롯데손해보험이 AI 개발 및 운영 플랫폼을 성공적으로 구축했습니다. MLOps 기반 인공지능 시스템으로 보험업계 디지털 전환을 선도하는 롯데손해보험의 전략과 혁신 사례를 자세히 소개합니다.
📌 롯데손해보험, 보험업계 AI 플랫폼 구축으로 디지털 전환 선도
2024년, 롯데손해보험이 보험업계의 패러다임을 바꿀 중대한 발걸음을 내디뎠습니다. 바로 AI 개발 및 운영 플랫폼 구축을 완료하며, 기존의 전통적인 보험 서비스 방식에서 벗어나 데이터 중심, AI 기반의 디지털 보험사로 변모하고 있습니다.
보험 산업은 본질적으로 데이터 집약형 비즈니스입니다.
가입자 정보, 사고 데이터, 보험금 청구 기록, 리스크 평가 데이터 등 수많은 정보를 실시간으로 처리하고 분석해야만 경쟁력을 유지할 수 있습니다.
하지만 기존 시스템은 이러한 데이터의 실시간 분석과 효율적인 처리를 지원하기에 한계가 있었습니다.
롯데손해보험은 이러한 한계를 극복하고, 고객 중심의 스마트한 보험 서비스를 제공하기 위해 AI 플랫폼을 기획하고 구축하게 되었습니다. 이번 프로젝트는 단순한 시스템 고도화가 아닌, 비즈니스 프로세스 전반을 재설계하고 AI를 중심으로 업무 혁신을 이룬 대규모 디지털 전환 프로젝트입니다.
🔎 롯데손해보험 AI 플랫폼 구축 배경과 추진 동기
✅ 보험업계의 급변하는 트렌드
- 비대면 서비스 강화: 모바일 앱, 챗봇 등 비대면 채널에서 고객 경험의 질이 보험사 선택의 중요한 기준이 되었습니다.
- 초개인화 서비스 수요 증가: 고객 데이터에 기반한 맞춤형 상품과 서비스 제공이 보험사의 차별화 전략으로 자리 잡고 있습니다.
- 규제 준수 및 데이터 보안 강화: 금융과 보험 분야는 엄격한 규제가 적용되며, 개인정보 보호가 핵심 과제로 떠오르고 있습니다.
✅ 롯데손해보험의 디지털 혁신 필요성
- 기존 온프레미스 시스템의 한계로 데이터 분석 및 인공지능 적용이 제한적이었으며, 확장성 부족으로 인해 비즈니스 확장에 걸림돌이 되었습니다.
- AI 기술을 통한 업무 프로세스 자동화 및 최적화가 필요했고, 이를 위해 데이터 활용 체계를 근본적으로 재설계해야 했습니다.
⚙️ MLOps 기반 롯데손해보험 AI 플랫폼 주요 기능 및 기술
롯데손해보험이 도입한 AI 플랫폼은 MLOps 프레임워크를 기반으로 설계되었습니다.
MLOps는 DevOps(개발-운영 통합 관리)를 머신러닝 환경에 적용하여 AI 모델의 개발과 배포, 운영을 자동화하고 최적화하는 기술입니다.
1️⃣ 데이터 통합 및 거버넌스
- 다양한 내부 시스템(청구, 심사, 고객센터 등)과 외부 데이터(신용정보, 공공데이터 등)를 실시간 연동하여 데이터 통합
- 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스를 동시에 운영해 비정형 및 정형 데이터를 유연하게 저장 및 관리
- 데이터 거버넌스 체계를 통해 데이터 품질 관리 및 준법 감시 기능 강화
- 개인정보 비식별화 및 암호화 프로세스를 표준화해 정보보호 강화
2️⃣ AI 모델 개발 및 학습 환경 최적화
- GPU 클러스터 기반 분산 학습으로 대규모 데이터셋도 빠른 시간 안에 학습 가능
- AutoML 기술을 통해 모델 개발의 난이도를 낮추고, 비즈니스 담당자도 AI 모델을 쉽게 구축 가능
- 다양한 머신러닝 및 딥러닝 프레임워크(TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn 등) 지원
- 실험 관리 시스템(Experiment Management)을 통해 다양한 하이퍼파라미터 튜닝 결과를 체계적으로 기록하고 관리
3️⃣ 지속적 통합과 배포(CI/CD)
- 모델의 신속한 배포와 버전 관리를 위한 CI/CD 파이프라인 구축
- 자동 배포 및 롤백 기능으로 시스템 장애 최소화
- 모델 성능 실시간 모니터링 및 자동 재학습(Online Learning) 지원
- XAI(설명 가능한 AI) 기능으로 보험 심사 등 민감한 업무에서도 투명성과 신뢰성 확보
🚀 AI 플랫폼 구축 프로세스 및 전략적 접근 방식
롯데손해보험은 AI 플랫폼 구축을 위해 3단계 접근 전략을 수립하고 실행했습니다.
