보험신용정보 활용해
고객세분화, 상품추천
신용정보원 CIS보고서
신용정보원이 개인·기업신용정보에 이어 보험신용정보 표본DB 개발을 완료한 가운데 향후 이 데이터를 활용해 다양한 보험 서비스가 등장할 것으로 예상된다.
'보험신용정보 표본DB'는 신용정보원에서 집중하는 보험신용정보 중 계약현황(인보험, 정액보험) DB에 등록된 개인 약 5200만명의 5%에 해당하는 260만명의 계약관계자정보, 계약정보, 담보정보를 이용해 개발됐다.
최근 신용정보원이 낸 CIS보고서에 따르면 보험분야 데이터는 경제적 활용가치가 높고, 타 산업과 융합이 용이해 다양한 영역에서 활용이 가능하지만 개인정보 관련 규제 등으로 인해 활용은 아직 미미한 상황이다.
보고서는 "보험회사들은 전체 보험업권의 원시자료(Raw Data)의 취득·활용 채널 부족으로 주로 자사의 데이터만을 분석해 마케팅 전략, 리스크 관리 등에 활용하고 있는 한계점이 있다"면서 "전 보험업권에서 집중하는 데이터를 샘플링해 개발된 보험신용정보 표본DB를 활용하면 개인맞춤형마케팅, 고객세분화, 추천엔진 등 다양한 분야에서 활용이 가능할 것"이라고 전망했다.
보고서에 따르면 △보험소비자의 나이, 성별, 지역 정보와 보험 포트폴리오 및 보장내역 등을 분석하고 이를 바탕으로 고객을 세분화해 머신러닝, 인공지능(AI)을 기반으로 한 보험 추천 알고리즘 고도화에 활용할 수 있고 △가입 기간 및 조기 해약 분석을 통한 유지율 제고, 해지 후 유사 상품가입 분석을 통한 계약이동 추정 등 보험소비자 행동 패턴에 따른 연관, 군집 분석 등이 가능해 마케팅 전략 수립에도 활용되며 △가성비를 중시하는 젊은 세대와 1~2인 가구를 위한 미니보험 등 부족한 보장을 채워주면서 보험료가 부담스럽지 않은 맞춤형 보험 상품 개발 등에도 활용될 수 있다.
특히 데이터 3법 개정으로 가명정보 활용이 가능함에 따라 내부데이터와 외부데이터를 결합해 신상품개발, 상권분석, 마케팅 전략, 리스크 관리 등에도 활용할 수 있을 것으로 전망된다. 이를 테면 보험 계약자의 금융정보(직업 및 소득정보 등)나 의료정보(건강검진 결과 등)를 보험가입 및 담보정보 등과 함께 분석해 신규 보험 상품을 기획 개발하고 이를 바탕으로 개인 맞춤형 마케팅 서비스를 개발하는 식이다.
또 신용정보원이 제공하는 데이터인 개인·기업·보험 3가지 신용정보를 결합 분석해도 새로운 아이디어를 얻을 수 있을 것으로 보인다.
보고서는 "개인정보와 보험정보를 결합하면 보험가입 정보 및 사고 청구 내역 정보를 활용한 신용평가모형 고도화가 이뤄질 수 있고 기업정보와 보험정보를 결합하면 소상공인들이 주로 가입하는 보험 상품과 보장 내역을 분석할 수 있다"고 설명했다. |
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