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[보험사를 위한 AWS Data Analytics Day] 1_데이터 경영으로 보험 산업의 불확실성을 뛰어넘자_Taehoon Koo.pdf

현재 모든 기업들이 불확실한 경영 환경에대한 대응이 필요하고 비용 절감과 리스크 관리를 최우선 과제로 고려하는 시기입니다. 이러한 도전을 극복하기 위해서는 데이터 기반 경영이라는 기본으로 돌아가고 최신 데이터 전략과 기술을 보험의 가치사슬에 신속하게 적용할 수 있어야 합니다. 여기서는 보험사의 고객, 상품, 채널에 걸쳐있는 데이터에 대한 분석과 활용에 대한 전체 거버넌스를 지원할 수 있는 AWS 서비스와 솔루션을 소개하고 관련 사례를 통해서 시사점을 살펴보겠습니다. 또한 데이터를 기반으로 AI 기술 적용을 통해서 보험의 심사 및 청구와 같은 핵심 업무를 어떻게 혁신할 수 있는지 살펴보겠습니다.

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보험사를 위한 AWS DATA ANALYTICS DAY
FINANCIAL SERVICES |
© 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark.
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데이터 경영으로 보험 산업의
불확실성을 뛰어넘자
ETP : CTO as a Service
2023. 6. 1
구 태 훈
Executive Technology Partner
robinkoo@amazon.com
보험사를 위한 AWS DATA ANALYTICS DAY
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목차
1. 데이터 경영의 어려움
2. 데이터 경영 사례
3. AWS 핵심 서비스
4. 향후 제언
2
보험사를 위한 AWS DATA ANALYTICS DAY
FINANCIAL SERVICES |
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1. 데이터 경영의 어려움
3
보험사를 위한 AWS DATA ANALYTICS DAY
FINANCIAL SERVICES |
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2023 불확실한 경영환경의 극복방안
ü Innovation
ü Data & AI
ü Agile
보험사를 위한 AWS DATA ANALYTICS DAY
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5
Data is the fuel that
powers AI & Digital
Transformation
포춘지 선정 1000대 기업에 속하는
일반적인 기업은 10% 더 많은 데이터에
액세스할 수 있게 되면 순이익이
6,500만 달러 증가할 것으로 예상
“ ”
보험사를 위한 AWS DATA ANALYTICS DAY
FINANCIAL SERVICES |
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데이터 성장 vs. 데이터 가치
6
데이터가 지난 2년 동안
생성되고 만들어짐
Statistic provided by
Worldwide IDC Global DataSphere Forecast, 2022–2026
90%
데이터에서 가치를 실현할 수
있다고 응답한 기업
Statistic provided by
Accenture study
32%

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[보험사를 위한 AWS Data Analytics Day] 1_데이터 경영으로 보험 산업의 불확실성을 뛰어넘자_Taehoon Koo.pdf

  • 1. 보험사를 위한 AWS DATA ANALYTICS DAY FINANCIAL SERVICES | © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 데이터 경영으로 보험 산업의 불확실성을 뛰어넘자 ETP : CTO as a Service 2023. 6. 1 구 태 훈 Executive Technology Partner robinkoo@amazon.com
  • 2. 보험사를 위한 AWS DATA ANALYTICS DAY FINANCIAL SERVICES | © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 목차 1. 데이터 경영의 어려움 2. 데이터 경영 사례 3. AWS 핵심 서비스 4. 향후 제언 2
  • 3. 보험사를 위한 AWS DATA ANALYTICS DAY FINANCIAL SERVICES | © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 1. 데이터 경영의 어려움 3
  • 4. 보험사를 위한 AWS DATA ANALYTICS DAY FINANCIAL SERVICES | © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 4 2023 불확실한 경영환경의 극복방안 ü Innovation ü Data & AI ü Agile
  • 5. 보험사를 위한 AWS DATA ANALYTICS DAY FINANCIAL SERVICES | © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 5 5 Data is the fuel that powers AI & Digital Transformation 포춘지 선정 1000대 기업에 속하는 일반적인 기업은 10% 더 많은 데이터에 액세스할 수 있게 되면 순이익이 6,500만 달러 증가할 것으로 예상 “ ”
  • 6. 보험사를 위한 AWS DATA ANALYTICS DAY FINANCIAL SERVICES | © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 데이터 성장 vs. 데이터 가치 6 데이터가 지난 2년 동안 생성되고 만들어짐 Statistic provided by Worldwide IDC Global DataSphere Forecast, 2022–2026 90% 데이터에서 가치를 실현할 수 있다고 응답한 기업 Statistic provided by Accenture study 32%
