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회사데이터·업무구조 학습한 AI가 경쟁력 [제19회 국제보험산업심포지엄]

홍예지 기자, 조은효 기자, 김태일 기자, 박문수 기자, 서지윤 기자, 이현정 기자, 임상혁 기자, 이동혁 기자

파이낸셜뉴스

<강연> 이진호 라이나생명 디지털부문 부사장

회사데이터·업무구조 학습한 AI가 경쟁력 [제19회 국제보험산업심포지엄]

"처음부터 거대하고 완벽한 시스템을 만들겠다고 접근하면 상당한 시간과 비용을 들이고도 실질적인 성과를 내지 못할 수 있다. 비즈니스를 개선할 수 있는 한 가지 과제부터 시작해 실제 업무가 얼마나 개선되는지 확인하고, 이를 점차 확대해 나가는 것이 중요하다."

이진호 라이나생명 디지털부문 부사장은 5일 서울 여의도 콘래드호텔에서 파이낸셜뉴스와 보험연구원이 공동 개최한 제19회 국제보험산업심포지엄에서 국내 보험사들의 인공지능(AI) 혁신 전략에 대해 이같이 말했다. 보험사들이 앞다퉈 AI 도입에 나서고 있지만 단순한 업무 효율화와 고객상담 자동화를 넘어 실질적인 비즈니스 혁신을 이루려면 회사 고유의 데이터와 업무구조를 AI가 이해하도록 만드는 것이 핵심이라는 설명이다.

이 부사장은 "우리가 원하는 것은 숫자를 설명하는 AI가 아니다"라며 "왜 이런 일이 일어났는지, 현재 무엇을 봐야 하는지, 앞으로 우리는 무엇을 해야 하는지를 알려주는 AI"라고 밝혔다. 이를 위해 필요한 것이 기업 고유의 비즈니스 구조를 담은 '회사 지도'다. AI에 데이터를 제공하는 것만으로는 충분하지 않으며 각 데이터가 무엇을 의미하고 서로 어떤 관계를 맺는지까지 알려줘야 한다는 것이다.

그는 "AI가 회사의 데이터를 갖고 있더라도 그 데이터가 무엇을 의미하고 우리 회사의 비즈니스와 어떻게 연결되는지 모른다면 제대로 된 답을 내놓기 어렵다"며 "회사의 비즈니스 구조와 데이터 간 관계를 먼저 정립해야 한다"고 말했다.

다만 AI가 기업의 모든 의사결정을 대신 할 수 있는 단계는 아니라는 점도 분명히 했다. AI가 분석과 대안을 제시하더라도 최종적인 전략 선택은 사람의 몫이라는 것이다. 이 부사장은 "AI가 내놓은 결론에 대해서도 어떤 데이터를 활용했고 어떤 논리를 거쳐 도출했는지 검증할 수 있어야 한다"고 강조했다.

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