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AI 연재 보강 2 — 보험 보상 청구에 LLM을 붙인다면: 업무 흐름, 사례, 규제, 소송 ​

"보상"을 보험 보상으로 읽을 때의 이야기다. 먼저 한 가지. 아래 내용은 공개된 보도, 공식 자료, 소송 기사에서 읽은 것이다. 보험사가 내부에서 어떻게 하는지는 내가 모르고, 도입 성과 수치는 대부분 회사 발표라서 독립적으로 검증된 건 아니다.

청구 업무 흐름에서 AI가 들어가는 자리 ​

내가 보도와 사례를 읽고 정리한 분류다(공식 표준 분류는 아니다).

단계AI 적용사례에서 본 것
접수대화형 접수, 민원 분류KB손보가 AI 에이전트 6개에 사번을 부여해 민원 분류와 사고 접수를 지원한다는 보도
서류OCR·LLM 문서 추출삼성화재가 암 진단·수술급여 심사에 AI 의료심사를 도입했다는 보도
심사·손해사정과실 산정, 자동 심사DB손보가 블랙박스 영상으로 과실을 산정한다고 발표(평균 5초, 정확도 92.4%). 삼성화재 실손24는 추가 확인이 필요 없는 실손 청구를 자동 심사·지급
사기 탐지이상 징후, 문서·이미지 위변조금융위 AI 기반 보험사기 방지체계 구축 TF 출범(2026-06)
지급심사 후 지급교보생명이 평균 지급 기간 0.24일, 부지급률 1% 미만이라고 발표

이 수치들은 2025~2026년 한국 언론 보도(서울신문, 비즈워치)에서 확인했고, 보험사 발표를 옮긴 것으로 보인다. 정확도와 시간 수치를 그대로 믿을 근거는 없다.

해외 사례 중에는 Allianz의 Project Nemo가 가장 구체적이었다. Allianz 공식 기사에 따르면 Planner, Cyber, Coverage, Weather, Fraud, Payout, Audit 7개 에이전트가 협업하고 호주에서 식품 변질 청구 같은 자연재해성 청구를 처리한다. 처리·정산 시간이 80% 줄었다는 CTO 인용이 있다. 눈에 띄는 건 이 문장이다. 지급 결정은 절대 자동화하지 않는다("Payout decisions are never automated"). 사람이 승인한다. 6편에서 말한 역할 분리가 실제 사례에도 보인다.

Lemonade의 "55%가 완전 자동화" 같은 수치도 돌아다니는데, 내가 연차보고서 원문을 확인하지 못해서 인용하지 않는다.

사기 탐지는 "의심"까지만 ​

금융위 보도자료(2026-06-04)에 따르면 2025년 보험사기 적발액은 1조 1,571억 원이고 미적발분을 포함한 추정치는 약 9조 원이다. TF는 법제, 데이터, 인프라 3개 분과로 구성되고 2026년 9월까지 방지체계 구축 방안을 마련한다고 했다.

설계 관점의 포인트는 구분이다. 탐지는 "이 청구는 추가 확인이 필요하다"는 신호를 내는 데까지만 하고, 부지급이라는 결정은 사람이 한다. 이 구분은 아래 소송 사례의 쟁점과 이어진다. 이 문장은 자료에서 도출한 내 설계 의견이다.

한국의 관련 규제 ​

금융분야 AI 가이드라인(금융위, 2026-06-18 보도자료, 시행 2026-06-22). 7대 원칙에 "보조수단성"이 있다. AI는 현 단계에서 업무의 보조수단이고 최종 판단과 책임은 임직원에게 있다는 내용이다. 법령이 아니라 가이드라인이다. 아시아경제의 지적처럼 권고 수준이라는 시각도 있다. 이것이 감독이나 검사에서 어떻게 작동하는지는 확인하지 못했다.

개인정보 보호법 제37조의2(자동화된 결정에 대한 권리, 2024-03-15 시행). 법 조문 원문이 아니라 해설 사이트와 법무법인 뉴스레터로 확인한 내용이다. 완전히 자동화된 시스템(AI 포함)이 내린 결정이 정보주체의 권리·의무에 중대한 영향을 미치면, 정보주체가 그 결정을 거부하거나 설명을 요구할 수 있다. 처리자는 인적 개입을 통한 재처리나 설명 같은 조치를 해야 한다. 다만 동의가 있거나 계약 이행에 필요한 경우 등의 예외가 있다고 하는데, 보험금 심사가 예외에 해당하는지는 확인하지 못했다. 단정할 수 없다.

