• 보험의학회지
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• 제18권
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• pp.117-125
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• 1999

암에 의한 보험금 지급의 증가와 관련하여 1996년, 1년 동안 당사에서 암진단보험금 수혜자에 대한 고찰을 통해 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. '96년 암진단보험금 지급은 2,720건 발생하였고, 남자 777명(28.6%), 여자 1,943명(71.4%)였다. 2. 남녀별로 40대, 30대, 50대 순으로 암진단보험금이 지급되었으며, 남자에서는 각각 38.6%, 28.8%, 24.2%였고, 여자에서는 각각 31.8%, 30.3%, 26.6%였다. 3. 남자의 경우 위장계통 암이 323명(41.6%), 여자의 경우 생식기계통 암(유방암 포함)이 968명(52.4%)으로 가장 많았다. 4. 장기별 발생률은 남자는 위(27.5%), 간(22.0%), 폐(8.1%), 여자는 유방(21.2%), 위(14.9%), 자궁경부(13.2%)순으로 나타났다. 5. 경과기간별 암진단보험금 지급 양상은 가입 후 1년 이내 25.1%, 1년에서 2년 이하 18.9%, 1년 후 55.9% 발생하였다. 6. 6개월 이내 암진단보험금은 폐암(15.0%), 갑상선암(14.5%), 자궁경암(13.6%), 유방암(13.1%) 순으로 지급되었다. 7. '96년 암진단보험금 수혜자 중 사망은 '98년 10월 현재 805건(29.6%) 발생하였고, 암종류별 사망률은 간암(76.9%), 폐암(74.0%), 위암(36.3%) 순으로 높았다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.349-359
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• 2010

본 논문은 온라인보험 청약 프로세스에서 고객들이 보험설계를 마친 후에 프로세스를 종료하지 않고 실제 구매 단계인 청약신청 단계로 유인하기 위해서 개인화된 보험금 지급사례와 보험통계 정보를 제공하는 온라인보험 판매지원시스템을 설계하였다. 온라인보험 판매지원시스템은 사례기반추론의 최근접 이웃 추출법을 이용하여 입력된 고객 특성과 보험금 지급사례간의 유사도를 측정하고, 사례의 최신도를 반영하여 최종유사도가 가장 높은 보험금 지급사례를 고객에게 제시한다. 또한 최종 선정된 보험금 지급사례의 속성과 일치하는 보험통계 정보를 추가적으로 추출하여 보험금 지급사례와 동시에 집약적으로 제공한다. 이를 통해서 고객들에게 보험의 중요성과 필요성을 더욱 깊이 인식시켜 청약신청 단계로 유인시킴으로써 온라인보험의 판매를 지원하게 된다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제15권4호
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• pp.551-562
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• 2008

보험분야에서 지급준비금(loss reserve)을 추정할 때에는 보험사고의 발생년도와 사건발생 이후의 경과년도에 따라 지급된 보험금을 자료로 사용하게 되는데, 이것은 흔히 삼각분할표(run-off triangular table)의 형태로 주어진다. 이러한 삼각분할표 자료에 대하여 지급준비금 추정에 주로 사용되는 방법으로 사다리법(chain-ladder method)이 있는데, 이것은 사고발생년도부터 보험금이 정산되는 시점까지의 경과기간동안 지급된 누적 보험금의 변화율(진전계수)을 추정함으로써 지급준비금을 추정하는 것이다. 이러한 사다리법은 보험사고의 발생년도에 따른 진전계수의 변화가 없다는 가정을 기본전제로 하고 있다. 그러나 여러 가지 사회 환경적 요인으로 인하여 시간이 지남에 따라 지급보험금의 진전패턴이 달라질 수 있고, 본 논문에서는 사건의 변화에 따른 구조적 변화점 유무를 검정할 수 있는 검정법을 제안하고자 한다. 또한 이를 실제 예제에 적용 고찰해 보고자 한다.

• 인지과학
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• 제23권2호
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• pp.205-224
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• 2012

낮은 확률이지만 손실이 큰 위험한 사건에 대비해서 보험을 들려는 사람들은 확률의 차이에 어떻게 반응할까? 본 연구는 네 개의 실험에서 가상적인 화학 공장에서 발생할 위험한 사고의 확률을 직접 제시하거나 보험료, 보험금, 그리고 배율 보험금과 같은 간접적인 단서 정보를 제시하고 참여자의 위험 평정과 보험 구매 의사를 물었다. 참여자들은 보험료나 보험금보다는 배율 보험금으로 제시된 조건들에서 위험 사고의 확률 차이에 예민하게 반응하여 위험 지각을 평정하였다. 네 실험은 수렴해서 위험지각에 영향을 주는 직접 확률 정보에 대한 생태학적 타당도가 높은 단서가 배율 보험금임을 밝혔다. 본 연구의 결과는 위험의 지각에서 확률보다 빈도 정보를 강조하는 생태학적 단서 가설(Gigerenzer, 2000)의 예측과 일치한다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권10호
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• pp.175-180
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• 2020

