교보생명 AI 활용 전략 제안 : 보험 Value Chain 혁신을 위한 디지털 UI/UX 실행 방안 소중한 꿈을 지켜주는

현황 _ ① 고객

보험 고객의 불편은 가입 단계에만 머물지 않는다. 가입 전에는 복잡한 용어와 긴 신청 절차가 문제이고, 가입 후에는 긴 대기시간, 셀프서비스 부족, 복잡한 청구 절차가 주요 불편으로 나타난다. 1) 1) Capgemini, World Life Insurance Report 2025 AI 기반 보험 Value Chain은 상품 설계, 보험인수, 고객응대, 보험금 청구·지급, 사후관리까지 전 과정의 효율성과 고객경험을 함께 높이는 방향으로 확장되고 있다.2) 2. 고객은 보험을 많이 추천받는 것보다, 복잡한 보험 용어를 쉽게 이해하고, 자신에게 맞는 보장을 비교·점검하며, 청구와 계약 변경을 더 빠르고 간편하게 처리하길 원한다.

3. 고객이 원하는 것은 더 많은 판매가 아니라, 이해하기 쉬운 설명, 불편 없는 유지관리, 신속한 청구, 그리고 신뢰할 수 있는 맞춤형 서비스라고 볼 수 있다. 2) 손재희, & 이정우.

(2024, March). 생성형 AI 시대, 보험산업의 AI 활용과 과제 (CEO Report 2024-01호). 보험연구원. 가입 단계 복잡한 용어 보험 약관 및 용어가 이해하기 어려움 35% 긴 신청 절차 가입 과정이 길고 번거롭다고 인식 27% 가입 이후 긴 대기시간 상담·업무 처리 대기시간에 불만 25% 셀프서비스 부족 계약 변경·관리 기능이 부족함 23% 청구 단계 복잡한 청구 절차 서류 제출과 처리 과정이 복잡함 35%

현황 _ ② 경쟁사

경쟁의 초점은 ‘AI를 쓰느냐’가 아니라 어느 가치사슬에 먼저 연결해 고객 유지와 수익성 개선으로 이어가느냐’에 있다. 1_ 삼성생명. (2024년). 2024 ESG 보고서. 삼성생명. 2) 한화생명. (2025년). 2025 지속가능경영보고서. 한화생명. 3) 신한라이프. (2024년). 2024 지속가능경영보고서. 신한라이프. 4) 금융위원회. (2026년 2월 13일). 라이나생명보험주식회사의 혁신금융서비스 지정. 금융위원회. 경쟁사 영업·상담 인수·설계 지원 청구·지급 사후관리 AI 활용 강점

삼성생명1)

AI 챗봇·음성봇을 고객 안내에 활용하고, 앱·홈페이지에서 계약조회·보험료 납입·대출·보험금 청구 등 디지털 셀프서비스를 제공함. 생성형 AI 기반 임직원용 업무보조 챗봇을 시범 운영하고, 보험가입심사 솔루션 구축을 준비하는 등 내부 생산성 향상과 심사 고도화를 추진함. 온라인·모바일 보험금 청구, 서류 제출, 실손24 연계 등 비대면 보상 프로세스를 운영하여 고객 편의와 처리 효율을 높이고 있음.

계약 유지 및 변경, 납입 관리, 대출 등 가입 이후 관리 기능을 디지털화하여 고객 접점을 확대하고, AI를 기반으로 업무 효율을 높이는 방향이 두드러짐. 내부 업무효율과 심사역량 강화에 상대적으로 강점이 있으며, 표준화된 디지털 셀프서비스를 통해 운영 생산성과 고객 편의성을 동시에 추구하는 유형.

한화생명2)

생성형 AI 기반 「AI STS」를 도입해 FP가 고객별 맞춤 화법을 연습하고 상담 품질을 높일 수 있도록 지원함. 고객 가입현황과 보장내역을 분석해 ‘충분한 보장’과 ‘부족한 보장’을 구분하고, 이를 상담·상품 제안에 활용하는 등 설계사 중심 보장분석 역량을 강화함. 모바일·홈페이지·FP 대리청구·보이는 ARS 등 다양한 비대면 청구 채널을 운영하여 접수 편의성을 높이고 있음.

변액보험 펀드관리, 모바일 화상상담, 고객 중심 디지털 혁신을 지속하며 가입 이후 관리와 커뮤니케이션 채널을 확대하고 있음. AI를 설계사 컨설팅 역량과 고객 맞춤형 보장 제안에 연계하는 것이 특징이며, 영업현장의 생산성과 상담 품질을 동시에 높이는 모델.

