아이지넷

'인슈어테크'라는 개념조차 없었던 시기, 어렵고 복잡한 상품 설명과 중개자 의존도가 높은 보험 분야의 한계를 데이터와 IT기술로 극복하고, 소비자의 주권을 되찾아주겠다는 소명으로 창립되었습니다. 당사는 창업초기부터 수집해온 보험 상품 및 약관데이터와 실제 고객 설계 데이터를 학습시켜 보험 소비자에게 최적화된 상품을 제공하는 진단ㆍ추천 엔진을 개발하였습니다. 이를 기반으로, 모바일 애플리케이션으로 구현된 AI 보험 진단 서비스 플랫폼(B2C) 과 상품 조회 및 보험 진단 솔루션(B2B)을 개발해 제공해 보험사의 디지털전환을 지원하는 사업을 진행하고 있습니다.

또한 보상금 청구와 보상 상담 등 보험 생활을 위한 서비스를 제공함으로써 소비자 중심의 보험 생태계 구축과 보험의 가치 제고를 위해 노력하고 있습니다. 현재는 건강검진정보 분석, 병의원 방문 및 처방 내역 제공 등 라이프 케어 플랫폼으로의 확장을 목표로 관련 서비스를 추가하고 있으며 베트남 시장을 시작으로 해외 진출도 구체화하고 있습니다. 당사는 향후에도 보험 산업에 집중하며 시장과 소비자 변화에 기민하게 대응하고 AI를 비롯한 IT 기술로 보험 시장의 혁신을 주도하며 보험사와 소비자 모두의 필요를 충족시키는 글로벌 인슈어테크 기업으로 성장해 나가고자 합니다.

사업모델 사업모델 개요

당사는 창업 초기부터 수집해온 보험 상품 및 약관데이터와 실제 고객 설계 데이터를학습시켜 보험 소비자에게 최적화된 상품을 제공하는 진단/추천 AI 엔진을 자체 개발하였습니다. 이를 기반으로, 모바일 애플리케이션으로 구현된 B2C 플랫폼을 통한 보험 서비스와 기업용 솔루션(B2B)을 개발해 제공하는 사업 모델을 구축하고 있습니다.

(2) 사업모델의 완성도(2-1) AI 엔진을 통한 보험 설계, 추천의 정합성 당사는 보험설계를 표준화할 수 있는 진단 엔진을 개발하여 보닥으로 서비스할 뿐만 아니라 각 보험사 및 금융사에 B2B로 공급하고 있습니다. 진단 엔진는 소비자가 가입한 보장성 보험을 대상으로 각 상품에 대한 진단과 전체 상품에 대한 종합진단 결과를 점수화(Scoring)하여 직관적인 보장 내역 및 보장 수준의 적정성을 판단할 수 있게 해줍니다. 표준 통계에 의한 '표준 보장 모델'을 설정해 부합 여부를 판단하는 타사와 달리 개인별 위험률(보험사고발생확률) 및 재무상태를 반영한 '개인맞춤형 보장 모델'을 형성한 후 이를 달성하려면 구체적으로 어떻게 조정해야 하는지 제시함으로써 보험 진단과 설계의 새로운 표준을 만들어 나가고 있습니다.

(2-2) 보험 상품 및 약관 조회 데이터 기반 정확한 정보 제공 당사는 웹 크롤링 기술 방식을 통해 1960년대부터 전 보험상품의 약관, 사업방법서,상품요약서 등의 파일을 pdf를 포함, 다양한 형태의 파일로 수집해 보유하고 있습니다. 현재 43개의 생명 보험사, 손해보험사의 약 30만개의 파일을 보유하고 있습니다. 당사는 이를 활용해 마이데이터에서 제공되는 인슈타입 (insu_type, 해당 계약의 보험 종류)의 주계약 및 특약 정보를 정확한 담보명으로 재매칭해 분석한 진단 결과 제공하고 있습니다.