✅ 1단계: 인프라 구축 및 클라우드 전환
- 하이브리드 클라우드 인프라 설계
- 민감 정보는 온프레미스 보안 서버에 저장, AI 분석 및 모델 학습은 퍼블릭 클라우드에서 수행
- 클라우드 네이티브 서비스 도입으로 확장성과 민첩성 강화
✅ 2단계: 데이터 아키텍처와 거버넌스 확립
- 데이터 카탈로그와 메타데이터 관리 시스템 도입으로 데이터 검색성과 재사용성 향상
- 개인정보보호 및 법적 규제 준수를 위한 DLP(Data Loss Prevention) 시스템 구축
✅ 3단계: 전사 AI 생태계 조성
- 내부 AI 인재 양성 프로그램 운영
- 데이터 사이언티스트와 비즈니스 부서의 협업을 촉진하는 통합 플랫폼 제공
- AI 윤리 가이드라인 수립으로 알고리즘 편향성 최소화 및 사회적 책임 강조
💡 AI 플랫폼 도입 후 비즈니스 성과와 혁신 사례
롯데손해보험의 AI 플랫폼 도입은 단순히 기술적인 혁신을 넘어, 비즈니스 모델 자체를 재설계하는 수준의 변화를 이끌어냈습니다.
| 분야 | 주요 성과 |
|---|---|
| 고객 경험 혁신 | AI 챗봇과 상담 시스템으로 고객 문의 응답 시간 30% 단축, 만족도 20% 증가 |
| 보험 심사 자동화 | 머신러닝 기반 보험 심사 자동화로 업무 속도 40% 향상, 오류율 25% 감소 |
| 사기 탐지 고도화 | AI 리스크 분석 시스템으로 보험 사기 탐지율 30% 향상, 리스크 비용 15% 절감 |
| 운영 비용 절감 | 업무 자동화와 효율화로 연간 운영 비용 20% 절감 |
| 신상품 기획 지원 | AI 기반 시장 분석 및 고객 인사이트 도출을 통해 맞춤형 상품 개발 속도 50% 증가 |
🌐 AI 플랫폼이 여는 롯데손해보험의 미래
롯데손해보험은 AI 플랫폼을 기반으로 보험업계 디지털 리더십 강화를 목표로 하고 있습니다.
AI 기술과 데이터를 통해 초개인화 서비스를 강화하고, 고객에게 더욱 정교한 상품과 서비스를 제공할 예정입니다.
향후 전략
- 초개인화 보험 추천 서비스: 고객 데이터를 바탕으로 실시간 맞춤형 보험 상품 추천 시스템 구현
- AI 기반 보험금 자동 심사 및 정산 시스템 확대
- 헬스케어 및 웰니스 서비스 통합을 통한 예방 중심 보험 모델 구축
- AI 윤리 및 데이터 거버넌스 강화로 지속 가능한 디지털 경영 실현
- 글로벌 인슈어테크 기업과의 협업으로 기술 경쟁력 강화
❓ 자주 묻는 질문 (FAQ)
1. 롯데손해보험의 AI 플랫폼은 기존 시스템과 어떤 차별점이 있나요?
기존 시스템은 단순한 자동화에 초점이 맞춰져 있었지만, 롯데손해보험의 AI 플랫폼은 MLOps 기반으로 전 과정의 자동화와 최적화를 실현했습니다. 특히 데이터 거버넌스와 AI 윤리 가이드라인을 체계적으로 반영한 것이 강점입니다.
2. AI 플랫폼이 고객 서비스에 어떤 변화를 가져왔나요?
챗봇과 상담 자동화 시스템을 통해 고객 문의 응답 속도가 빨라졌고, 맞춤형 상품 추천 기능으로 고객 만족도가 상승했습니다.
3. AI 플랫폼에서 가장 주목할 기술은 무엇인가요?
**Explainable AI(XAI)**와 AutoML 기술입니다. 비전문가도 쉽게 AI 모델을 개발하고 운영할 수 있으며, 결과에 대한 설명 가능성도 확보했습니다.
4. 개인정보 보호는 어떻게 강화되었나요?
클라우드와 온프레미스를 결합한 하이브리드 아키텍처를 채택해 민감 정보 보호를 강화했고, DLP 솔루션으로 데이터 유출을 방지합니다.
5. 향후 AI 플랫폼의 발전 방향은?
초개인화 서비스 강화, AI 윤리 준수, 헬스케어 서비스 통합 등을 통해 보험의 패러다임 전환을 선도할 계획입니다.