신한라이프3)

AI 헬프데스크 「아이온(AI:On)」을 통해 대면·비대면 채널 설계사에게 24시간 상담지원을 제공하고, 스마트폰 영업지원시스템으로 가입 설계와 고객관리를 지원함. 생성형 AI 활용을 위한 지식베이스를 구축하고, 보장분석 고도화·고객 질의응답 자동화·언더라이팅 고도화 등으로 확대하는 방향을 제시함. 공식 홈페이지에서 보험금 청구, 계약조회, 보험계약대출, 실손 접수대행 등 주요 업무를 디지털로 제공하여 비대면 접점을 강화함.

고객 문의와 민원 대응의 신속성·일관성을 높이기 위해 AI 기반 응답 체계를 강화하고, 지식체계와 연계한 고객 응대 역량을 높이고 있음. 설계사 지원에서 출발해 보장분석·고객 Q&A·민원 응대로 확장하는 지식베이스형 AI 활용이 특징이며, 조직 전반의 학습효율과 서비스 품질 향상을 도모함.

라이나생명4)

금융위원회 혁신금융서비스로 지정된 AI 활용 모집 서비스를 바탕으로 AI 상담 활용을 확대하고 있으며, AI 사용 사실 고지 등 소비자보호 장치를 병행함. 공개된 핵심 언더라이팅 AI 사례는 상대적으로 적지만, AI를 활용한 모집·상담 자동화와 이해도 제고 서비스에 무게를 두고 있음. 「서류 ZERO 청구」를 통해 병원 서류 발급 없이 보험금 청구가 가능하도록 하는 등 청구 절차 간소화와 고객 편의 향상에 집중함.

AI·빅데이터 기반 건강관리 플랫폼 「tune H」를 통해 건강 상태 분석과 맞춤형 헬스케어 서비스를 제공하고, 「라이나ON」으로 가입 보험을 쉽게 이해하도록 지원함. 헬스케어·보험 이해도 제고·청구 간소화 등 고객 체감형 서비스에 강점이 있으며, AI를 ‘예방·설명·편의’ 중심으로 활용하는 특징이 뚜렷함.

현황 _ ③ 당사

AI를 ‘보조 기능’이 아니라 자동화 중심의 운영 체계로 확장해야 한다. 보험연구원 자료에 따르면 보험산업의 AI 활용은 우선적으로 업무지원, 고객관리, 보험금 청구·지급에 적용되며, 이를 통해 업무 효율성과 생산성 제고가 기대된다.1) ① 유입 SEO·AEO • 보험·보장·청구 관련 질문형 콘텐츠 필요 • 검색 유입보다 AI 응답 노출 경쟁이 확대 • 고객 질문을 구조화한 정보 설계 필요 ② 탐색·이해 AI 검색/설명 • 복잡한 보험 용어를 쉽게 풀어주는 UX 필요 • 상품·보장·차이를 비교형으로 제시해야 함 • FAQ·요약·표 구조가 탐색 이탈을 줄임 ③ 가입·유지 접근성·신뢰 • 웹접근성은 장차법·소비자보호 대응 기반 • 고령층·취약계층까지 포함한 사용성 확보 • 보장 유지, 해지 방지, 납입 관리 UX 중요

④ 청구·사후관리 자동화·브랜드 • 청구 서류 안내·진행조회·보완 자동화 필요 • AI 상담 보조와 민원 사전예방 체계 강화 • 접근성 인증은 브랜드 신뢰와 이미지 제고 장점 단점 • AI와 AEO를 결합하면 고객 질문 중심의 보험 정보 노출이 가능해져 유입 효율과 탐색 편의가 함께 개선됨 • 웹접근성 인증은 장차법 대응뿐 아니라 소비자보호 감사 대응과 대외 신뢰 확보에 직접 기여함 • 상품·보장·청구 정보를 요약형·표형·FAQ형으로 재구성하면 보험 이해도와 비교 가능성이 높아짐 • 가입 이후에도 보장 유지, 해지 방지, 납입 관리, 청구 편의까지 디지털 채널 역할을 확장할 수 있음 • 상담 보조·문서 안내·질문 응답 자동화는 채산성과 운영 효율 개선으로 이어질 수 있음

• 접근성 진단, 인증 심사, 퍼블리싱 개선, 구조화 데이터 정비 등 초기 비용과 조직 부담이 큼 • 보험 정보는 규제와 설명의무가 강하므로 AI 답변 오류나 과도한 단순화가 민감한 리스크가 될 수 있음 • AEO는 성과가 즉시 나타나지 않을 수 있어, 중장기적 콘텐츠 운영과 지속 개선 체계가 필요함 • UI/UX, 개발, 콘텐츠, 준법, 소비자보호, 현업 부서가 동시에 움직여야 해 추진 난이도가 높음 • 인증 취득 이후에도 신규 페이지·상품 개편·앱 업데이트마다 접근성과 정보 구조를 재점검해야 함 반복 고객 문의·업무 보험 문의 청구 안내 계약변경 납입/보장 조회 AI 자동화 적용 챗봇·상담보조 청구서류 안내 FAQ/AEO 응답 보장점검 리포트 운영 효율 개선 상담시간 단축 업무 표준화 민원 예방 운영비 절감 채산성·경험 향상 해지율 감소 보장 유지 강화 신규 유입 확대 고객 만족 제고