마이데이터로 수집된 데이터는 당사에서 자체적으로 가공하여 마이데이터를 그대로 활용하는 타사와 차별된 분석의 정확도를 보입니다. 현재 마이데이터에서 수집되는 상품명은 실제 보험상품의 종류와 상이한 경우가 많습니다. 마이데이터를 활용하기 위해 약 6개월간 수집한 3만여 보험상품에서 마이데이터 기준, 보험 종류 코드가 실제와 다르게 표기된 보험을 추적하여 보정을 수행하는 기술과 프로세스를 자체 개발해 적용하였습니다.

(2-3) 데이터 선순환 구조 확립 당사는 사업을 영위하면서 획득한 고객/상품/설계 데이터로 엔진을 재학습하며 성능을 유지하는 데이터 선순환 구조를 구축하고 있습니다. 플랫폼으로 수집된 데이터는 자체 가공 기술과 노하우로 AI 엔진을 정교화하고 효율적인 마케팅 활동의 기반이 되며 신규 상품 개발, 사업 확장 등의 기반 자료로 활용되고 있습니다. 사업 기간이 길어지고, 플랫폼 사용자가 늘어날수록 당사의 데이터 자산은 커지고 모델도 정교화되는 선순환 구조를 갖추고 있어 당사의 데이터 경쟁력이 지속적으로 높아지는 구조입니다.

당사는 이러한 환경을 활용하여 보험사에게 특화 상품 개발을 요청해 보닥 고객을 대상으로 한정적으로 판매하고 있습니다. 보닥 전용 상품은 타사에서 판매하는 동일 상품 대비 소비자에게 유리한 가입 조건 및 보장 범위가 설정되어 있습니다. 이는 보닥에서 체결되는 계약의 완전성을 기반으로 보험사가 더 높은 위험을 감수하기 때문으로, 결국 보닥 플랫폼을 통해 보험사와 소비자 모두 윈-윈할 수 있는 구조입니다.

② 설계사 및 GA 측면보닥 플랫폼은 이용하는 설계사의 소득을 높이고, 소속 GA의 수익성을 향상시킵니다. 일반적으로 플랫폼을 활용한 전통 산업의 디지털 전환은 기존 중소 사업자들에게 위협요인으로 인식되어 적대적 관계인 경우가 많습니다. 하지만 보닥 플랫폼은 디지털 플랫폼의 장점과 설계사의 장점을 결합하여 시너지를 창출합니다.

이는 보험 상품의 특성상 AI 엔진을 통한 최적의 추천이 이루어지더라도, 고객에게는 난해하여 구매 전환으로 이어지는 것이 어렵기 때문입니다. 보닥은 AI 엔진의 최적화 상품 추천의 다음 단계로 설계사를 배정합니다. 설계사의 전문적인 상담과 상품에 대한 적극적인 구매 욕구 환기를 통해 계약이 체결됩니다.

보닥을 활용하는 설계사는 1) 보닥으로 유입된 보험 재설계 니즈가 높은 가망 고객의안정적 공급, 2) AI 엔진의 진단 내용에 기반한 상담, 3) 관리 시스템을 활용한 업무 효율 개선이라는 혜택을 받습니다. 보닥 설계사는 마이데이터 연동과 진단 결과를 확인하고 재설계 니즈가 있는 고객의 DB를 획득할 수 있으며, 보닥에 탑재된 엔진을 통해 고객 데이터의 정밀한 진단으로 정확한 보험 상품을 제안하여 계약 체결률과 유지율을 높이고 있습니다. 이는 설계사의 수입 증가로 연결되어 설계사의 경제적, 고용 안정에 기여합니다.

GA는 효율적 영업 환경 제공을 통해 설계사 수수료를 절감하고 보닥 플래너 등 관리시스템으로 경영 효율을 높일 수 있어 매출 및 영업이익이 증가할 수 있습니다. GA의 매출 상승은 당사의 매출 증가로 이어집니다. 결론적으로 당사는 소비자 지출 절감, 보험사 수익성 및 안정성 제고, 설계사 소득 및 GA 수익 증대로 모든 이해관계자가 보닥 플랫폼을 통해 이익을 보는 지속가능한 사업모델을 완성하였습니다.