시장성장 위한 인력 내실화 및 올바른 수요유도
당시 인공지능 솔루션으로 널리 사용되었던 Nexpert Object를 담당하였던 팀이 독립하여 설립한 회사가 코리아엑스퍼트이다. 또한 현재 공급하고 있는 Blaze Advisor도 당시의 Nexpert Object에서부터 지속적 발전을 통하여 진화한 제품이기도 하다.
90년대 초반의 인공지능 시장은 Rule기반의 전문가 시스템을 중심으로 활성화되었다. Rule기반의 전문가 시스템은 Rule Engine을 기반으로 추론중심의 시스템을 지향하였다. 지식처리 기능을 제공하는 추론시스템을 이용하여 특정분야에서 고부가 시스템을 구축함으로써 시스템의 효용성을 제공하고자 하였던 것이다.
BRE 시장성장의 원동력
이를 위해서는 시스템의 성능 및 기술은 물론, 그 외에 필수적으로 수반되어야 할 요건들이 있다. 이들 중 가장 중요한 요소는 시스템 환경일 것이다. 당시의 시스템은 현재의 시스템과 비교할 때, 성능이나 메모리 규모, 등에서 비교가 되지 않을 정도로 떨어지는 시스템이었다. 따라서 사용자가 바라는 성능이 제공되기는 쉽지 않았다.
이에 반하여 현재 사용되는 시스템은 당시에 비하여 수십 배 이상 개선된 시스템으로써, 과거에는 불가능하였던 동시 다발적으로 발생되는 대용량 트랜잭션의 처리가 가능한 시스템이다. 이는 시스템 구현을 위한 핵심적 필수요소로써, 오늘날 BRE 시장이 성장하게 된 원동력이기도 하다. 그러나 이에 못지않게 중요한 것이 환경적 요소이다.
환경적 요소는 시스템을 기획하고, 개발한 후, 사용하는 과정에서 이와 연동되는 제반 환경이다. 시스템적 요소와 기술적 요소는 10여 년의 시간이 흐르는 동안 비약적 발전을 통하여 크게 개선되었으며, 이는 BRE업계 내부에 의한 개선이라기보다는 하드웨어 업체와 같은 BRE업계 외부의 영향이 큰 요소이므로, 여기서는 생략하기로 한다.
시스템적 요소와 기술적 요소를 제외한 환경요소로 BRE업계에서 이 시장의 지속적 성장을 위하여 고려하여야 할 가장 중요한 것은 인력과 수요, 그리고 공급일 것이다. 부실인력에 의한 공사는 부실공사를 초래할 것이며, 이는 시장의 위축을 가져올 것이다. 또한 BRE에 대한 오해로 인한 잘못된 수요 역시, 부실공사를 초래하여 시장의 위축을 초래할 것이다.
90년대 초반 인공지능 시장의 쇠락은 이러한 모든 것이 복합적으로 작용한 결과라고 보아야 한다. 당시, 인공지능 시장에 대한 기대는 매우 높았으나, 이에 대한 이해는 매우 부족하였다. 업체에는 이에 대응할 수 있는 인력을 충분히 보유하고 있지 못하였으며, 시장에서는 급한 마음에 부적절한 수요를 만들어 내기도 하였다. 결과적으로, 당시에 개발된 시스템들은, 일부 시스템들을 제외하고, 충분한 효용성을 입증하지 못하였던 것이다.
이 결과 Rule Engine이 해외에서는 꾸준히 시장을 유지하였던 것에 반하여, 국내에서는 코리아엑스퍼트를 제외하고는 대부분 사라지게 되었었다. 그러나 코리아엑스퍼트가 개발하였던 모 기업의 설비진단 시스템의 경우, 1992년 Nexpert Object로 구축된 이후, 꾸준히 사용되고, 2002년에 Blaze Advisor로 재개발되어 사용되었던 것에서 알 수 있듯이, 적절한 업무에 적합한 인력이 투입되어 개발되었던 시스템은 그 효용성을 충분히 입증할 수 있었던 것이다.