나아 가야 할 방향

현황 _ ④ 시사점

신규 유입 확대 못지않게, 기존 고객 유지·청구·계약관리 영역의 자동화를 통해 비용을 줄이고 고객 생애가치를 높여야 함 현황(3C’s) 및 시사점 (시장) 경쟁사 (업계) 회사 “고객은 보험 정보를 쉽게 이해하고, 유지·청구를 더 편하게 처리하길 원함” • 복잡한 보험 용어·보장 구조로 인해 디지털 채널에서 상품 이해와 비교의 난도가 높음 • 가입 이후에도 보장 점검, 납입 유지, 보험금 청구와 서류 안내 과정에서 불편이 누적됨 “경쟁사는 AI를 상담, 심사, 청구, 고객관리로 확장하며 고객경험을 개선 중” • 보험업 내 AI 활용은 업무지원, 고객관리, 보험금 청구·지급 영역에 우선 적용되는 흐름 • 차별화 포인트는 단순 챗봇보다 설명, 요약, 추천, 설계지원, 청구 자동화로 이동 중 “웹접근성 감사 대응과 AEO 강화가 동시에 필요한 전환 국면” • 웹접근성 인증은 장차법·소비자보호 감사 대응, 브랜드 신뢰 향상 • 보험 정보를 질문형·요약형·비교형으로 재구성할 필요가 큼 디지털 채널에 적합한 AI 기반 보험 UX 전환 필요

웹접근성 인증을 기반으로 누구나 이용 가능한 신뢰형 보험 디지털 경험 구축 고객 질문·보장 상황을 반영한 AEO 중심의 보험 정보 탐색 구조 및 설명형 콘텐츠 강화 청구·유지관리·문의응대까지 자동화한 AI 기반 디지털 채널로 운영 효율과 고객가치 동시 제고 요약 정리

2. 해외 기업 AI 성공 사례 분석

1 ) 明治安田生命保険相互会社. (2025년 1월 21일). 生命保険の引受査定にAIを活用したリスク予測を導入！～従来の医学査定とAIを組み合わせ、正確・迅速な査定を実現～ 2) Manulife. (2026년 1월 29일). Manulife Canada delivers faster life insurance approvals with AI integration and enhanced digital application. 해외 생명보험 사례는 대고객 챗봇보다 인수심사 정확도와 승인속도 개선에서 AI 성과가 더 뚜렷함을 보여준다. 메이지야스다는 AI 예측모델과 기존 의학심사를 결합해 더 정교한 판단과 더 많은 고객 인수를 가능하게 했고, 매뉴라이프는 자동 승인 시간을 크게 단축했다.

매뉴라이프 사례는 AI의 가치를 기술 자체보다 질문 수 축소, 적응형 질문, 표준화된 입력 방식 같은 신청 UX 개선에서 보여준다. 생명보험 고객은 복잡한 의료 질문에 부담을 느끼기 때문에, AI는 더 많이 묻는 기술이 아니라 더 적절하게 묻고 더 빨리 처리하는 기술이어야 한다.

두 사례 모두 AI를 단독 의사결정 장치로 두지 않고 기존 심사체계와 결합하거나 복잡한 사례는 사람 심사로 넘기는 구조를 택했다. 생명보험에서 AI 확산의 조건은 속도 그 자체가 아니라 정확성, 설명가능성, 책임성, 그리고 인간 검토를 포함한 신뢰 체계라는 점을 시사한다.

메이지야스다생명1) 일본 · 생명보험 인수심사 AI 적용 적용 방식 순환기 질환 상품의 인수심사에 AI 리스크 예측모델을 도입해 기존 의학심사와 병행 운영 임상적 판단을 완전히 대체하기보다 정교한 예측을 보조하는 방식으로 심사 정밀도와 속도를 동시에 개선 생명보험 핵심 가치사슬 중 “언더라이팅” 단계에 AI를 직접 연결한 사례로 평가 가능 성과 포인트 정확·신속한 심사 구현, 리스크 판별 고도화 의미 생명보험 AI는 고객 상담보다 인수심사 정교화에서 먼저 성과가 나타남 매뉴라이프2) 캐나다 · 생명보험 승인 프로세스 AI 통합 적용 방식 AI 통합과 디지털 신청서 개선을 결합해 생명보험 승인 프로세스를 단축 신청 단계의 정보 입력과 심사 연결을 매끄럽게 만들어 고객의 보장 개시 시점을 앞당김 생명보험 가치사슬에서 “신청–심사–승인” 흐름을 끊김 없이 연결한 디지털 전환 사례 성과 포인트 승인 속도 향상, 고객 대기시간 축소 의미 생명보험 AI는 승인 리드타임 단축을 통해 체감가치를 만드는 방식이 효과적 3. AI기반 실행방안 _ ① 보험/금융+디지털 기반 고객 유지·보장 유지 서비스 기존 고객의 해지율을 낮추고 보장 유지율을 높이기 위해 ① AI 보장점검 리포트, ② 유지위험 고객 사전케어, ③ 청구·납입·계약변경 통합관리의 3가지 디지털 유지관리 서비스를 제안함

