KB손해보험(대표이사 사장 구본욱)이 생성형 AI를 활용한 ‘자동차사고 과실비율 AI
Agent’ 서비스를 개발 완료하고 본격적으로 업무에 도입했다. 이 서비스는 접수된
사고 내용을 AI가 자동으로 분석해 적절한 과실비율을 예측함으로써 신속하고
정확한 사고 처리에 기여한다. 이에 따라 보험업계의 업무 효율성과 고객 만족도
향상에 큰 기대를 모으고 있다.
AI Agent의 혁신적인 사고 ‘분석’ 능력
KB손해보험이 도입한 ‘자동차사고 과실비율 AI Agent’는 단순한 데이터 분류 기술을
넘어서 텍스트 분석 기반의 생성형 AI 기술을 적용한 것이 가장 큰 차별점이다. 이
AI는 사고 접수 시 제공되는 고객 진술, 사고 사진, 위치 정보 등 다양한 비정형
데이터를 실시간으로 분석한 후, 사고 유형을 판단하고 과실비율을 예측한다. 특히
그동안 사람의 주관적 판단에 의존하던 과실비율 산정 업무를 객관적 데이터 해석을
통해 자동화했다는 점에서 큰 의미가 있다. 브랜드는 기존에도 유사 사고 사례를
근거로 과실비율 산정을 진행해 왔지만, 이 AI Agent는 머신러닝으로 축적된 수십만 건
이상의 사고 데이터를 기반으로 사고 패턴을 판별한다. 예를 들어, 어떤 고객이 후진
중 뒤차와 충돌한 사고를 접수하면, AI는 사건 시점, 차량 속도, 도로 상황 등을
고려해 가장 유사한 사고 유형을 자동 추천하며, 이에 따른 평균적인 과실비율
예측값을 도출한다. 이 과정은 몇 초 내에 완료되어, 사고 접수와 동시에 빠른 안내가
가능해진다. 또한 사용자는 모바일 앱 기반으로 손쉽게 과실비율 예측 과정을 확인할
수 있으며, 고객 서비스 센터 직원들 역시 AI가 제공한 분석 자료를 토대로 보다
정확하고 신속한 상담이 가능해졌다. 이로 인해 고객은 더 이상 복잡하고 이해가
어려웠던 과실비율 산정과정에 대해 빠르고 명확한 설명을 받을 수 있어 소비자
신뢰도 또한 제고되고 있다.
예상된 ‘과실비율’ 자동 산정의 정확도 향상
과실비율 산정은 자동차 사고 처리 과정에서 가장 민감한 부분으로 손꼽힌다. 보험금
지급과 직접적으로 연관되어 있으며, 때로는 사고 당사자 간의 갈등으로까지 번질 수
있는 요소이기도 하다. 이에 따라 정확하고 공정한 과실비율 분석은 보험사의
신뢰성과 직결된다. KB손해보험의 AI Agent는 이러한 민감성을 충분히 고려해, 텍스트
및 영상 기반의 정교한 분석 알고리즘을 통해 예상 과실비율을 자동 도출한다. 이
AI는 KB손해보험이 자체적으로 수년간 축적해온 교통사고 빅데이터와 정부
교통안전공단 공공데이터 등을 합쳐 학습됐다. 이를 바탕으로 단순 접촉사고부터
복잡한 다중충돌 사고에 이르기까지 다양한 사고 유형을 포괄적으로 커버할 수 있다.
특히 AI는 사고 직전 차량 속도, 방향 전환 유무, 브레이크 사용 여부 등의
세부사항까지 계산하여 보다 세밀한 과실비율 추출 로직을 적용하고 있다. 무엇보다
AI가 제공하는 과실비율은 단순 참고값이 아닌 실제 현장 실무자와의 협업 평가를
거쳐 정확도가 90% 이상으로 증명된 바 있으며, 일부 복잡한 사고의 경우에도 기존
인력 분석 대비 빠르고 유사한 결론을 도출했다는 점에서 차세대 손해사정 업무의
표준화 초석으로 보는 시각도 있다. 한편 이용자 입장에서 이 서비스의 가장 큰
장점은 ‘투명성’에 있다. 모든 분석 과정은 텍스트 형식으로 사용자에게 제공되며,
결론이 도출되기까지의 주요 판단 근거가 함께 제시된다. 이 구조는 보험 가입자와
보험사 사이의 정보 비대칭을 줄여 주고, 이용자의 이해력과 만족도를 동시에
향상시키는 요소가 된다.
AI ‘서비스’로 구현되는 업무 프로세스의 자동화
'자동차사고 과실비율 AI Agent’의 가장 뛰어난 장점 중 하나는 업무 자동화를 통해
보험사 내부 프로세스를 획기적으로 효율화했다는 점이다. 기존의 사고 처리 절차는
사고 접수 → 서류 확인 → 사고 유형 분류 → 과실비율 산정 → 고객 안내 순으로
진행됐으며, 각 단계마다 상당한 시간과 인력이 투입됐다. 새로운 AI Agent 서비스가
도입되면서 이 과정이 초기 단계에서 크게 단축된다. 우선, 접수된 사고는 거의
실시간으로 AI 서버에 의해 자동 입력/분석된다. 고객으로부터 진술된 내용과 사진,
영상 자료 등은 클라우드 기반의 시스템에 업로드되고, AI는 이를 분석해 사고 유형을
사전 분류한다. 이후 과실비율이 자동 산정되고, 이 결과는 고객 및 사고 담당자에게
자동 전달된다. 사고 담당자는 해당 정보를 참고하여 고객과의 상담을 진행하며,
필요시 일부 조정만 수행하면 된다. 이러한 구조는 업무 시간이 평균 30% 이상
단축되도록 만들었으며, 고객 응대 품질 또한 유의미하게 향상된 것으로 평가된다.
특히 반복적인 단순 사고나 유형이 명확한 사고에서는 AI가 제시한 과실비율이 최종
결정에 거의 반영됨에 따라, 담당자는 보다 복잡하고 민원 소지가 있는 사고사례에
집중할 수 있게 됐다. 또한, 이 서비스는 사고 처리 단계 외에도 보험금 산정 및
지급까지 연계될 수 있도록 설계되어, 향후 AI 기술이 보험금 자동 청구·지급
서비스로 확장될 기반까지 마련한 셈이다. KB손해보험은 해당 시스템을 기반으로 내년
중 전 손해사정 업무의 AI 기반 자동화 시스템으로 확장할 계획임을 시사하고 있어,
보험 업계 전반의 디지털 트랜스포메이션이 더욱 가속화될 전망이다.
결론
KB손해보험의 ‘자동차사고 과실비율 AI Agent’는 생성형 AI 기술을 기반으로 사고
내용을 자동 분석하고 예상 과실비율을 산정함으로써 고객 만족도와 내부 업무
효율성을 동시에 끌어올린 혁신적인 서비스다. AI의 객관적 데이터 기반 분석, 선제적
업무 자동화, 투명한 결과 제공 등은 차별화된 경쟁력을 만들어내는 핵심 포인트로
작용하고 있다. 향후 KB손해보험은 이 AI Agent를 모든 손해사정 업무에도 확대
적용하여 전사적인 업무 자동화와 고객 중심 서비스의 고도화를 실현할 계획이다.
이번 도입은 보험업계의 디지털 혁신을 가속화하는 신호탄으로, 향후 관련 기술이
어떻게 확장되고 고객 서비스에 어떤 혜택을 더할지 계속해서 주목할 필요가 있다.
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