험 사기 검거, 챗봇 서비스 등으로 AI를 다각도로 활용하고 있다.

22일 보험업계에 따르면, 미래에셋생명이 운용하고 있는 변액보험 ETF 'ETF AI MVP 펀드'는 AI가 구성한 포트폴리오로 운영되고 있다.

미래에셋생명 관계자는 "장기적 투자 관점에서 안정적인 수익률을 달성하기 위해 펀드 운용에 AI 기술을 접목했다"라며 "역사적으로 장기적인 우상향의 추세를 보인 글로벌 증시의 편향성에 근거한 잠재적 업사이드 리스크를 적극적으로 수용하면서도 낮은 성과 변동성을 통하여 우수한 위험조정수익률을 달성하고 있다"라고 말했다.

미래에셋생명은 콜센터, 보험금 지급, 보험 사기 등 다양한 분야에 AI를 선제적으로 도입하고 있다.

미래에셋생명이 AI를 접목한 변액보험 펀드 'ETF AI MVP(적극)'과 'ETF AI MVP(중립)' 펀드는 시장 국면을 판단한 AI 신호와 로직을 바탕으로 전세계 주식 및 채권, 그리고 대안자산에 투자하며 포트폴리오를 구성한다.

이 펀드는 미래에셋자산운용 AI본부의 AI 모델과 미래에셋생명의 자산배분 노하우가 결합된 전략으로, 단순 아웃소싱이 아닌 지속적인 논의와 연구를 통해 진화하는 AI 전략을 목표로 하고 있다.

미래에셋생명 관계자는 "방대한 데이터를 신속하게 학습 가능한 AI기술의 특성을 통해 사람이 가진 데이터 분석력의 한계를 극복하고 여러 경기 사이클에서도 장기적으로 변동성을 효율적으로 관리하기 위해 AI 기술을 활용한 자산배분 전략을 수행하는데 초점을 두고 운용하고 있다"라며 "현재 AI기술이 가진 가능성과 한계를 명확히 인식하고 운용 조직의 투자 경험을 함께 풀어내어 더 나은 의사결정을 내릴 수 있는 방향으로 나아가고 있다"라고 말했다.

ETF AI MVP 펀드(적극)와 ETF AI MVP 펀드(중립) 지난 1년 변동성은 각각 10.39%, 7.05%를 기록했다. 'iShares MSCI ACWI ETF' 변동성이 12.2%, 'KOSPI'가 17.82%를 기록해 해당 상품보다 변동성이 적다.

연초 이후 성과도 9% 이상을 기록했다. 8월 28일 기준 'ETF AI MVP(적극)'은 14.94%, ETF AI MVP(중립)은 9.49%를 기록했다. 미래에셋생명 변액펀드 ETF AI MVP(적극)는 지난 2월 14일 기준 연간수익률이 17.09%을 기록했으며, 동일자 기준 ETF AI MVP(중립)의 경우 연간수익률 9.73%을 기록하기도 했다.

ETF AI MVP 포트폴리오는 안정적인 수익률만 아니라, 운영회사 연간 보수율이 낮은 수준에서 관리되기 때문에 고객은 목표 수익률 달성과 동시에 효율적 장기 자산 관리까지 가능하다는 설명이다.

위득환 미래에셋생명 변액운용본부장은 “미래에셋생명의 ETF AI MVP펀드는 고객에게는 낮은 보수로 우수한 성과를 제공하여 변액보험의 안정적 수익률에 기여하는 똑똑한 펀드”라고 밝혔다.

임직원들의 AI 역량 강화를 위해서도 지속적으로 노력하고 있다. 지난 4월부터 미래에셋그룹-KAIST 협업으로 '미래에셋-KAIST AI 디지털금융전문가과정'을 운영하고 있다. AI 디지털 금융 관련 사업모델 및 솔루션을 기획, 실행할 수 있도록 체계적인 교육을 진행하고 있다.

수시로 AI 지식을 함양할 수 있는 세미나도 제공하고 있다. 올해 그룹 임원 대상으로 지난 3월에는 'ChatGPT 1년, 초거대 AI가 불러온 변화와 금융산업의 영향', 4월에는 'AI 비즈니스 레볼루션'이라는 주제로 특강을 진행했다. AI 차세대 컨텍센터 컨퍼런스 2024, 금융권 생성형 AI & 최신 Cloud Trend 세미나 등 AI 세미나 참여도 적극 독려하고 있다.

미래에셋생명은 개인 맞춤형 자산관리를 제공하기 위해 마이데이터 서비스도 준비하고 있다.

미래에셋생명은 보험 사기 관리에도 AI를 활용하고 있다. 미래에셋생명은 2023년 8월부터 AI기술을 활용한 시나리오 기반 허위·과다입원 보험사기 유의자 발굴 모듈을 개발 및 도입했다.

