AI거버넌스 시대의 「보험약관등 이해도 평가」제도 발전 방안: EDA 기법을 활용한 탐색적 연구
Improvement Measures for the 「Readability Assessment System of Insurance Policies」 in the Age of AI Governance: An Exploratory Study based on EDA Techniques
정영은(보험개발원)
11권 1호, 265~270쪽
초록
현재 「보험약관등 이해도 평가 」제도가 운영되고 있으며, 실제 소비자 민원 건수 감소 효과는 미흡한 건 사실이다. 본 연구는 AI 거버넌스 전환기를 맞아 데이터 기반으로 현행 제도의 실효성을 진단하고 발전 방안을 제시하는 데 목적이 있다. 이를 위해 2019~2025년까지 「보험약관등 이해도 평가」 결과 점수는 보험개발원, 민원 건수는 생명보험협회 공시 데이터를 수집, R 프로그램을 활용한 탐색적 데이터 분석 및 상관관계 분석을 수행하였다. 분석 결과, 전체 표본에서는 「보험약관등 이해도 평가」 결과 점수와 민원 건수 간 통계적으로 유의한 상관관계가 발견되지 않았다. 이는 「보험약관등 이해도 평가」제도의 효과성에 한계가 있음을 증명한다. 그러나 보험 종류를 조절변수로 투입했을 때 이질성이 발견되었다. '보장성 보험(종신·정기보험, 제3보험)'은 「보험약관등 이해도 평가」결과 점수가 높으면 민원이 감소하는 음(-)의 관계를 보이고, '투자성 보험(변액, 연금·생사혼합)'은 오히려 양(+)의 관계가 나타나 상품의 위험 속성에 따른 차별적 접근이 필요함을 시사하였다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구는 '보험 상품 특성을 반영한 이원화된 평가 체계'를 제안한다. 보장성 보험은 LLM을 기반으로 한 Text AI를 검증하고, 투자성 보험은 리스크 시뮬레이션 기반의 AI로 투자위험 여부를 검증해야 한다. 아울러 모든 보험 종류의 보험약관, 상품설명서는 AI를 활용한 '1차 자체 사전 평가'를 의무화하여 불완전 판매와 민원 감소를 선제적으로 차단하는 예방적 AI거버넌스 구축을 제언하였다.
Abstract
Currently, 「Readability Assessment System for Insurance Policies」 is in operation. However, the effect of reducing the number of consumer complaints is not sufficient. This study is propose 「Readability Assessment System for Insurance Policies」 improving in the context AI governance. The data were obtained from the public boards on KIDI and KLIA for the period of 2019~2025. It used R software EDA and correlation analysis. The analysis revealed no statistically significant correlation between readability scores and number of complaints in the aggregate sample, indicating limitations in the uniform effectiveness of the system. The empirical study demonstrate that no statistically main correlation was found between the scores and the consumer complaints in the entire sample. We can see the following limitations to the uniform effectiveness of the 「Readability Assessment System for Insurance Policies」. However, heterogeneity was found when the product type was used as a control variable. The 'guaranteed insurance' showed a negative (-) relationship in which complaints decreased when the score was high, and the 'investable insurance showed a positive (+) relationship, suggesting that a differential approach is needed according to the risk nature of the product. Based on these results, this study proposes a 'Dual-Track System' reflecting product characteristics. For guarantee insurance, text AI based on LLM should be verified, and for investment insurance, investment risk should be verified with AI based on risk simulation. In addition, we recommend establishing preventive governance by mandating an AI-based first self-assessment to proactively curb mis-selling and reduce consumer complaints.
- 발행기관:
- 한국비즈니스학회
- 분류:
- 과학기술학