"보험산업 빅데이터 '양날의 검'…고위험군 소외 우려"
보험硏 "가격차별과 위험공유간 균형 잡아야"
(서울=연합뉴스) 구정모 기자 = 보험사가 빅데이터를 활용해 가입자 위험 수준을 세부적으로 분석, 보험료를 차별화할 수 있게 됐으나 이로 인해 일부 소비자가 보장 대상에서 배제될 위험도 있다는 지적이 제기됐다.
오승연 보험연구원 연구위원은 6일 '보험산업의 빅데이터 활용과 사회적 위험공유'라는 보고서에서 보험산업은 가격 차별과 위험공유라는 두 목표를 균형 있게 추구해야 한다며 이와같이 밝혔다.
보고서는 자동차보험 블랙박스 기록, 건강보험 웨어러블기기나 유전정보, 주택이나 홍수보험 지오코딩(주소를 지리좌표로 변환하는 프로세스) 등과 같은 빅데이터는 위험정보를 정확하고 용이하게 확보할 수 있게 해준다고 설명했다.
이 덕분에 보험사는 소비자 위험 수준에 맞게 가격을 차별화하고 다양한 맞춤형 상품도 설계할 수 있게 됐다.
특히 가격 차별화는 저위험군 소비자 보험가입률을 높여 역선택 문제를 완화할 수 있다.
보험료가 평균위험률을 기준으로 책정되니 저위험군은 보험료가 높다고 느껴 가입을 꺼리는 대신 고위험군이 주로 가입하는 현상이 줄어드는 것이다.
보고서는 그러나 보험산업 빅데이터 활용으로 보험 본절적 기능인 사회 위험공유가 약해질 수 있음을 지적했다.
개인 위험을 세세하게 평가해 보험료를 심하게 '개인요율화'하다 보면 고위험군은 보험료가 너무 비싸지거나 가입 대상에서 아예 제외될 수가 있기 때문이다.
더 큰 문제는 유전정보나 건강문제 등 소비자가 스스로 통제하기 어려운 요인에서 발생한 위험을 근거로 보험가입에서 배제할 수 있다는 점이다.
영국은 이런 문제점을 인식해 보험산업에서 유전테스트 결과를 활용하지 않기로 했다.
오승연 연구위원은 "빅데이터 활용으로 사회구성원간 위험의 계층화가 진행되고 위험의 세분화가 심화하는 과정에서 또 다른 사회적 문제가 나타날 수 있다"며 "보험산업이 빅데이터를 활용할 때 사회적으로 바람직한 방향을 고려해야 할 것"이라고 제언했다.
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