이 시스템은 AI기술을 활용하여 약 200여명의 보험 사기 사례 데이터를 분석하고 유형별 특징을파악 한다. 이를 기반으로 다양한 변수를 고려하여 보험금 청구자의 사기 유사도를 측정하고 유의자를 발굴하는 방식이다.

시스템 도입 이후 총 500여명의 관리 대상자를 찾을 수 있었으며 재 검증을 통해 약40여명의 추가 관리 대상자를 선별하여 관리하고 있다.

미래에셋생명 관계자는 "보험 사기 유의자 발굴 및 관리를 위한 배테랑 SIU를 배치한 것 이상의 효과를 보고 있다"라며 "분기마다 재 검증을 통해 미처 인지하지 못한 추가 대상자 발굴 및 관리를 해나갈 예정"이라고 밝혔다.

AI로 보험 심사 편의성도 제고하고 있다. 미래에셋생명은 작년 10월 디지털 기반 언더라이팅(보험 가입 심사) 시스템 ‘Mi-choice 선심사시스템’을 도입해 운영하고 있다.

기존 언더라이팅 시스템은 최종 심사 결과 확인까지 상당한 시간 소요가 걸렸지만 Mi-choice 선심사시스템을 통하면 설계사들이 고객의 사전 고지와 확인된 병력 정보로 고객의 보험 상품 가입 가능 여부를 청약 전 즉시 확인할 수 있다.

FC의 사용 편의성도 극대화 됐다. FC는 가입설계하는 보험 상품과 고객의 상황에 맞춰 생명보험사의 ‘선청약 후심사’ 방식과 손해보험사의 ‘선심사 후청약’ 방식 중 한 가지를 직접 선택할 수 있다. 손해보험 심사 방식이 지연될 경우 FC가 직접 청약서를 출력하고 심사방식을 생명보험사 방식으로 전환해 심사 시간 지연을 방지할 수 있다.

'완전판매 모니터링(해피콜)'도 AI를 접목했다. 미래에셋생명은 2022년 3월부터 AI 기반 해피콜 서비스를 운영하고 있다. 종신보험이나 암보험 같은 일반 상품은 물론 투자성 변액보험까지 AI 완전판매 모니터링을 도입한 것은 미래에셋생명이 업계 최초다.

미래에셋생명은 네이버클라우드의 클라우드 기반 AI 컨택센터 솔루션 ‘CLOVA AiCall’을 활용하고 있다. ‘CLOVA AiCall’은 음성인식 및 자연어 처리, 대화모델, 챗봇, 텍스트 분석 등 최신 기술이 접목된 ‘AI 컨택센터’ 서비스로, 고객의 의도를 정확히 이해하고 지속적 학습을 통해 완성도 높은 시스템을 지원한다.

시간에 구애받지 않고 야간에도 상담할 수 있어 낮에 통화가 어려운 고객도 언제든 원하는 시간에 모니터링이 가능하다. 속도와 음량 조절이 가능, 원하는 경우 고객센터 직원과 연결해 상담을 진행할 수 있다. 도입 이후 고객 알권리가 강화됐다.

GA 영업지원 플랫폼 내에도 AI 기반 카카오톡 챗봇 서비스를 운영하고 있다. ‘미래에셋생명 GA영업지원’ 카카오톡 채널은 국민 메신저 카카오톡을 활용한 원스톱 업무처리 지원 인슈어테크 서비스다.

카카오톡 챗봇으로 자주하는 질문 350여 개를 구현해 빠르고 간편하게 다양한 정보를 조회할 수 있다. 찾고자 하는 검색어를 잘못 입력해도 인공지능이 유사어를 찾아 검색 결과를 제공한다.

머신러닝 기반 통합 보험스코어를 구현했다. 미래에셋생명은 2020년 NICE평가정보와 공동연구로 업계 최초 고객 빅데이터를 활용한 머신러닝 기반의 통합 보험스코어 ‘M-CBIS(Miraeasset Credit-Based Insurance Score)’ 모형을 개발했다.

해당 연구를 위해 미래에셋생명은 2012년 이후 모집한 신계약 180여만 건을 대상으로 성별, 나이, 모집속성, 보장내역, 보험료 납입이력 등 ‘기계약 가입정보’ 모형을 산출했다. 신용거래 실적, 자산 및 소득정보 등 총 1만여 개의 추가 항목을 반영해 약 12억여 건의 빅데이터를 도출했다. 이렇게 나온 빅데이터에 다양한 통계기법과 인공지능(AI)을 활용한 머신러닝을 도입해 최적의 보험스코어 M-CBIS를 개발했다.

2021년 1월 언더라이팅 과정에 M-CBIS를 활용해 우량 고객을 빠르게 판정해 번거로운 재정서류 제출 절차를 생략해 고객 편의를 높였다. 12억 개 빅데이터가 집적된 M-CBIS 모형을 적용하면 고객군을 정밀하게 체계화할 수 있어 우량고객에게는 보장금액 한도를 늘려주는 등 고객별 맞춤 응대가 가능하다.

전하경 한국금융신문 기자 ceciplus7@fntimes.com