  • 7. 보험사를 위한 AWS DATA ANALYTICS DAY FINANCIAL SERVICES | © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 데이터 성장 vs. 데이터 가치 7 ??? DATA VALUE
  • 8. 보험사를 위한 AWS DATA ANALYTICS DAY FINANCIAL SERVICES | © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 데이터 관리 및 활용의 어려움 8 “데이터를 찾고 공유하는데 너무 어려워요” “우리 데이터 사이언스 팀은 원하는 데이터 셋을 쉽게 찾고 다른 팀과 공유해야 합니다” “내가 필요한 데이터에 제 때 접근하고 싶어요” “왜 우리 조직은 데이터를 제품으로 취급하지 않습니까?” “저는 이 데이터 의미가 무엇인지 잘 몰라요” “만약 제가 데이터를 공유 하면 제어가 안되요” “어떤 데이터가 공유가 가능한지에 대한 내부 정책이 불분명하고 공유했을 때 인센티브가 없어요” “데이터를 소비하는 사람들과 생산하는 사람들 간에 어떻게 공유할지에 대한 모델이 없어요” “민감한 데이터 세트를 분류하고 보호하고 싶어요” “데이터 접근에 대한 모든 기록을 감사할 수 있는 툴이 있었으면 좋겠어요” “모든 민감한 데이터가 저장된 위치와 데이터에 접근한 사람에 대한 보고서가 필요합니다” “데이터 레이크 관리에 힘을 쓰기보다는 데이터로 혁신을 이뤄내는데 집중하고 싶어요” “다른 팀이 만든 데이터 셋, 메커니즘 등을 재사용하고 싶습니다” “우리는 작은 팀이라서 새로운 플랫폼에 적응하는데 시간이 걸립니다” “내가 사용하는 방식은 딱히 독창적인게 아닙니다. 다른 사람이 미리 해둔게 있으면 그걸 재사용하면 좋겠어요” 데이터 탐색 데이터 공유 규정준수 재활용
  • 9. 보험사를 위한 AWS DATA ANALYTICS DAY FINANCIAL SERVICES | © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 보험업 자체는 데이터 기반 금융 서비스 • 고객 경험: 고객 또는 대리인으로부터 보험 가능한 자산에 대한 정보를 수집 • 계약심사 및 가격산정: 등급 및 가격 책정은 사전 정의된 등급 모델과 비교함 • 정책 관리: 신규 및 갱신은 위험 평가와 손실 실행 분석을 위해 데이터를 활용 • 클레임과 상환: 최초 손해 인지 정보를 수집하고 손실에 따라 클레임을 지급 • 위험 및 보험 계리 모델링: 가격 책정, 손해액 산정, 준비금 설정 등 모델링 9
  • 10. 보험사를 위한 AWS DATA ANALYTICS DAY FINANCIAL SERVICES | © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 보험업의 도전과제 10 Underwriting Claims 보험 청구자 3명 중 1명은 보험사가 보험금 청 구를 처리한 방식에 완전히 만족하지 못함 언더라이터 업무 시간의 최대 40%가 비핵심 활동에 비효율적으로 소요됨
  • 11. 보험사를 위한 AWS DATA ANALYTICS DAY FINANCIAL SERVICES | © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 2. 데이터 경영 사례 11
  • 12. 보험사를 위한 AWS DATA ANALYTICS DAY FINANCIAL SERVICES | © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. AWS를 기반으로 데이터 경영을 추진하는 보험사 12 우리의 여정은 디지털 기술, 빅 데이터, 분석, 클라우드를 지원하는 기술에 지속적으로 투자하고 있으며, 고객 경험을 실제로 모든 채널에 걸쳐 개선하기 위해 노력하고 있습니다. Alice Thomas Chief Digital Technology Officer, Sun Life Financial “
  • 13. 보험사를 위한 AWS DATA ANALYTICS DAY FINANCIAL SERVICES | © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 최근 글로벌 금융 사례 13 • Data Strategy > Data Mesh, DW, Data Hub • Personalization > Agile, CLI • Conversational AI > CCI, AICC • AI Platform > MLOps, Model Quality
  • 14. 보험사를 위한 AWS DATA ANALYTICS DAY FINANCIAL SERVICES | © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. Data Strategy > Resolution Life 클라우드 및 이벤트 기반 데이터터 플랫폼 구축 14 Source legacy systems 14 policy admins systems phased integration Incremental Landing layer Data ingestion Transformed layer Processed data Cleanse Standardize Integrate Reference data management Rules engine Batch Pipeline DynamoDB Streams Neptune DynamoDB Amazon S3 Amazon S3 AWS Glue Raw data Amazon S3 Batch data CDC sFTP
  • 15. 보험사를 위한 AWS DATA ANALYTICS DAY FINANCIAL SERVICES | © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. Data Strategy > Resolution Life 그래프 데이터 모델링 적용 15 Agent Agent Agent Agent has_Beneficiary has_Agent has_Agent has_Agent has_Agent has_Agent has_Agent has_PolicyRole has_PolicyRole Holding Party… Party… Benefic… Party…
