미국 보험사 AIG, 심사를 AI에 맡겨 90% 줄였다
미국 보험사 AIG가 기업보험 심사에 AI를 붙여 서류 검토 시간을 90% 넘게 줄였다. 이 숫자는 AI 업체 Anthropic이 공개한 자사 고객사례 기준이지 제3자가 검증한 수치가 아니다. 측정 방식도 공개되지 않았다. 그런데도 이 사례를 들여다볼 이유는 하나 있다. 규제 산업의 판단 업무를 어디까지 기계에 넘겼는지가 적혀 있기 때문이다.
심사 인력이 없어서 놓치던 계약
'인수 심사'는 보험사가 들어온 청약을 받을지, 어떤 조건으로 받을지 판단하는 일이다. 200개국에서 사업하는 AIG에는 중개사와 고객, 제3자로부터 서류가 제각각의 형식으로 들어왔다. 심사관이 자료를 모으는 데만 몇 주를 쓰는 동안 검토하지 못하고 넘기는 청약도 쌓였다. 회사는 이걸 놓친 성장 기회로 봤다. 2023년부터 만든 'Underwriting by AIG Assist'가 청약 건을 전부 읽고 위험 요약과 감사 기록(나중에 추적할 수 있는 판단 근거)을 뽑아주면, 심사관은 정리된 요약에서 출발한다. 북미 중견기업 재산보험 부문인 렉싱턴에서는 2026년 3월 31일 기준 심사 건수가 30% 늘고 견적은 55% 빨라졌으며 계약 성사가 40% 늘었다. 도입 범위는 1년 만에 8개 사업부로 확대됐다.
같은 패턴이 은행과 결제회사에도
| 회사 | 붙인 업무 | 지표 | 변화 | 출처 |
|---|---|---|---|---|
| AIG(미국 보험) | 인수 심사 서류 검토 | 검토 시간 | 90% 이상 감소 | Anthropic 고객사례 |
| BNY(미국 은행) | 법무팀 계약 검토 | 검토 시간 | 4시간→1시간 | OpenAI 고객사례 |
| 페이팔(미국 결제) | 가맹점 심사·보안 검토 | 검토 시간 | 몇 시간→그 일부 | Anthropic 고객사례 |
| 트래블러스(미국 보험) | 코드 병합 | 병합 소요 시간 | 50% 감소 | Anthropic 고객사례 |
미국 은행 BNY는 사내 AI 플랫폼으로 연 3,000건이 넘는 공급업체 계약 검토를 4시간에서 1시간으로 줄였다고 밝혔다. 이 역시 OpenAI가 공개한 고객사례로, 숫자 출처는 BNY 임원 발언이다. 문서를 읽고 걸러내는 심사 업무부터 자동화된다는 점이 공통이다.
"예스도, 노도, 승인한 사람이 없다"
AI 커뮤니티 r/AI_Agents의 익명 글 하나가 이런 사례의 빈틈을 찌른다. 30일 반품 정책을 둔 가게에 35일에 손상 신고가 들어왔을 때 봇은 무엇이라 답해야 하나. 환불에 응하면 예외를 지어낸 것이고, 거절하면 아무도 승인하지 않은 결정이라는 지적이다. 보험 심사에서도 같은 질문이 성립한다. 같은 커뮤니티의 다른 실패담은 더 직접적이다. 에이전트(스스로 일을 처리하는 AI 프로그램)가 너무 자주 확인을 요청하면 사람이 읽지 않고 승인 버튼을 누르게 되고, 너무 뜸하면 틀린 판단을 한참 뒤에 발견하게 된다는 것. "모델은 자신이 틀렸을 때를 잘 모른다"는 이 글의 문장은 AIG의 90%에도 그대로 적용된다. AIG는 사람 심사관이 모든 결정을 감독하는 구조를 전제로 했고, 이 전제가 무너지면 숫자도 함께 무너진다. 고객 접점은 더 차갑다. CBS 보도로 확인된 유나이티드항공의 AI 에이전트 항공권 예약 금지 조치가 해커뉴스에서 뜨거운 토론이 됐다는 사실이 그 온도를 보여준다.
한국 보험사 앞에 놓인 세 가지 걸림돌
한국 손해보험사의 기업보험 심사도 중개사 서류를 읽는 같은 구조다. 첫 번째 걸림돌은 책임이다. AIG는 사람이 모든 결정을 감독한다고 못 박았는데, 국내 금융회사는 AI 판단이 분쟁으로 번졌을 때 누가 설명할지 정리된 곳이 드물다. 두 번째는 데이터다. 청약 서류에는 기업 재무정보가 담긴다. AIG가 규제받는 보험사용 통제 장치와 함께 도입했다고 강조한 대목은 같은 우려를 반영한다. 세 번째는 측정이다. 90%의 분모와 기간 정의가 공개되지 않았다. 벤치마크하려면 지표를 먼저 정의하는 일부터다.
숫자보다 구조
경영학자 스티븐 코비는 기술과 시장에서 거둔 성과에도 조직 안에서 제대로 풀려가는 사람은 드물다고 지적했다. AIG 사례를 뒤집으면 순서가 보인다. 기계를 얹기 전에 심사관이 무엇을 볼지부터 다시 정의했다. 90%는 그 설계가 맞았을 때 나오는 결과지일 뿐이다.
분석 근거: Anthropic 고객사례(AIG·페이팔·트래블러스), OpenAI 고객사례(BNY), Hacker News 토론, r/AI_Agents. 공개 자료에 근거한 분석입니다.