이러한 관점에서, 코리아엑스퍼트는 'BRE 인력의 내실화'와 시장에서의 '올바른 수요 유도'를 주요 전략과제로 생각하고 있다. 이는 코리아엑스퍼트가 성장하기 위한 전략인 동시에, BRE 시장을 선도한 기업으로써, BRE 시장의 지속적 발전을 위한 전략이기도 하다.
BRE 인력 내실화와 올바른 수요유도
코리아엑스퍼트의 BRE 사업전략은 BRE 인력의 내실화와 올바른 수요 유도이다. 내부 인력의 내실화를 통하여, BRE 효율성을 고객에게 제공할 수 있는 BRE 전문인력의 육성 및 내부역량 강화를 의미하며, 올바른 수요 유도는 BRE에 대한 고객의 올바른 이해를 유도함으로써, BRE가 적용되었을 때 결과적으로 업무의 효율성을 향상시킬 수 있는 적정 업무를 선정하여 올바른 방법으로 시스템을 구축하도록 지원하는 것이다.
이는 BRE의 효용성을 고객에게 제공함으로써, BRE 시장의 성장에 기여하는 동시에, 과거 인공지능 시장에서 경험하였던, 부적절한 업무에 대한 남용으로 인한 BRE의 신뢰저하를 방지함으로써, BRE 시장의 지속적 발전에 기여하고자 하는 것이다.
이를 통하여 얻게 될 BRE 시장의 성장과 발전은 코리아엑스퍼트는 물론 이 시장에 참여하는 다른 경쟁업체에도 도움이 될 것이다. 그러나 경쟁에 대한 경계심으로 시장 성장과 발전이 저해된다면, 궁극적으로 그것은 자신에게도 불리한 결과를 초래할 것이기 때문에, 코리아엑스퍼트는 시장의 성장과 함께 성장하고자 노력하고 있다.
BRE 인력의 내실화는 기본적으로 내부 역량 강화를 의미한다. 최근 BRE 시장이 성장하면서, 이 시장에 새로이 참여하는 업체들이 늘어나고 있다. 그러나 늘어나는 업체에 비하여 BRE를 제대로 이해하고 있는 인력의 수는 별로 늘어나지 않고 있는 것이 현실이다. BRE에서 Rule이 처리하는 방식, 내부적으로 Rule이 처리되는 방식, 등은 기존의 프로그래밍 방식과는 상이한 부분이 많다. 더욱이, 지식처리의 중요성이 강조되는 분야에서 사용되는 추론과 같은 개념을 제대로 이해하고 있는 인력은 소수에 불과하다.
대부분의 관련자들은 나름대로의 BRE에 대한 논리를 지니고 있으나, 이러한 논리가 체계적 이론에 기반을 두었다기보다는, 자신의 경험을 바탕으로 자신만의 이론을 만들어 내기도 한다. 이는 마치 장님이 코끼리를 만지는 것과 같이, BRE의 특정 단면만을 전체로 보는 오류를 범하게 된다.
예를 들어, 대부분의 BRE들이 사용하고 있는 Rete 알고리즘의 원리를 이해하고 설명할 수 있는 BRE 전문가는 매우 드문 상황이며, 이것이 추론에서 사용되는 경우, 인공지능의 탐색이론과 어떤 연관관계를 지니고 있는지 명확하게 설명할 수 있는 인력은 더 더욱 드문 것이 현실이다.
이러한 현실에서 BRE를 제대로 이해하지 못한 BRE 전문가가 제대로 된 BRE 컨설팅을 제공하기는 거의 불가능하다. 그 결과, BRE 적용 영역을 잘못 선정하거나, Rule Base의 구축을 전혀 다른 방식으로 진행하기도 한다. 또한, 이를 정당화하기 위하여, 고객들을 잘못 유도하는 경우도 종종 발생하고 있다. 이러한 현상이 반드시 타 업체에서만 발생한다고 자신 있게 이야기할 수는 없다.
따라서 이러한 오류를 방지하기 위하여, 내부역량 강화는 내부교육과 인력 전문화에 중점을 두고 있다. BRE에 대한 심도 있는 교육을 실시하고, 이를 통하여 기존 인력 및 신입인력의 BRE 이해도를 향상시킴으로써, 현장에서의 오류를 최소화하기 위하여 노력하고 있다. 이는 자체적으로 축적한 내부 교육자료와 자체 RBMS 개발방법론, 등을 기초로 이루어지고 있다.
