The Role of Data in inclusive insurance (2024.5)
문제 설정
신흥국 저소득층에 38억 명의 미가입·과소가입 인구가 있고, 침투율을 1%만 높여도 3,800만 명의 신규 고객이 생깁니다. 여성 보험시장 기회는 1.7조 달러로 추산되고, 저·중소득국 5.15억 개 농가 중 중국·인도(전체의 약 60%)는 80%가 가입한 반면 나머지 아시아·아프리카·중남미는 90%가 무보험 상태입니다.
보험업계는 지난 10년간 생명보험 1.4%, 손해보험 7.1% 성장에 그쳤습니다. 전통적 데이터원·레거시 시스템·관행적 언더라이팅으로는 이 시장을 열 수 없다는 것이 출발점입니다. 참고로 은행·보험 시장은 연 6% 성장이 예상되는 반면 인슈어테크는 27%로 전망됩니다.
데이터 활용의 다섯 가지 경로
1. 신상품 설계 — Mercado Pago는 Mercado Libre 플랫폼의 거래행태·상품 데이터(브랜드 평판, 판매량, 반품률, 판매자 리뷰)로 연장보증 상품을 가격책정합니다. 브라질 PicPay는 오픈파이낸스로 공유된 데이터를 활용해 PIX 사기거래 보험을 설계했고, 타행 계좌 거래까지 보장 범위를 넓혔습니다.
2. 가격전략 — 나이지리아 Moove는 Uber·Glovo·Careem의 운행이력·평점·취소율로 우량 기사를 선별하고, 차량 텔레매틱스로 운전행태 데이터를 수집해 상해보험을 가격책정합니다. 농업에서는 지수형(파라메트릭) 보험이 농업보험 프로그램의 **82%**를 차지하는데, OKO Finance는 eLEAF의 기상 데이터로 강우 지수를 만들어 150mm 도달 시 20%, 500mm 초과 시 100% 식의 슬라이딩 지급을 자동화합니다. Blue Marble은 네스프레소와 함께 콜롬비아 커피농가용 Café Seguro를 운영하며, 20년치 위성 기상데이터와 협동조합 농업데이터를 결합합니다.
3. 고객 확보·유지 — 코트디부아르에서 Inclusivity Solutions는 Orange Money 거래데이터로 '충성고객'(거래 5회 이상, 일정 금액)을 선별해 입원·장례보험을 무료 제공합니다. 대상 고객의 약 60%가 가입했고, 가입자는 미가입자 대비 거래건수 20%, 거래금액 24% 증가했습니다. 통신사가 보험료를 부담해도 이탈률 감소로 수지가 맞는 구조입니다.
4. 고객경험 개선 — 영국 Bluezone Insurance는 1,800만 건 환자기록에 딥러닝을 적용해 제2형 당뇨 등 만성질환자용 생명보험을 만들었습니다. 온라인 신청 후 15분 내 견적, 가정용 HbA1c 검사로 몇 시간 내 맞춤 보장을 제공합니다.
5. 청구관리·사기탐지 — Etherisc는 케냐에서 블록체인 스마트계약으로 소농 모바일지갑에 자동 지급하며, 실시간 기상데이터로 시즌 중간 지급(재파종 시기에 맞춘)도 가능하게 했습니다. Lemonade는 청구 영상의 음성·표정까지 AI로 분석합니다. 미국 보험사기 손실이 2022년 3,080억 달러(북미 청구비용의 약 10%)에 달하는 만큼, 사기탐지 시장 자체가 2031년 281억 달러 규모로 성장할 전망입니다.
결론과 한계
데이터가 혁신·비용절감·효율·고객만족의 핵심이고 보험사에게는 시장 확대와 포트폴리오 위험 분산 기회라는 것이 요지입니다. 다만 보고서 스스로 **"데이터 활용과 포용보험 발전은 여전히 제한적"**이며 "데이터가 모든 과제를 해결하지는 못한다"고 명시합니다.
한 가지 눈에 띄는 점은, 8개 사례 중 Lemonade·Bluezone은 선진국(미국·영국) 사례라는 것입니다. 신흥국 사례는 결제 플랫폼(Mercado Pago·PicPay·Orange Money)이나 지수형 농업보험에 집중돼 있어, 포용보험의 실제 진입점이 어디인지를 보여주는 구성이기도 합니다.