한화생명이 빅데이터를 활용해 3년간 300억원의 보장성 보험료가 추가 유입되는 효과를 얻었다고 3일 밝혔다.

한화생명은 2017년 5월부터 빅데이터를 통해 고객별 위험도를 예측하는 언더라이팅 통합 스코어링 시스템 ‘HUSS’를 시행하고 있다. HUSS는 2011년 이후 가입된 신계약 70만건을 분석해 개발됐다. 고객의 성별, 연령, 체질량지수(BMI), 음주·흡연 여부, 보험료 연체정보 등 약 120개의 항목을 반영해 8400만건의 사례를 빅데이터로 본 것이다.

시스템은 이같은 분석 결과에 따라 보장성 보험에 가입하는 고객 중 사고·질병 발생 위험도가 낮은 고객군을 선별해 가입 가능한 보장금액 한도를 높여준다.

기존 보험사들은 고객 수요가 많은 입원, 수술, 암진단과 같은 보장은 위험관리 차원에서 최대한도를 제한하고 있는데, 한화생명은 빅데이터 기반 예측 모델을 활용해 우량고객에게 해당 한도를 확대했다.

예를 들어 암보험 진단금 한도가 2억원인데, 보험에 가입하려는 고객이 질병 발생 위험이 낮은 고객군이라면 고객의 진단금 한도를 1억원 더 늘려 3억원으로 해주는 식이다. 고객이 한도를 높이고 싶다고 하면 한도를 높여주고, 그렇지 않으면 본래 한도대로 보험 계약이 진행된다.

현재 재해사망, 일반사망, 재해입원, 질병입원, 수술, 암진단, 성인병진단 총 7개 담보에 대해 적용되고 있으며 고객 별로 산출되는 점수에 따라 1.5~2배까지 한도가 확대 적용된다.

한화생명은 이같은 시스템을 통해 3년간 약 300억원의 보장성 보험료가 추가로 유입되는 효과를 얻었다. 연간 100억원의 보험료를 추가로 거둬들인 셈이다. 한도 확대 신계약 건수는 2만2460건으로 연평균 7200명 이상의 고객이 한도를 늘렸다.

한화생명은 향후 고도화한 빅데이터 분석을 통해 기존의 7개 담보 외 더 세분화한 담보를 추가할 예정이다. 특히 암진단 담보의 경우 고객의 조기 진단 가능성 지표를 추가 반영하는 작업을 준비 중에 있다.

이희진 기자 heejin@segye.com