이와 동시에, 인력의 전문화를 시도하고 있다. 즉, BRE 적용업무 영역을 몇 개의 영역군으로 분류하고, 해당영역에서 경험을 축적한 인력을 중심으로 전문화를 꾀하는 것이다. 이는 코리아엑스퍼트가 그 동안 수행했던 다양한 업무분야에서의 BRE 시스템 구축 경험을 보유하고 있기에 가능한 일이기도 하다.
BRE 인력 내실화가 내부 역량강화에 초점을 맞춘 전략이라면, 올바른 수요 유도는 외부 환경에 대한 대응전략이다. 앞서 거론하였듯이, BRE 시장이 발전하기 위해서는 BRE 인력은 물론, IT업계에서 BRE에 대한 올바른 인식을 유도할 필요가 있다.
이는 현재 시장에서 고객이 요구하는 중요한 요구사항 중 하나이기도 하다. 또한, BRE 시장이 지속적으로 발전하기 위하여는 BRE 업체가 BRE 솔루션의 공급은 물론, 시스템의 개발까지 담당하는 형태의 사업형태가 개선되어야 한다. 오라클을 적용하여 개발하는 경우, 오라클 코리아에서 모든 개발을 수행하지 않는 것과 같은 이치이다. 사용자가 직접 BRE를 이용하여 시스템을 개발할 수 있을 때, BRE 시장은 본격적인 성장을 맞이하게 될 것이다. 이를 위하여 필연적으로 제공되어야 하는 것이 교육 프로그램이다.
코리아엑스퍼트는 이러한 관점에서 다양한 교육 프로그램을 개발하여 운영하고 있다. 일반적으로 BRE는 사용이 매우 쉬운 것으로 알려져 있다. 그것은 맞는 이야기이다. 그러나 사용이 쉽다고 대충 개발해도 된다는 것은 아니다. BRE에 대한 이해를 바탕으로 BRE의 특성을 최대한으로 살려서 개발하여야 실질적인 효과를 거둘 수 있다. 이러한 측면에서 교육은 필수적이라고 할 수 있다.
이를 위하여, 코리아엑스퍼트는 BRE에 대한 개괄적인 개념교육, Blaze Advisor를 이용하여 개발할 수 있도록 실습교육을 제공하는 기술자 과정(기술자 과정은 일반과정과 고급과정으로 분리되어 있다.), 개발방법론 교육, 등을 제공하고 있으며, 보다 고급 교육에 대한 수요를 충족하기 위하여, BREW(Business Rules Engine Workshop)라는 프로그램을 통하여, 고객들이 스스로 BRE에 대한 능력을 배양함으로써, 독자적인 개발능력을 보유할 수 있도록 하는 교육과정도 제공하고 있다. 이를 통하여, 코리아엑스퍼트는 전반적인 BRE 인력의 확산과 이를 통한 시장의 성장을 유도하고 있다.
현재의 상황에서는 아직 독자적으로 BRE인력을 보유하고, 스스로 BRE기반의 애플리케이션을 개발할 수 있는 능력을 보유하고 있는 기업은 아주 소수에 불과한 것이 현실이다. 따라서 대부분의 BRE 프로젝트들은 BRE 업체에 의하여 수행되고 있다. 그러나 BRE 업체의 엔지니어는 대개 BRE와 IT의 전문가이며, 해당 업무에 대한 지식은 크게 떨어진다. 이로 인하여, 프로젝트 결과가 기대보다 낮게 나타나는 경우도 종종 발생한다. 이러한 문제점의 해결을 위한 방안이 자체 솔루션 확대다.
코리아엑스퍼트는 국내에서 가장 오랜 기간 BRE 사업을 전개하며, 다양한 분야에서 프로젝트 경험을 축적하였다. 이들 축적된 경험을 솔루션화한 것이 자체 솔루션이다. 여신심사, 계약심사, 상품시스템, eProcurement 등의 업무에서 프로젝트 수행경험을 기반으로 이를 일반화한 상품으로 개발하였다. 따라서 이들 업무 프로젝트를 수행하는 경우, 미리 준비된 솔루션을 사용함으로써, 업무분석 및 개발에 소요되는 시간을 줄일 수 있음은 물론, 업무 특성에 맞는 시스템의 개발이 가능하게 된다.
