[기고] 빅데이터 시대 자동차보험료 할인, 가능한 많이 챙기세요

여승희 KB손해보험 자동차상품부 과장

자동차보험 시장은 적자가 지속적으로 확대돼 2014년, 2015년 1조원으 넘는 수준에 이르렀다. 지금의 자동차보험료 할인형 상품은 새로운 정보와 가격 결정 요인이 등장하지 않았다면 출시될 수 없었다.

이러한 시장에서 빅데이터, 핀테크, 인공지능, 자율주행자동차 등 변화의 키워드들이 적극적으로 보험업계에 다가왔고, 실제 그 변화가 직접적인 영향을 주고 있다.

삶의 흔적은 데이터로 쌓이고 그 데이터가 보험사고 정보와 결합하고, 정보는 소통돼 의미 있는 가치들이 분석의 한계를 넘어 상품화되고 있다. 해외에서는 이미 가입자가 자동차보험 보험료를 산출할 때 기존 피보험자의 연령, 차종, 사고관련 정보만이 아닌 그 운전자의 특성, 행태, 운행정보를 적극적으로 수집하고 상품화해 왔다.

미국 자동차보험 시장에서는 이미 운전행태에 따른 사용자 중심 할인(Usage based discount), 안전한 운전자 할인(과실사고이력 등을 고려), 좋은 학생 할인(교육, 성적 등 고려) 등을 적용하고 있다.

기다리던 첫 아이가 내 품에 오던 날, 남편이 평소와 다르게 잔뜩 긴장하며 운전대를 잡던 기억, 최고 속도 40km를 넘지 못하고 차량이 이동하고 있는 게 맞나 싶을 정도로 천천히 자동차를 운행하던 기억은 실제 어린 자녀를 가진 부모들의 운전행태와 사고 정보의 결합으로 그 특성이 데이터로서 가치화된다.

출근할 때 차량보다는 버스나 지하철을 선택하는 사람들의 행태, 주중에는 지하철을 타고 주말에 가족들과 함께 자동차를 타고 운전하는 행동들은, 연간 주행거리와는 별개로 사고 정보와 결합해 그 고유의 특성이 도출된다.

주말마다 캠핑, 나들이, 결혼식 등 행사가 많다. 어쩌다 지방에라도 한두 번 다녀오면 자동차보험 마일리지 할인은 기대할 수 없을지도 모른다. 하지만 주운전자가 주로 絹옳求?교통수단이 대중교통이라면, 어린 자녀가 있다면, 그 특성만으로도 타인과 구분돼 자동차 보험료 할인을 기대할 수 있다.

처음 ''대중교통 이용자들의 자동차 보험 위험이 낮지 않을까?''라는 가설을 가지고 분석을 시작했을 때 대중교통 이용행태라는 특성은 어떻게 정의할 수 있을 것인가, 대중교통 이용으로 차량의 운행거리가 낮아서 위험이 낮은 것은 아닌지(운행거리와 별개로 독립적인 고유의 특성이 있을 것인가)와 관련한 다양한 분석과정이 진행됐다. 실제로 보험과 타 금융기관의 데이터가 결합됐을 때 그 분석과 검증 과정은 다양한 상품 개발 가능성으로 발전됐고 추상적으로 와닿지 않던 ''빅데이터''라는 단어가 한계가 없음을 알 수 있었다.

빅데이터 시대 사람들의 생애주기에서 삶의 흔적들로 만들어진 의미 있는 데이터에서 도출된 다양한 상품들. 조금만 더 관심을 가지고 대중교통 이용할인에, 연간주행거리에 따른 할인에, 어린 자녀가 있다면 그 할인까지 가능한 한 모든 할인, 중복으로 다 받아보자.