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한화생명 빅데이터의 힘으로 연간 100억원의 추가 유입 효과 얻어
이서연 기자
입력 : 2020.08.03 14:52
ㅣ 수정 : 2020.08.03 15:21
70만건의 신계약, 빅데이터 분석으로 고객별 위험도 예측 / 2017년 5월 도입 후, 년 평균 100억원 보험료 유입
[뉴스투데이=이서연 기자] 한화생명은 3일, 빅데이터를 활용해 연간 100억원의 보험료 추가 유입 효과를 얻었다고 밝혔다.
한화생명은 지난
2017
년
5
월
,
빅데이터를 활용한해 가입한도 확대를 시행한 바 있으며
, 2011
년 이후 가입한 신계약
70
만건을
,
고객의 성별
·
연령
·
체질량지구
(BM)·
음주 및 흡연 여부
·
보험료 연체정보
·
모집
FP(Financial Planner)
속성 등의 항목으로 구분해
, 8400
만건의 사례를 빅데이터로 분석했다
.
이를 바탕으로 한화생명은 고객별 위험도를 예측하는 언더라이팅 통합 스코어링 시스템인
‘HUSS(Hanwha Underwriting Scoring System)’
를 개발했다
.
이 시스템은 보장성 보험을 가입하는 고객 중 사고 및 질병 발생 위험도가 낮은 고객군을 선별해
,
가입 가능한 보장금액의 한도를 자동으로 확대해 적용한다
.
기존 보험사들은 고객의 니즈가 높은 입원
·
수술
·
암진단과 같은 보장은 위험관리 차원에서 보험사별로 가입할 수 있는 최대한도를 제한하고 있다
.
이에 반해 한화생명은 빅데이터 기반의 예측 모델을 활용해 우량고객에게 그 한도를 확대한 것이다
.
영업현장의
2
만여 명의
FP(Financial Planner)
가 고객 관련 정보를 반영해 보험을 설계하면 기존의 담보한도와 함께 빅데이터로 분석된 스코어가 산출돼 기존 가입 가능 금액보다 확대된 보장금액을 안내하며
,
이에 보험가입 시 보장에 대한 니즈가 있는 고객은 확대된 가입한도로 신계약을 진행한다
.
현재 재해사망
·
일반사망
·
재해입원
·
질병입원
·
수술
·
암진단
·
성인병진단 등 총
7
개 담보에 대해
‘HUSS(Hanwha Underwriting Scoring System)’
를 적용하고 있으며 고객 개개인별로 산출되는 스코어에 따라
1.5
배에서 최대
2
배까지 한도가 확대 적용된다
.
가령 암진단 보험금의 경우
,
최대 한도는
2
억이지만 빅데이터 분석 모델을 통해 스코어가 상위
30%
일 경우에는 최대
3
억까지 암진단 보험금 가입이 가능하다
.
그 결과 제도 도입 후
3
년 만에 약
300
억원의 보장성 보험료가 추가 유입되는 효과를 얻었으며 이는 연간
100
억원 수준이다
.
한도 확대 신계약 건수는
2
만
2460
건으로 연평균
7200
명 이상의 고객들이 한도 확대라는 혜택을 받고 있다
.
뿐만 아니라 빅데이터 모델 분석을 통해 추가 가입한 우량고객은 손익 측면에서도 긍정적이었다
.
보험 본연의 이익인 사차손익률이 일반고객 대비
16.5%
포인트
(p)
더 높은 것으로 나타났다
.
사차손익은 보험료 산정 시 예측했던 보험금지급보다 실제 지급보험금이 적어서 발생하는 이익으로 사차손익률이 높을수록 보험사의 위험관리 역량이 뛰어난 것으로 평가된다
.
사차손익률이
16.5%p
높다는 것은 위험보험료가 동일하게
100
억원이라고 가정할 때 일반고객 대비 빅데이터를 통한 우량고객이
16
억
5000
만원 가량 이익기여도가 높다는 것으로 해석할 수 있다
.
한화생명은 향후 고도화된 빅데이터 분석을 통해 기존
7
개의 담보 외 더 세분화된 담보를 추가할 예정이며 암진단 담보의 경우 고객의 조기 진단 가능성 지표를 추가 반영하는 등 지금보다 더 많은 고객들에게 한도 확대의 혜택을 제공할 계획이라고 전했다
.
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