일상 생활 정보에 근거한 사망률 예측은 가능한가?

보험사, 은행, 소매업자들과 같이 풍부한 데이터를 보유하고 있는 회사들은, 예측 모델의 도움으로 건강한 고객들의 언더라이팅 절차를 줄일 수 있는 기회를 가지고 있다.

올해 초 Forbes.com에 흥미로운 기사가 실렸는데, 내용은 미국의 Target(미국 대형 할인점)사가 어떻게 아이의 아빠보다도 훨씬 먼저 십대의 임신을 예측할 수 있었는지에 대한 것이었다. Target사는 통합 분석을 통해 고객들의 "임신 예측" 점수를 부여할 수 있도록 해주는 향기없는 비누, 약솜(cotton balls)과 같은 25개 상품을 찾아냈다. Target사는 또한 임산부의 출산 예정일을 작은 오차범위 내에서 예상하여, 해당 정보를 임산부의 임신 시기에 따른 시의 적절한 쿠폰을 보내는데 사용할 수 있다는 것을 알게 되었다.

이러한 흥미로운 이야기는 슈퍼마켓이 꽤 오랫동안 고객정보(intelligent data)를 어떻게 사용해 왔는지를 보여준다.

고객정보(intelligent data)활용에 대한 다른 예들은 유튜브(YouTube)나 아이튠즈(iTunes)가 개개인의 다운로드 이력에 근거하여 동영상이나 노래를 추천하는 것 등이 있다. 온라인 데이트 사이트도 선호 사항이나 사이트 내에서의 활동을 근거로  “추천 상대”를 제시하는 알고리즘을 사용한다.

이러한 모든 것들이 보험과 무슨 관계가 있을까? 손해보험사들은 꽤 오랜 기간 동안 어떻게 상품 추천에 고객 정보(intelligent data)를 사용할 수 있는지를 보여주었다. 예를 들면 신용 점수에 근거해 자동차 보험을 추천하는 것이다. 하지만, 생명보험은 이러한 고객정보 활용에서 뒤쳐져 있다.

따라서 일상 생활 정보를 바탕으로 사망률을 예측할 수 있다면 어떨까?

폴 헤이틀리(Paul Hately), 스위스리 액셀러레이티드 언더라이팅 글로벌 책임 대표자(Global Head Accelerated Underwriting)는 최근 호주를 방문하여, 생명보험 업계의 “게임 체인저(Game Changer)”라고 부르는 예측 언더라이팅에 대해서 이야기하였다.

“ 예측 언더라이팅은 고객정보 데이터를 활용하여 소비자들의 건강 상태에 대한 관점에 도달하는 것입니다.”라고 폴은 말했다. “여기서 전제는 라이프 스타일과 사망률의 관계가 있는지 확인하고, 있다면 예측 모델을 만들어 언더라이팅 절차를 바꾸는 것입다.” 예를 들어 스위스리의 한 보험 파트너사는 예측모델을 통하여30개 이상의 건강 관련 질문으로 이루어진 자사의 언더라이팅 절차를 “건강한 피보험체(good prospects)” 에 해당하는 간단한 진술 하나로 줄일 수가 있었다.

이것을 달성하기 위해서는, 2개의 비교 가능한 객관적인 데이터 소스, 즉, 개인의 건강(리스크)이 기술된 데이터, 예를 들면, 최종 언더라이팅 결정, 독자적인 서술 데이터(은행 계좌나 고객 카드) 정보가 필요하다.  그리고 이러한 정보들은 상관 관계를 밝혀내기 위해 분석된다. 건강과 상관 관계가 있다고 밝혀진 요인들은 “예측 변수(predicto)”라고 불리어지게 되고, 이러한 예측 변수들을 결합함으로써, 알고리즘이 생성되어, 생명 보험 가입 신청시 표준 요율을 적용 받을 수 있는 가능성을 기준으로 각각의 고객들의 순위가 매겨지게 된다.

“전통적인 언더라이팅이 보험 가입 신청자들 중에 건강하지 않은 소수를 밝혀내는 것에 중점을 두었다면, 예측 언더라이팅은 보험의 보장을 받고 있지 않은 건강한 다수에게 접근하는 것을 가능하게 합니다.”라고 폴은 말했다.

고객에 관한 정보는 어떤 것이든지 고객의 건강 상태 예측에 도움이 될 수 있습니다. “데이터가 많은 것을 말해줍니다.”라고 폴은 말했다. 그리고 ATM 사용 빈도와 같은 명백하지 않은 라이프 스타일 정보들도 예측에 도움이 될 수 있다.

표 1은 영국의 방카슈랑스 회사가 자사 고객들 중에서 한달에 ATM을 15회 미만 사용하는 40세 이상의 사람들이 한달에 ATM을 15회 이상 사용하는 40세 미만의 사람들과 비교했을 때, 생명 보험 가입 신청시, 추가 요율을 적용 받거나 거절당할 확률이 더 높다는 것을 발견하였다.

"긴 언더라이팅 절차, 신청서 작성 비용 및 시간과 같은 생명보험 판매의 주요 방해 요인을 줄임으로써, 예측 언더라이팅 모델은 고객 만족도를 개선시킬 수 있으면서, 일반적인 언더라이팅 필요 상품과 비교했을 때 가격을 상승시킬 필요 없는, 생명 보험 상품을 제공하는 새로운 방법이 될 것입니다.”라고 폴은 말했다.

표2는 예측 언더라이팅 접근법이 어떻게 기존의 일반적인 언더라이팅 필요 상품들과 비교될 수 있는지를 보여준다.

카테고리

통상적인 종이 신청 – 일반적 언더라이팅 계약

스위스리 예측 언더라이팅 간편심사상품 안

질문수

20+

1 – 5 체크박스

작성 소요 시간

~ 45분

~ 1분

판매자 수용도

~ 40%

~ 100%

클레임 지급율(지급건/청구건)

~ 70%

~ 100%

제공 상품 수

다수

1

판매시 조언필요여부

필요

불필요

고지위반 문제

높음

현저히 감소

표 2: 일반적 언더라이팅과 예측 언더라이팅 가입의 비교

지난 12개월 동안, 스위스리는 영국의 2개의 방카슈랑스사와 함께 예측 언더라이팅 상품을 개발 및 출시하였으며, 이 분야 내에서의 입증된 실적을 가지고 있다. 은행들은 대출 사전 승인을 하는데 있어 신용 점수 기법을 사용하므로, 생명보험 업계의 이러한 움직임은 자연스러운 진행이다.

폴은 또한, “만약에 언더라이팅이 세일즈에 걸림돌로 작용하는 상황에서, 엄격한 언더라이팅 기준을 가지고 있고, 예측 모델 구축에 충분한 양질의 데이터를 보유하고 있다고 믿는다면, 이 모델이 아마도 효과를 발휘할 것입니다.”라고 말했다.

2012년 5월 발행