현재, 코리아엑스퍼트는 대출심사, 계약심사, 가입심사, 의무심사, 청구심사, 등의 다양한 심사업무에 활용할 수 있는 심사 패키지인 NexS3, 보험, 금융, 등의 서비스 산업에서 판매되는 다양한 상품을 편리하게 개발하고 유지 보수할 수 있는 상품시스템 패키지 NexPF, 구매 자동화를 위한 eProcurement 솔루션 NexPro, BPM 패키지들과의 통합경험을 기반으로 축적한 통합 Library, 등의 자체 솔루션을 보유하고 있으며, 업무성격에 따라, 기존에 확보하고 있는 솔루션과 Framework를 이용함으로써, 개발 편의를 도모하고 고객 요구를 만족하는 시스템을 구축하고 있다. 또한, 이러한 노력을 지속적으로 진행함으로써, 새로운 업무 영역에 대한 솔루션 확보에도 많은 노력을 기울이고 있다.
시장이 성장하면서, 새로운 경쟁업체들이 시장에 진입하는 것은 당연한 일이다. 이는 코리아엑스퍼트 입장에서 부정적인 측면보다는 긍정적 측면이 더 많다. 과거와 같은 코리아엑스퍼트만이 뛰는 시장이라면, 이 시장의 규모는 한계가 있을 수 밖에 없다. 그러나, 경쟁업체가 진입한다는 것은 그만큼 시장이 활성화되는 것을 의미하며, 시장의 규모가 성장하는 것을 의미한다. 따라서, 시장 점유율이 다소 낮아진다고 하여도, 전반적 매출이 성장하게 되는 시장의 활성화가 더 필요한 것이다.
BRE의 저변확대와 올바른 BRE의 활용을 통한 실질적 이익의 제공을 위하여, 코리아엑스퍼트는 내실화와 시장 수요의 올바른 유도에 힘쓸 것이며, 이를 통하여 BRE 전문기업이자, 국내 BRE시장을 개척한 회사로서 경험과 기술을 중심으로 사업을 추진할 계획이다.
최근 코리아엑스퍼트가 수행한 일부 프로젝트는 Blaze Advisor의 개발회사인 미국 Fair Isaac사에 소개되어 많은 주목을 받기도 하였다. 또한 2005년에 Fair Isaac사로부터 해외 프로젝트에 대한 제안을 받기도 하였었다. 이는 코리아엑스퍼트의 BRE 기술력이 세계적 수준이 있음을 인정받은 것이라고 자부하고 있다. 이를 계기로, 코리아엑스퍼트는 자체적으로 확보한 솔루션을 국내사업용으로만 사용하기보다는 이를 기반으로 해외진출을 시도하고자 준비하고 있다.
우선적으로 해외에서 관심을 보이고 있는 일부 솔루션을 중심으로 협의를 진행하고 있으며, 이와 함께, 해외 BRE 컨설팅 사업도 협의하고 있다. 국내시장의 활성화와 함께, 코리아엑스퍼트는 국내 BRE 시장의 선도자에서 세계 BRE 시장을 개척하는 선도업체로 또다시 발전하고자 하며, 이를 위하여, 내실화에 더 많은 노력을 기울일 계획이다.
Intelligent EUS
BRE 기반 지능형 전문심사시스템
최근의 사회 동향을 살펴보면, 사고 및 노후에 대한 대비책으로 보험에 가입하는 비율이 높아지고 있다. 특히, 평균 수명의 연장, 소득수준의 증대, 국민건강보험의 불충분한 급부 등과 같은 요인으로 인해 민영건강보험상품에 대한 관심이 높아지고 있으며, 이에 따라 보험사에서도 고객에게 맞는 다양한 보험 상품을 출시하고 있다.
사회적 요구에 따라, 다양한 보험상품이 등장하고는 있지만, 고객이 보험 상품을 청약하고자 한다고 해서 모두 인수결정이 내려지는 것은 아니다. 고객은 보험 가입을 통해 위험 사항 발생 시, 기 선택한 특약에 따라 보험혜택을 받아야 하며, 보험회사에는 보험의 특성과 고객의 정보에 근거한 정확한 심사를 통해 인수결정을 내림으로써, 장기적인 관점에서 수익을 얻을 수 있어야 한다.