타깃고객 서비스(안) 서비스 컨셉 세부 내용 ① 기존 계약 유지 고객 보장 공백 우려 고객 (기존 계약은 있으나 보장 이해가 부족하거나, 보장 변경 필요성이 높은 고객) AI 보장점검 리포트 서비스 고객의 기존 계약, 보장 항목, 납입 상태, 라이프사이클 변화 정보를 통합 분석하여 '현재 유지해야 할 보장'과 '추가 점검이 필요한 영역'을 리포트 형태로 제공 • 주요 기능 : 계약 요약, 보장 공백 점검, 중복 보장 확인, 납입 현황 안내, 생애주기별 리마인드 • 운영 방식 : 고객 마이페이지/앱에서 월별 자동 생성, 필요 시 상담 연결 또는 e보험 연계 추천 • 기대 효과 : 고객이 자신의 보험을 쉽게 이해하게 되어 해지 충동을 줄이고, 보장 유지의 필요성을 체감하도록 지원 ② 유지위험군 고객 해지 가능성·납입중단 가능성 고객 (보험료 부담, 이용 저조, 장기 미접속, 상담 이력 등을 보이는 고객) 유지위험 고객 사전케어 서비스 AI가 납입 패턴, 접속 이력, 상담 이력, 청구 경험, 고객 반응 데이터를 분석하여 유지위험 가능성이 높은 고객을 조기 탐지하고 선제적으로 케어 • 주요 기능 : 납입일 전 알림, 실효·해지 위험 징후 탐지, 보장 유지 필요 안내, 맞춤형 케어 메시지 발송 • 운영 방식 : 고객별 위험 수준을 구간화하여 메시지·상담·혜택 안내를 차등 적용 • 기대 효과 : 해지율 감소, 실효 예방, 기존 고객의 관계 유지 강화, 채산성 중심의 유지관리 효율화 ③ 청구·관리 이용 고객 청구·납입·계약변경 이용 고객 (보험금 청구, 주소·연락처 변경, 자동이체 변경, 문의 빈도가 높은 고객) 청구·납입·계약변경 통합관리 서비스 보험금 청구, 납입 조회, 계약변경, 서류 안내를 하나의 흐름으로 연결하여 고객이 복잡한 절차를 반복하지 않도록 하는 디지털 셀프서비스 기반 통합 관리 구조 • 주요 기능 : 청구 진행조회, 누락서류 안내, 납입/자동이체 확인, 계약정보 변경, AI 안내 챗봇 연계 • 운영 방식 : FAQ, 요약 안내, 단계형 화면, 접근성 반영 UI로 절차 이해를 지원 • 기대 효과 : 청구·변경 과정의 불편 감소, 민원 예방, 상담센터 부담 완화, 고객 만족도 및 신뢰도 제고

1) 손재희, 이정우. (2024년 3월). 생성형 AI 시대, 보험산업의 AI 활용과 과제 (CEO Report 2024-01호). 보험연구원. 3. AI기반 실행방안 _ ② SEO·AEO 기반 보험 정보 탐색 UX 고도화 고객 질문 → AEO·SEO 설계 → AI/검색 노출 → 가입·유지 행동 → 성과 고객 질문 • “나에게 맞는 e보험은?”

• “내 보험 보장이 부족한가?” • “보험금 청구는 어떻게 하나?” AEO·SEO 설계 • 질문형 제목·요약답변·FAQ • 비교표·구조화 데이터 • 쉬운 용어·웹접근성 반영 AI/검색 노출 • AI Overview·검색결과 상단 노출 • 스니펫·지식패널·FAQ 노출 • 브랜드 신뢰 및 클릭 유입 증가 가입·유지 행동 • 가입/상담 페이지 유입 • 보장점검 및 유지 안내 • 청구/계약변경 자가처리 성과 • 신규가입 확대 • 해지율 감소 및 보장 유지 • 민원 감소·상담 효율화 ① 신규가입 유도 • 고객이 실제로 검색하는 질문 중심 콘텐츠를 신설 - “사회초년생 보험 추천”, “실손보험 꼭 필요한가?”, “어린이보험 언제 가입?”