Infinity 보험사, 예측분석을 도입하여 보험청구 처리 프로세스를 혁신적으로 개선하였다!

 

  

 

 

Infinity Property & Casualty Corporation (NASDAQ: IPCC)는 미국 알라바마주 버밍햄에 본사를 두고 있는 자동차보험회사로 2002년에 설립되었으며 2009년 회계연도 기준으로 10억불의 매출을 올린 회사입니다. 미국 전역에 12,500개의 독립적인 대리점을 갖고 있으며 일반적인 자동차보험상품은 물론이고 운전자의 보험사기 위험도가 높아서 통상적인 자동차 보험회사가 꺼려하는 사업용 자동차, 특수차 및 수집용 앤티크차를 대상으로 하는 자동차 보험상품도 취급하고 있습니다.

 

“예측분석을 통해 우리는 회사의 자금이 지속적으로 누출되는 구멍을 봉합할 수 있었습니다.” 
- Bill Dibble, Infinity 보험사 보험청구 처리업무부문 수석부사장

 

Infinity 보험사에서 25년을 근무한 Bill은 대부분의 보험금청구 처리업무분야에서 일을 하였습니다.  또한 그는 한결같이 열정적으로 보험금청구 업무를 효율적으로 처리하기 위한 방법을 찾고 기존의 방법을 개선하여 왔습니다.

 

Bill Dibble은 예측분석이 만능해법 “은탄환”이라고 믿지는 않지만, 예측분석이 회사의 새로운 도전과 기회를 지원할 수 있다는 사실을 경험하게 되었습니다. 비록 그의 전문분야가 보험청구 처리분야이지만 그는 광대하고 전사적인 회사의 비전을 제시하고 그 비젼을 실현시키는데 앞장서고 있습니다.

 

좋은 아이디어는 흔히 간단한 것에서부터 시작됩니다.  Dibble의 아이디어 역시 그랬습니다.  그의 아이디어는 대출신청자의 신용도를 점수 매기듯이 보험청구건을 점수 매겨서 보다 청구사기를 집어낼 수 있도록 보다 체계적이고 효율적이고 정확한 방법으로 제공하자는 것이었습니다.  하지만 이것은 시작에 불과하였고 그의 다음 목표는 보다 현명한 보험청구 처리 프로세스 워크플로우를 위한 일정한 심사 지능을 갖추도록 하는 것이 였습니다.  이러한 그의 노력으로 인해 Infinity보험사의 대리점들의 보험청구 처리절차를 대폭 개선시킬 수 있게 되었고 외부 조정자의 의존성을 낮추고 조정비용을 절약할 수 있었으며 보험청구 처리속도의 향상을 통해 더 많은 고객들을 만족시킬 수 있었습니다.

 

예측분석을 통해 늘어나는 보험사기 문제에 대해 대처할 수 있었고 더 나아가 회사의 궁극적인 목표인 세계적인 수준의 보험청구 처리 능력의 실현을 이룰 수 있었습니다.  그의 비전을 양육하고 현실화 시키기 위하여 그는 그의 아이디어를 회사의 업무 전반에 걸쳐서 사용될 수 있는 방법을 찾고 이러한 그의 노력을 통해 그는 전사적 관점의 시각을 갖고 되었고 비전 설계자가 되었으며 예측분석의 전도사가 되었습니다.

 

정보의 가치를 믿음으로써 Infinity 보험사의 사례는 예측분석의 도입성공을 위해서는 얼마나 경영진의 하향적(topdown) 지원이 필요한지를 보여줍니다.

 

Dibble라인의 관리자와 지역 보험청구 처리 매니저들은 명확히 설명할 수 없는 직감적인 뭔가를 믿었습니다.  “예측분석이 효과적이기 위해서는 예측정보의 소비자가 그 결과를 믿어야 한다.”라고 Dibble은 주장하였습니다.

 

Dibble은 예측분석을 적용하여 위험성 높은 청구 건을 조기에 보다 효과적으로 식별하여 특별조사팀(SIU)에 넘기고, 위험성이 비교적 낮은 신속히 처리하여야 할 청구건을 조기에 보다 효과적으로 식별함으로서 보험청구 처리절차를 획기적으로 개선하였습니다.  일반적으로 효율적으로 보험사기(Fraud)를 감지하지 못하는 이유는 담당자의 무관심, 청구처리의 일관성의 결여 또는 학습능력의 결여 및 법정소송을 회피하려는 마음에서 나오게 됩니다.  예측분석을 접목하여 “의심스러운” 청구건을 조기 식별함으로써 보다 많은 사기청구건을 적발할 수 있는 바탕이 되고 누수 되는 회사의 자금을 줄일 수 있게 되었습니다.

 

Dibble은 오랜 보험청구건 심사경험으로부터 도출되는 비즈니스룰과 예측분석 모델링을 결합함으로써 보다 안정적이고 보험청구 처리 프로세스를 만들 수 있었습니다.  또한 위험성 수준에 따라 추천하는 대응행동을 정의할 수 있게 됨에 따라 보다 효율적인 보험청구 처리 프로세스를 갖게 되었습니다.

즉, 비즈니스룰과 예측분석모델링의 결과를 복합적으로 사용하여 예측한 위험성 수준이 아주 낮은 경우에는 고객 서비스 관점에 초점을 두고 신속한 처리를 하여 고객만족도를 높였으며, 위험도 수준이 비교적 낮은 경우에는 담당자가 주의하며 처리하도록 하였으며, 위험도 수준이 중간 정도인 경우에는 해당 책임자에게 청구건을 같이 살펴보도록 보고하도록 하였으며, 위험도 수준이 높은 경우에는 보험금 지급을 보류시키고 특별조사팀 SIU에 보고하여 상세한 조사를 수행하도록 하였습니다.

 

이와 같은 보험청구 처리업무 프로세스의 최적화는 보험청구 처리부서에게는 콜센터 업무 부하량을 감소 시키고, 저위험건을 급행처리 하면서 처리비용을 대폭 낮출 수 있고 따라서 고객만족도가 증대되는 효과까지 얻을 수 있었습니다. 특수조사팀 SIU의 입장에서는 고위험건을 즉각적으로 조사할 수 있게 됨으로써 시간경과로 망실될 수 있는 기억내용을 보존할 수 있어 증인의 상세한 진술을 확보할 수 있었으며, 현재 처리 진행 중이거나 처리가 종료된 청구건에 대한 증거의 확보가 가능해짐으로써 경험학습효과를 극대화 시킬 수 있었습니다. 또한 SIU보고건수 및 품질이 증대되고 보고되는 청구건 별 순위점수 부여로 업무처리의 효율성이 증대되고 위험요소의 설명정보인 지표정보가 제공되고 SIU의 권고 조사단계의 시행이 가능해짐으로써 최적의 보험청구 처리 워크플로우를 만들 수 있게 되었습니다.

 

 

도입 효과 : 
Infinity 보험사는 예측분석을 도입한지 6개월 만에 400%의 ROI를 구현하였고, 지불준비금이 1200만 달러가 증가되었으며, 추가조사가 필요한 의심스러운 보험청구건의 감지시간이 95%이상 감소되었으며, 의심스러운 보험청구건을 추적하여 적발해 내는 성공율이 50%에서 88%로 증대되었으며, 큰 손실을 가져다 줄 것으로 판단되었던 보험청구건 중에 25%는 조기조사를 통해 지급금액을 최소화 할 수 있게 되어 회사의 손실조정비용(LAE) 비율을 향상시킬 수 있게 되었다.

 

- 출 처 : IBM SPSS Software Customer Story (http://www-01.ibm.com/software/analytics/spss/)