인공지능기본법. 고영향 AI의 영역에 "채용, 대출 심사 등 개인의 권리·의무 관계에 중대한 영향을 미치는 판단 또는 평가"가 들어 있다(제2조 제4호, 국가법령정보센터 원문). 보험금 심사가 여기에 들어가는지는 조문만으로는 알 수 없다. 해석과 시행령이 필요하다. 사업자 책무는 3편에서 정리했다.

신용정보법 제36조의2(자동화평가 결과에 대한 설명). 검색 요약만 봤고, 신용평가·금융거래 맥락의 조항이라 보험 청구에 직접 적용되는지는 확인하지 못했다.

보험업법에 AI 자동화 결정이 직접 규정돼 있는지도 이번에 찾지 못했다. 없다고 단정하지 않는다.

해외 규제와 소송 ​

NAIC AI Model Bulletin(2023-12). 검색 요약 수준으로만 확인했다. 보험사가 문서화된 AI 시스템 프로그램을 갖추고 부정확하거나 차별적인 결과의 위험을 관리해야 한다는 모델 회람이고, 주별로 채택해야 효력이 생긴다. 채택한 주의 수는 자료마다 달라서 쓰지 않는다.

NY DFS Circular Letter 7(2024-07). 범위를 정확히 해야 한다. 언더라이팅과 가격 산정에서의 AI 사용을 다룬 것이고 청구 심사가 직접 대상은 아니다. 불리한 결정에는 구체적 사유를 제공하라는 내용이 있다.

Estate of Lokken v. UnitedHealth Group. 메디케어 어드밴티지 가입자 유족이 2023-11에 제기했다. UHG 자회사의 nH Predict가 의사 판단과 무관하게 후속 요양 보장을 거절하는 데 쓰였다는 주장이다. UHC는 이 도구가 청구 심사가 아니라 돌봄 지원 도구라고 반박한다. 법원은 계약 위반과 신의성실 의무 위반 청구를 진행시켰고, 2026-03에는 넓은 범위의 증거개시를 명령했다는 로펌 알림이 있다. 쟁점은 "의사가 결정한다"는 약관 문구가 지켜졌는가다.

Cigna PxDx 집단소송. 2025-03에 법원이 핵심 청구를 진행시켰다는 내용을 검색 요약으로 봤다. 세부는 확인하지 못했다.

둘 다 본안 판단이 나온 사건이 아니다. "AI 거절이 위법으로 판결났다"고 쓰면 틀린다. 위 두 건에서 공통으로 보이는 쟁점은 약관이 약속한 사람의 판단을 AI가 대체했는가다. 이 문장은 내가 기사들에서 읽은 공통점이다. 흔히 도는 "오류율 90%" 같은 수치는 내가 읽은 기사에서 확인되지 않아서 쓰지 않는다.

캘리포니아 SB 1120처럼 AI 단독 거절을 막는 입법도 있지만, 의료보험 사전심사(utilization review)에 한정된 것이어서 청구 심사 전반으로 일반화하면 안 된다.

설계로 옮기면 ​

이 자료들을 읽고 내가 도출한 설계 원칙이다.

  • AI는 서류 추출, 분류, 근거 정리, 이상 징후 표시까지. 부지급·감액 결정과 지급 승인은 사람이 한다
  • 결정 이유는 모델 설명이 아니라 서버가 기록한 적용 규칙과 근거 서류 참조로 남긴다(3편의 설명 충실성 문제)
  • 고객이 인적 개입 재심사를 요구할 경로를 UI에 둔다(7편의 비채팅 경로)
  • 지급 지연 같은 기한 관리는 규칙 엔진이 한다. 보도 요약에는 대인보험 3영업일 같은 기한이 보이지만 규정 원문은 확인하지 못했으니 근거로 쓰지 않는다

아직 모르는 것 ​

  • 보험금 심사에 개인정보 보호법 제37조의2 예외가 어떻게 적용되는지
  • 인공지능기본법 고영향 AI에 보험 청구가 들어가는지
  • 금감원이 AI의 지급 판단 활용에 대해 가이드라인 보완을 검토한다는 보도의 원문

보강 글 목차: 1 · 2(현재) · 3 고객 보상 챗봇의 책임

참고자료 ​

멸종 위기 개발자

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