심사업무는 보험사의 손익과 직결되는 매우 중요한 업무 중 하나이며, 보험 업무 프로세스 중에서 심사 업무의 필요 영역이 넓다. 청약 시 고객 정보를 토대로 한 청약 심사 및 의적 심사,?보험 가입 이후의 보험금 지급심사 등 보험 업무 프로세스 전반적으로 심사업무가 필요하다.
특히 생명보험사의 경우 심사업무가 더욱 부각되는 이유는 대다수 상품들의 보장기간이 10~30년의 장기상품이라는 것에 기인한다. 장기상품은 평준 보험율를 부과하기 때문에 위험율을 부적절하게 설정하거나 예정위험률과 실제 위험률의 차이가 커지게 될 경우 보험사의 손익에 커다란 영향을 주게 된다. 따라서 장기상품에 대한 보험 심사 업무는 보다 정밀하고, 다양한 심사 기준에 의해 처리 되어야 한다.
현재 보험사의 심사 업무 시스템을 살펴보면 모든 심사업무를 수작업으로 처리하거나, 이미지시스템과 간단한 필터링 기능을 이용하여 부분적으로 자동화 하는 수준이 대부분이다. 이는 몇 가지 요소의 값을 비교하는 것을 제외하고는 해당 고객의 수많은 데이터들을 심사 담당자들이 모두 수작업으로 처리해야 함을 의미한다.
개별 담당자에 의한 수작업 심사는 일관된 심사업무 처리를 어렵게 하는 요인이 되며, 이는 고객 신뢰성 저하로 이어져, 고객확보 및 유지에도 영향을 끼칠 수 있다.?뿐만 아니라, 부분적으로 자동화를 실현하였다고 해도, 심사로직의 변경 사항을 심사파트의 현업 담당자가 직접 수정할 수 없기 때문에 간단한 업무 변경 요건의 반영을 위해서도 IT개발자의 손을 거쳐야 함으로써, 급변하는 시장 환경에 원활하고 유연하게 대응하기에는 한계가 있다.
보험 가입자가 늘어나고, 보험 상품이 다양화되는 현실에 효율적으로 대응하기 위해, 심사역의 지식을 손쉽게 표현하고 시스템화하여, 처리할 수 있는 자동심사시스템의 구축은 매우 중요하다. 상품과 가입자의 특약내용에 따라, 매우 다양하고 정형화되지 않은 심사기준이 존재하기 때문에, 심사업무는 복잡하면서도 많은 업무를 수작업으로 처리할 수 밖에 없다고 여겨지고 있다.
이는 기술적 측면에서, 이러한 심사기준의 다양성 및 비정형성을 기존의 업무로직 프로그래밍 방식으로 수용하기 어렵기 때문인데, 오늘날의 상품 다변화 추세는 심사업무 담당자로 하여금 너무나 많은 작업을 요구하고 있어, 담당자의 심사 노하우 및 지식, 업무처리 기준 등을 효율적으로 시스템화하고, 수정 및 추가, 변경할 수 있도록 함으로써, 심사업무의 자동화율을 높일 수 있는 기술적 대안이 반드시 필요한 시점이다.
코리아엑스퍼트의 지능형 EUS(Intelligent Expert Underwriting System)는 이러한 국내현실을 반영하여, 심사 담당자의 심사 지식 및 노하우, 보험사의 정형/비정형 심사기준을 BRE 기술을 이용하여 보다 용이하게 시스템화 하고, 관리할 수 있도록 함으로써, 보험심사업무의 자동화 영역을 넓히고, 업무의 정확성 및 신속성을 제고하도록 하여, 보험사와 고객이 서로 만족할 수 있는 기반을 제공한다.
기술적 대안으로서의 BRE
국내 보험업계의 심사업무 시스템 구축 현황을 살펴보면, 대체로 기존 시스템의 문제점을 짚기도 어려울 정도로 미미한 수준이거나, 이미지시스템이나 영상 시스템으로 청약서 및 서류를 저장해놓고, 이외의 심사부분을 심사담당자들의 경험에 의해 Cut-off 하여 보험인수결정을 하고 있는 수준이다. 이는 일반 프로그램 코딩 방식으로 시스템을 구축하여, 자동화를 실현하기 어려운 심사 업무의 특성에서 기인한다.?
