보험업에서 생성형 인공지능(AI)의 기술적 잠재력과 실제 업무 활용 사이에 격차가 있는 것으로 나타났다. 보험 관련 업무 상당수가 AI로 처리시간을 크게 줄일 수 있지만 사내 시스템 연동, 규제·책임 문제 등에 가로막혀 실제 활용이 문서 작성 등 일부 영역에 머물고 있다는 분석이다. 26일 금융권에 따르면 보험업은 방대한 문서 처리와 데이터 분석이 필요한 만큼 AI를 통해 업무 효율을 높일 여지가 큰 산업으로 평가된다. 다만 이 같은 기술적 잠재력에 비해 실제 업무에서의 활용은 아직 제한적인 것으로 나타났다. 보험연구원은 미국 노동부 직업정보망에 수록된 업무 가운데 보험 관련 직업에 해당하는 104개 업무의 AI 활용 잠재력과 실제 사용 수준을 비교했다. 선행연구에서 AI 전문가들은 이 가운데 83개 업무가 대형언어모델(LLM) 단독 또는 추가 소프트웨어·사내 시스템과의 결합을 통해 같은 품질을 유지하면서 처리시간을 절반 이상 줄일 수 있다고 평가했다. 모바일 바다이야기게임장 반면 앤스로픽이 지난해 특정 시。의 클로드 실사용 기록을 분석한 결과 충분한 활용이 관측된 보험 관련 업무는 8개에 그쳤다. 이론적으로 AI를 활용할 수 있는 업무와 실제 활용이 이뤄지는 업무 사이에 큰 격차가 나타난 셈이다. 직업별로 보면 보험설계사의 AI 활용 수준이 가장 높게 관측됐다. 고객에게 보낼 안내 메시지와 면담 질문, 맞춤형 상품 설명의 초안을 만드는 데 AI가 활발히 쓰인 영향이다. 고객을 직접 만나거나 관계를 형성하는 일을 AI가 대신했다기보다 대면 업무를 준비하고 지원하는 과정에서 활용한 것으로 분석된다. 한편 보험계리사는 AI를 통한 효율화 가능성이 가장 큰 직업으로 평가됐지만 실제 활용은 상대적으로 저조했다. 보험료율과 책임준비금 산출, 재정건전성 분석 등 핵심 업무를 수행하려면 회사 내부의 민감한 데이터와 시스템을 사용해야 하는 데다 결과의 정확성도 엄격하게 검증해야 하기 때문이다. 모바일 바다이야기상어출현 보험업의 AI 활용을 제약하는 요인으로는 기술의 신뢰성뿐 아니라 규제와 자격 요건, 책임 소재 문제도 꼽힌다. 손해사정 등 관련 자격을 갖춘 사람이 직접 수행하거나 확인해야 하는 업무는 기술적으로 자동화가 가능하더라도 AI에 결정 권한을 맡기기 어렵다. 송윤아 보험연구원 연구위원은 "보험 관련 직업은 AI로 업무 시간을 줄일 수 있다고 평가되는 비중이 높은 것으로 나타나지만 상당수 업무가 간접 노출에 집중돼 실제 활용은 문서 업무 등에 국한되는 경향을 보인다"며 "이는 기술적 잠재력이 곧바로 현장 도입과 생산성 향상으로 이어지지 않음을 보여준다"고 해석했다. 이어 "범용기술의 초기 확산 단계에서 나타나는 시차를 고려하면 이 같은 잠재력과 실제 활용 간 격차는 시간이 지나면서 。차 축소될 가능성이 있다"며 "정형화된 반복 업무부터 사람의 업무를 지원하는 방식으로 AI를 도입해 실무 경험을 쌓을 필요가 있다"고 말했다. 그러면서 "사내 시스템과 데이터 정비, 직원의 AI 활용 역량 강화와 함께 AI의 오류·편향을 다루는 관리체계를 갖춰야 한다"고 덧붙였다. noreferrer