  • 16. 보험사를 위한 AWS DATA ANALYTICS DAY FINANCIAL SERVICES | © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. Personalization > NatWest Group 머신러닝 기반의 개인화 서비스 • SageMaker로 신속한 개인화 실험 § 2시간 내에 MLOps 환경 생성 § 2주안에 ML 모델 적용 § CLV* Data Asset ü 30개 이상의 데이터 원천 ü 900개 이상의 개인화 정보 ü 고객의 미래 예측 16 Agreements and accounts Address history Applications Business banking products Risk score Transactions Savings account Transactions Credit card Account balances Credit score MIMO transaction classification Transactions Current account Bureau Strategic segment PEGA Adobe4 AuM by investment type Customer value House prices Marketing permissions Switcher campaigns General information Education Attitudinal segment Operational NPS Investment net inflows Investment revenue Complaints Risk Investments Products Other Customer information Transactions Customer engagement *CLV : Customer Lifetime Value
  • 17. 보험사를 위한 AWS DATA ANALYTICS DAY FINANCIAL SERVICES | © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. Conversational AI > JPMorgan Chase AWS CCI (Customer Center Intelligence) 적용, EVEE 가상상담원 • Transcribe을 통한 음성인식 및 Kendra를 통한 답변 생성 제공 • Amazon SageMaker를 사용하여 인텐트 모델을 교육하고 기계 학습을 수행 17 © 2022, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Chase – Call center experience IVR call intent prediction Authorization / introduction Problem identification Clarification Resolution / transfer Customer feedback Wrap-up Pre-call In-call Post-call Provide self service and automation for ~60% of calls Increase access to the best answer to resolve the issue the first time Accelerate specialists’ ability to understand why a customer is calling Provide call summarization for actionable insights AI/ML powered benefits JP Morgan Chase & Co © 2022, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. How it all started • Providing call intent • Automatically surface helpful articles • Recommend next best actions • Improve customer experience Real-time Virtual Agent Assistant EVEE was born Increased FIRST CALL RESOLUTION Reduced OPERATING COST Improved AGENT SATISFACTION Accelerated AGENT EDUCATION Improved CUSTOMER LOYALTY JP Morgan Chase & Co
  • 18. 보험사를 위한 AWS DATA ANALYTICS DAY FINANCIAL SERVICES | © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. Conversational AI > JPMorgan Chase EVEE 가상 상담원 18
  • 19. 보험사를 위한 AWS DATA ANALYTICS DAY FINANCIAL SERVICES | © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. AI Platform > 보험사의 경쟁 우위 창출 개인화된 가격, 마케팅, 운영 효율, 고객 경험 등 전체 가치 사슬 개선 19 ML을 활용하여 고객의 위험을 더 잘 평가하고 해당 위험에 맞게 맞춤화된 요금을 제공합니다. Personalized rates OCR 및 NLP를 사용하여 문서에서 데이터를 추출하고 청구 처리를 자동화합니다. Claims processing 챗봇 및 AI 음성 기능을 활용하여 콜 센터 운영을 개선하고 고객 경험을 개선합니다. Customer experience ML을 활용하여 비정상적인 행동 및 사기 행위 식별 Fraud detection ML을 사용하여 고객의 요구 사항을 더 잘 이해하고 이러한 요구 사항에 가장 적합한 정책 제품을 식별합니다 Cross-selling and recommendations