첫째, 심사업무를 자동화하기 위해서는 IT시스템이 사람이 생각하는 것과 유사한 방법으로 업무를 처리할 수 있어야 한다. 심사라는 업무 자체의 성격상 여러 가지 복합적인 상황을 보고 판단해야 하기 때문이다. 하지만 일반적인 코딩으로는 다양하고 복합적인 기준에 의한 심사를 하기 위한 모듈이나 제어로직을 구현하기가 쉽지 않다. 더구나, 다양한 예외규정까지 처리할 수 있도록 프로그래밍 하는 것은 방대한 개발공수 및 시간을 필요로 하여, 시스템 도입 효과에 비해, 개발 비용이 너무나 방대해 질 수 있다.
둘째, 보험 심사 기준은 매우 자주 바뀐다. 특정 상품에 따른 심사기준의 변화는 상대적으로 덜 할 수 있지만, 고객의 니즈가 다양해짐에 따라 개개인이 적합한 상품을 선택할 수 있도록 상품의 다변화가 이루어지고 있는 현실에서, 보험 상품의 변화와 함께, 심사기준의 변화도 함께 이루어지고 있다.
많은 상품에 다양한 심사기준을 통해 승인율을 조절하게 되고, 다양한 질병에 의해 질의문 생성 및 심사 Rating을 수정하고 추가되는 심사 업무로직의 변화가 많게 된다. 방대한 공수 및 시간을 들여, 심사 업무로직을 프로그래밍 하여, 자동화를 한다고 해도, 이러한 변화를 감당하기 어렵다. 심사로직의 변경은 곧 시스템에 대한 대규모 변경작업을 수반하게 되어, 시장 대응성이 크게 낮아질 수밖에 없다.
자주 변경되는 요소를 Parameter화하여, DB에 관리하는 방식으로 유지보수 효율성을 상당부분 개선할 수도 있지만, 심사업무를 맡는 현업 담당자들이 자주 변하는 심사 로직을 직접 수정할 수 있는 범위는 상당히 제한적이 될 수밖에 없으며, 개발 시 고려해 놓은 유지보수 범위를 벗어나는 변경 사항이 생길 경우, 별도의 어플리케이션 개발 업무가 추가되게 되어, 시스템을 유지 관리하는 것이 수작업으로 업무를 처리하는 것보다 많은 비효율성을 낳을 수 있다.
셋째, 보험심사업무는 리스크를 줄여야 하는 목적을 가지고 있어, 통계적 시뮬레이션을 통해 검증해야 하는 업무다. 보험심사 업무의 심사기준은 단지 보험가입자를 받아들이기 위한 것만이 아니라, 보험가입자에게는 여러 가지 피보험자 및 보험계약자의 여러 가지 정보를 판단하여 위험도에 다른 공평한 보험료를 책정하고 부담하게 하는 것이며, 보험사의 입장에서는 역선택을 방지하고 미래 손실 발생의 가능성이 유사한 위험 계층을 분류하여 안전하고 수익성 높은 보험 계약을 체결하여 기업 가치를 극대화 하는 중요한 업무다.
이에 따라 심사 룰을 수정하고 추가할 때마다 리스크를 줄이는 방법으로 시뮬레이션을 통하여 기업이익을 미리 예측해보고, 기존 데이터를 이용하여 통계적으로 추측하고, 확인해보는 작업이 반드시 필요하다. 현재 대부분의 보험사에서는 시뮬레이션과 통계작업을 IT 개발자에게 요청하고, 이를 추후 확인하여야 하는 번거로움이 있어, 잘 이루어지고 있지 않고 있다.
