|
그가 첫 번째로 제시한 미래 보험 리스크는 보험금 청구가 집중되는 ‘동시성’이다. 안 원장은 “권역 간 동시 피해와 동일 유역 내 동시 피해가 늘어나면서 보험금 청구가 같은 시기에 집중될 수 있다”며 “기후환경 변화, 자연재해, 새로운 감염병의 등장을 현존하는 거대 위험으로 볼 수 있다”고 했다. 물 부족과 정전 등으로 자영업자·소상공인의 매출 타격도 사례로 꼽았다.
안 원장은 동시성의 대응 방안도 제시했다. 그는 “재보험의 요율과 한도가 재조정되고 재난채권의 스프레드가 급변하면 특정 종목과 지역, 고객군의 위험인수 한도가 줄어들 수 있다”며 “보험료와 보장을 안정적으로 유지하기 위해 가입자의 자기 부담을 보험사, 재보험사, 정부가 함께 나누는 손실 계층화를 사전에 설계해야 한다”고 말했다.
인구 고령화에 대한 대응 필요성도 강조했다. 안 원장은 “보험의 가치를 실현하려면 장기간 비용이 발생하는 위험에는 월 단위 지급을 기본 도구로 삼아야 한다”며 “위험의 성격에 맞춘 보험 설계가 가능하고 형평을 기준으로 포용성을 유지해야 다가올 10년을 버틸 수 있다. 이것이 보험업이 사회에 약속할 길이다”고 설명했다.
보험업계에는 보장성·투자성·서비스성을 조화롭게 결합한 복합형 상품 개발과 리스크를 체계적으로 분산하는 전략을 주문했다. 안 원장은 “일정 수준의 사망·질병 보장을 제공하면서 적립금 일부를 연금 형태로 전환하거나 고객의 생애주기별로 소득 보장과 자산운용 서비스를 유기적으로 연계하는 구조가 바람직한 방향이다”고 조언했다.
|
이어 그는 “인공지능(AI) 발전은 보험 인수심사(언더라이팅)나 도덕적 해이(모럴 해저드) 판단을 객관화할 것이다”며 “개인정보 보호나 시스템 오류 등은 새로운 리스크가 될 수 있지만 동시에 보험의 새로운 영역이기도 하다. 단순한 위험 보장을 넘어 사회 인프라로 재정의해야 한다”고 조언했다.
안 원장은 DT 전환 추세 속 과제와 방향도 제시했다. “딥페이크 등 신종 사기는 본인 확인과 문서의 진위 검증을 어렵게 만들어 보험금 지급 단계의 신뢰를 훼손할 수 있다”며 “양자컴퓨터 시대에 대비하지 못하면 ‘지금 저장한 데이터가 나중에 해독될 수 있다’는 우려가 보험 유지율과 신뢰도에 부정적인 영향을 미칠 수 있다”고 지적했다.
끝으로 “신종 위험은 손실 예측이 어려워 전통적 방식으로는 정확한 보험료 산정이 불가능하지만, AI 기반 빅데이터 분석과 외부 데이터 연계를 통해 위험 측정 모형의 정밀도를 높여 나가야 한다”고 말했다.





!['과대망상'이 부른 비극…어린 두 아들 목 졸라 살해한 母[그해 오늘]](https://image.edaily.co.kr/images/vision/files/NP/S/2026/02/PS26021700001t.jpg)