  • 20. 보험사를 위한 AWS DATA ANALYTICS DAY FINANCIAL SERVICES | © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. AI Platform > 보험사의 경쟁 우위 창출 개인화된 가격, 마케팅, 운영 효율, 고객 경험 등 전체 가치 사슬 개선 20 Root는 Amazon SageMaker를 사용하여 사람들이 실제로 운전하는 방식에 따라 자동차 보험의 가격을 책정하고, 휴대폰의 원격 분석을 분석하고, 우수한 운전자가 자동차 보험료를 최대 52%까지 절약할 수 있도록 지원합니다. Edelweiss Tokio Life Insurance는 Amazon ML Solutions Lab과 협력하여 교차 판매 성향 모델과 정책 추천 모델을 개발하여 교차 판매 비율을 다음과 같이 높였습니다. 200%. nib는 Amazon Textract를 통합하여 수동 데이터 입력을 줄이고 청구 처리 속도를 높였으며, 정확하게 데이터를 추출하고 미리 채워 청구당 평균 20초의 처리 시간을 절약했습니다 87%에서 95%의 Unum은 Amazon Connect, Amazon Pinpoint 및 Amazon Lex를 비롯한 AWS 서비스를 사용하여 옴니채널 고객 참여 플랫폼을 구축했습니다. State Auto는 잠재적인 사기에 대해 검토된 청구를 83% 증가시켰고, 서비스 운영 비용에서 약 $800K를 완화했으며, AI/ML을 사용하여 3일 전에 사기 탐지를 용이하게 했습니다. Amazon Transcribe 및 Rekognition을 포함합니다. Personalized rates Claims processing Customer experience Fraud detection Cross-selling and recommendations
  • 21. 보험사를 위한 AWS DATA ANALYTICS DAY FINANCIAL SERVICES | © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 3. AWS 핵심 서비스 21
  • 22. 보험사를 위한 AWS DATA ANALYTICS DAY FINANCIAL SERVICES | © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. AWS End-to-End Data Strategy 22
  • 23. 보험사를 위한 AWS DATA ANALYTICS DAY FINANCIAL SERVICES | © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. Data Mesh > Amazon DataZone 23 Data consumers Simplify access, collaboration, and consumption using different tools Data producers Bring data from different sources and across accounts/ Regions Amazon DataZone Data portal Governance and access control Business data catalog Data projects APIs Domains
  • 24. 보험사를 위한 AWS DATA ANALYTICS DAY FINANCIAL SERVICES | © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. Data Mesh > Amazon DataZone 24
  • 25. 보험사를 위한 AWS DATA ANALYTICS DAY FINANCIAL SERVICES | © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. No Cod AI > Amazon SageMaker Canvas 25 코딩이 필요 없이 ML을 위한 데이터 준비 및 탐색
  • 26. 보험사를 위한 AWS DATA ANALYTICS DAY FINANCIAL SERVICES | © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. No Cod AI > Amazon SageMaker Canvas 26 코딩이 필요 없이 ML을 위한 데이터 준비 및 탐색
  • 27. 보험사를 위한 AWS DATA ANALYTICS DAY FINANCIAL SERVICES | © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 4. 향후 제언 27
  • 28. 보험사를 위한 AWS DATA ANALYTICS DAY FINANCIAL SERVICES | © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 데이터 경영을 위한 동력 28 메커니즘 데이터의 효과적인 사용을 지원하고 확장하는 프로세스 문화 데이터 기반 문화를 조성하는 신념, 가치 및 행동 실행도구 데이터의 가치를 빠르게 실현하기 위한 실행 방식 및 도구 조직 데이터 기반 성과를 가속화하는 조직 구조와 역할
  • 29. 보험사를 위한 AWS DATA ANALYTICS DAY FINANCIAL SERVICES | © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 데이터 경영을 위한 전략 29 데이터를 자산으로 활용하여 지속적인 혁신을 주도하고, 실행 가능한 인사이트를 창출하여 고객의 경험을 향상시켜 지속가능한 경쟁력 확보 전략 ” “
  • 30. 보험사를 위한 AWS DATA ANALYTICS DAY FINANCIAL SERVICES | © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 데이터 경영 불확실한 환경에서 기업은 데이터를 기반으로 통찰력을 확보하고, 비즈니스를 유연하게 운영해서, 보다 적은 자원으로 더 신속하게 혁신해야 합니다. • 적합한 도구를 활용하여 데이터로부터 비즈니스 통찰력을 발굴하고, • 안전한 환경에서 자유로이 새로운 탐험을 시도하며, • 폭넓고 깊이 있는 기술로 극한의 상황에도 대응하고, • 기존의 제약사항을 넘어 무한한 가능성을 발굴, • 기업의 혁신, 의사결정, 문화를 개혁해야 합니다. 30
  • 31. 보험사를 위한 AWS DATA ANALYTICS DAY FINANCIAL SERVICES | © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. Thank you! © 2023, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Amazon Confidential and Trademark. 구 태 훈 Executive Technology Partner robinkoo@amazon.com