이와 같은 문제점을 해결하기 위해 추론 기반의 BRE 기술을 이용한 Expert Underwriting System 개발이 필요하다. BRE 기술은 심사업무의 특성을 소화할 수 있도록, 사람이 여러 가지 복합적인 심사기준을 고려하여 판단하는 것과 유사한 추론기법을 기반으로 기존 정보시스템과의 원활한 연계 및 통합이 가능한 개발방법을 제공하고, 심사 업무 담당자가 보유하고 있는 경험 및 노하우와 기업의 정책 등을 한글 기반의 비즈니스 용어로서 룰 베이스에 표현하는 것만으로도 시스템화가 가능하도록 한다.
또한 비 프로그래머인 업무담당자가 직접 유지보수 할 수 있는 환경을 제공함으로써, 개발생산성 및 유지보수 효율성이 극대화 되도록 한다. 각 업무 프로세스에 대한 제어가 BRE에 의해 자동으로 이루어짐으로써 시스템 및 프로세스에 대한 자동화가 실현되며, 개개인이 보유하고 있는 경험과 노하우가 시스템화 되어, 기업 전체의 자산으로서 공유할 수 있게 된다. 다음은 BRE를 이용한 Expert Underwriting System의 개발을 통해 얻고자 하는 것이다.
● 업무 정책 및 심사업무 담당자의 경험, 노하우 등의 시스템화
● 상품의 다변화에 따른 심사업무의 유연한 변화
● 반복되는 업무를 감소시킴으로써 업무의 효율화
● 심사(계약 심사, 의무심사) 업무의 지식 축적을 통한 Knowledge Base 구축 및 재사용성
● 심사업무 자동화 시스템으로 인한 투명성, 신뢰성 확보
● 정책 및 노하우의 표준화를 통한 정책 실행의 일관성 확립
● 통계 및 시뮬레이션을 통해 risk 감소 및 기업 이익 극대화
● 현업 담당자에 의한 심사정책/노하우/프로세스 등의 실시간 유지보수 편이성 및 효율성
● 신속한 심사변화의 반영을 통한? Time to Market의 실현
● 기업이 보유하고 있는 기존 시스템과의 유연한 연계 및 신기술을 통한 광범위한 확장성
외산 솔루션의 한계를 극복
현재 보험업계에서는 EUS(Expert Underwriting System)의 필요성에 대해서는 대체로 인식을 하고 있지만, 구체적인 구현방안 등에 관해서는 풀기 힘든 고민거리로 여기고 있다. 지금까지 보험심사업무를 자동화 할 수 있는 시스템의 개발이 시도된 적은 있지만, 실질적인 EUS라기 보다는 심사업무를 DB화하여, DB 검색에 의해 간단한 분류업무를 수행하도록 하는 것에 머물러 온 것이 현실이다.
이에 대한 대안으로 외산 EUS 솔루션을 검토하기도 하지만, 내장하고 있는 기능 중 상당수가 국내 보험업의 실정에 맞지 않기 때문에, 이들 솔루션을 도입한 국내 보험사는 많은 비용을 들여놓고도 전체 기능 중에 일부분밖에 사용하지 못하는 결과를 낳고 있다.
이에 따라 대부분의 국내 보험사는 자사의 심사기준 및 심사 노하우를 시스템화 하고, 향후 시장 변화에 대응한 심사기준 변경 및 노하우 축적에 대응할 수 있는 EUS를 자체 개발하는 쪽에 무게를 두고, 다양한 기술적 검토를 진행해 오고 있다. 이러한 관점에서 BRE의 EUS 적용에 대한 연구, 개발이 진행 중이며, 적극적으로 이러한 시스템 개발에 투자해야 할 시점이라고 판단하고 있다.
코리아엑스퍼트의 지능형 EUS(Intelligent Expert Underwriting System)는 높은 비용에 비해 활용도가 의심되는 외산 솔루션 패키지를 검토할 수밖에 없는 현실에서 벗어날 수 있도록, 국내 개별 보험사에서 자사에 적합한 심사기준을 용이하게 시스템화하고, 심사업무처리를 자동화하며, 향후 지속적인 노하우 축적 및 심사 기준 변경이 유연한 환경에서 이루어질 수 있도록, BRE를 활용함으로써, 보험사의 경쟁력 향상과 안정적인 이익기반을 창출하도록 하는데 기여하게 된다.
