한화생명, 빅데이터 활용해 보험료 年 100억원 유입 효과

한화생명은 빅데이터를 활용해 연간 100억원의 보험료 추가 유입 효과를 얻었다고 3일 밝혔다.

한화생명은 2017년 5월 빅데이터를 활용한 가입한도 확대를 시행해 2011년 이후 가입된 신계약 70만건을 고객의 성별·연령·BMI(체질량지수)·음주 및 흡연 여부·보험료 연체정보·모집 설계사(FP) 속성 등 약 120개의 항목을 반영해 8400만건의 사례를 빅데이터로 분석했다.

이를 토대로 고객별 위험도를 예측하는 언더라이팅 통합 스코어링 시스템인 ‘HUSS(Hanwha Underwriting Scoring System)’를 개발했다. 보장성 보험을 가입하는 고객 중 사고·질병 발생 위험도가 낮은 고객군을 선별해 가입 가능한 보장금액 한도를 자동으로 확대해 적용하는 시스템이다.

기존 보험사들은 고객 요구가 많은 입원·수술·암 진단과 같은 보장은 위험관리 차원에서 보험사별로 가입할 수 있는 최대한도를 제한하고 있다. 한화생명은 빅데이터 기반의 예측 모델을 활용해 우량고객에게 그 한도를 확대한 것이다.

영업 현장에서 2만여명의 FP가 고객 관련 정보를 반영해 보험을 설계하면, 기존의 담보한도와 함께 빅데이터로 분석된 스코어가 산출돼 기존 가입가능 금액보다 확대된 보장금액을 안내한다. 보험가입 시 보장이 필요한 고객은 확대된 가입한도로 신계약을 진행한다.

현재 이 시스템은 재해사망, 일반사망, 재해입원, 질병입원, 수술, 암진단, 성인병진단 등 총 7개 담보에 대해 적용하고 있다. 고객 개개인별로 산출되는 스코어에 따라 1.5배에서 최대 2배까지 한도를 확대 적용한다.

이런 효과 덕에 제도 도입 후 3년 만에 약 300억원의 보장성 보험료가 추가로 유입됐다. 연간 100억원 수준이다. 한도 확대 신계약 건수는 2만2460건으로 연평균 7200명 이상의 고객들이 한도 확대의 혜택을 받았다.

빅데이터 모델 분석을 통해 추가 가입한 우량고객은 손익 측면에서도 긍정적이었다. 보험 본연의 이익인 사차손익률이 일반고객 대비 16.5%포인트 더 높은 것으로 나타났다. 사차손익은 보험료 산정 당시 예측했던 보험금지급 보다 실제 지급보험금이 적어 발생하는 이익이다. 위험보험료가 동일하게 100억원이라고 가정할 때 일반고객 대비 한화생명의 빅데이터를 활용한 우량고객이 16억5000만원가량 이익기여도가 높다는 것으로 해석할 수 있다.

한화생명은 향후 고도화된 빅데이터 분석을 통해 기존의 7개 담보 외 더 세분화된 담보를 추가할 예정이다. 암진단 담보의 경우에는 고객의 조기 진단 가능성 지표를 추가 반영한다.