의사결정의 신속화 및 최적화
EUS는 보험사의 종합적인 의사결정과정의 개념으로 이해해야 할 만큼 보험업의 핵심 업무를 다루는 시스템이다. 정보의 비대칭(역선택, 도덕적 해이)으로 인한 보험시장의 비효율적 운영을 예방함으로써 보험회사의 안정적인 이익기반을 창출하게 하는 중요한 기능을 담당하기 때문에, 현시점에서 보험사의 업무 효율성과 맞물려 그 중요성이 더욱 부각되고 있다.
이러한 EUS의 개발에 필요한 기술적 핵심은 심사기준을 구성하는 다양한 요소와 이들 요소를 적절히 배분하여, 수익 및 리스크를 함께 고려한 전략을 수립하고, 이러한 심사기준과 전략을 시의적절하게 시스템화 함으로써, 최적의 의사결정이 이루어질 수 있도록 하는 것이다. 즉, 의사결정 자동화 및 최적화 등 사람이 하여야만 하는 것으로 간주되어온 부분을 시스템이 처리할 수 있도록 하고, 시장상황에 맞추어 손쉽게 변경할 수 있도록 하는 기술이 관건이랄 수 있다. 이는 비단 EUS 뿐만 아니라, BI, BPM 등 RTE(Real Time Enterprise)를 지향하는 IT시스템 전반에서 나타나는 하나의 경향이다.
코리아엑스퍼트의 지능형 EUS는 BRE를 이용하여, 심사 업무 담당자의 지식, 경험, 노하우 등을 축적할 수 있는 시스템을 구축하고 해당 업무를 자동화함으로써, 시장 환경에 대응한 보험사의 심사지식을 축적하고, 이에 따라 전문적인 심사업무를 수행할 수 있도록 하고, 수작업 심사가 필요할 경우, 체계적인 업무 분담을 할 수 있도록 심사건을 분류하는 기능을 제공하게 된다.
또한 보험심사업무부서는 현재의 보험심사건을 바탕으로 통계 및 시뮬레이션 기능을 통해 빠른 시간에 보다 적합한 심사 룰을 선별하여 선정할 수 있게 된다. 또한, 현업담당자가 직접 심사 룰을 실시간으로 유지보수 할 수 있기 때문에 신속하게 정책 및 노하우를 시스템화하고 고객 및 시장의 요구에 즉시 대응할 수 있는 타임 투 마켓을 실현할 수 있다.
국내 보험심사 업무는 인프라 부분이나 심사자 양성, 분야별 심사기법 등 모든 분야에서 미흡한 단계이다. 특히 우리나라 생명보험사의 보험심사 인력은 대부분 다량의 단순 서류심사에 매달리고 있으며, 특히 영업파트의 마감에 의한 실적관리에 급급하다 보면 효율적인 심사업무 수행이 어려운 실정이다.
이러한 부분을 상당히 해소해 줄 수 있는 것이 BRE기반의 지능형 EUS다. 계약심사, 의적심사, 재정심사 등 보험 심사자들이 숙지해야 하는 비즈니스 룰들이 많지만, 대개 개별 담당자의 경험영역이나, 문서, 어플리케이션 등에 산재되어 있다.
BRE기반의 지능형 EUS는 산재된 룰들을 시스템화하여 차세대 시스템이나 연계된 시스템과의 연동을 자유롭게 하고 향후 구현되는 보험 업무의 룰을 분리하여 체계적인 비즈니스 룰을 관리 할 수 있도록 활용하게 되며, 보험 심사 업무뿐만 아니라, 전사적 보험 업무 프로세스의 자동화로 확장 적용될 수 있으며, 향후, BPM, SOA 등과의 유연한 연계를 통해 전사적 차세대 지능형 정보시스템으로 발전 및 활용될 수 있다.
BRE 기술은 규정의 변경이 잦은 업무, 정형화가 어렵고, 예외 사항이 많은 업무, 지식처리가 필요한 업무를 시스템으로 처리할 수 있도록 하는 기술로 해외에서는 이미 검증을 거쳐 성숙기에 접어든 기술이다. 보험심사는 BRE 기술의 적용 목적에 가장 부합하는 업무 중 하나로서, 코리아엑스퍼트의 지능형 EUS는 BRE기술을 통해, 보험심사 업무 자동화의 과제를 해결해준다.