최근 활성화 되고 있는 인슈어테크(InsurTech) 산업에서의 인공지능(AI)을 활용한 보험서비스 마케팅 사례연구를 통해, 보험산업 생태계에서 혁신적인 기술(예: 인공지능, 기계학습 등)이 어떻게 활용되고 있는지 살펴보았다. 특히, 국내·외 서비스 사례연구를 통해 인공지능기술을 활용하여 파괴적 혁신을 가져온 미국의 레모네이드(Lemonade)사의 챗봇을 이용한 신속하고, 간편한 보험가입 및 보험금 지급 서비스, 국내 AI컴퍼니의 광학 문자 인식(OCR)기반의 진단서 입력을 통해 예상 보험금이 산출되는 보험금 산정서비스를 고찰해 보았다. 사례분석 결과 인공지능 기반의 수많은 고객데이터를 활용한 기계학습을 통해 보험 가입 및 지급 절차에 있어 리드타임을 획기적으로 단축하였고, 고객과 보험사간의 분쟁이 많은 보험금 산정에 있어서도 정확하고 합리적인 보험금을 산출함으로써, 고객만족과 고객가치를 높일 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제25권1호
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• pp.81-87
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• 2012

재충전이 있는 연속시간 리스크 모형이 고려된다. 프레미엄은 일정한 율로 들어오고, 보험금 청구는 복합 포아송 과정을 따라 이루어진다. 초기 잉여금 u > 0로 시작하여 잉여금은 프레미엄에 의해 증가하고 보험금 청구에 의해 감소한다. 잉여금의 수준이 ${\tau}$(0 < ${\tau}$ < u)아래로 떨어지면 초기 잉여금 수준까지 재충전이 이루어진다고 가정한다. 재충전이 고려된 리스크 모형에서 잉여금이 없어지는 파산확률을 적미분 방정식을 통해 유도하고, 보험 청구액이 독립적으로 지수분포를 따르는 경우는 파산확률의 명확한 공식이 유도됨을 보인다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.325-332
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• 2002

본 논문은 최적리콜보험계약의 설계와 관련된 논문의 survey이다. 리콜보험 뿐만이 아니라 최적보험계약을 만들기 위해서는 보험계약의 조건들이 내생적이라는 가정하에서 연구모형을 구축하고 분석의 과정에서는 보험구매를 위한 의사결정 원칙으로 기대효용이론, 비기대효용이론, 및 상태귀속적인 (state-dependent) 효용함수를 사용하였다. 어떠한 이론을 사용하더라도 최적보험의 조건들은 존재한다. 다만 계약조건에 관련되어서는 보험의 비용, 자기부담금, 보상한도액 등이 차이가 날 수 있다. 보험의 비용은 지급보험금과 선형, 오목형, 볼록형의 관계가 성립할 수 있으나 잠식비용과 고정비용의 존재를 인정하여야 한다. 이를 바탕으로 최적보험을 위한 비용 설계가 이루어져야 한다. 또한 전부보험이냐 일부보험이냐를 결정하는 자기부담금의 존재는 일률자기부담금형태와 점감식자기부담금형태가 가능하다. 자기부담금 수준의 결정과 관련하여 담보되는 모든 위험에 동일한 수준을 적용시킬 것인가 혹은 차별화시킬 것인가는 보험의 종류에 따라 달라질 수밖에 없다. 보상한도와 관련되어서는 특히 리콜보험에 있어서는 기업의 파산위험성이 상당히 존재하고 있으므로 계약당사자의 파산선고를 포함한 이익이 충분히 고려되어야 한다. 또한 제약조건으로는 불완전시장에 대한 이해를 필요로 하며 담보할 수 없는 배경위험의 존재에 대한 배려가 있어야 한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.221-228
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• 2024

보험금 예측은 보험사의 리스크 관리와 재무 건전성 유지를 위한 핵심 과제 중 하나이다. 정확한 보험금 예측을 통해 보험사는 적정한 보험료를 책정하고, 예상 외의 손실을 줄이며, 고객 서비스의 질을 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 앙상블 러닝 기법을 적용하여 보험금 예측 모델의 성능을 향상시키고자 한다. 랜덤 포레스트(Random Forest), 그래디언트 부스팅 머신(Gradient Boosting Machine, GBM), XGBoost, Stacking, 그리고 제안한 동적 가중치 할당 모델(Dynamic Weighted Ensemble, DWE) 모델을 사용하여 예측 성능을 비교 분석하였다. 모델의 성능 평가는 평균 절대 오차(MAE), 평균 제곱근 오차(MSE), 결정 계수(R²) 등을 사용하여 수행되었다. 실험 결과, 동적 가중치 할당 모델이 평가 지표에서 가장 우수한 성능을 보였으며, 이는 랜덤 포레스트와 XGBoost, LR, LightGBM의 예측 결과를 결합하여 최적의 예측 성능을 도출한 결과이다. 본 연구는 앙상블 러닝 기법이 보험금 예측의 정확성을 높이는 데 효과적임을 입증하며, 보험업계에서 인공지능 기반 예측 모델의 활용 가능성을 제시한다.

• 방재와보험
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• 통권92호
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• pp.25-29
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• 2002

• 응용통계연구
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• 제22권5호
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• pp.937-942
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• 2009

본 논문에서는 보험 상품의 잉여금(surplus)을 확률적으로 모형화한 후, 잉여금의 파산 확률과 이의 근사 공식들을 소개한다. 잉여금은 일정한 율(rate)로 들어오는 프리미엄(premium)에 의해 증가한다. 보험금 청구(claim)는 포아송 과정(Poisson process)을 따라 발생하고 보험금 청구가 있을 때마다 잉여금은 임의의 양(random amount) 만큼 줄어든다. 잉여금이 0이하로 떨어지면 파산(ruin)이 발생한다고 한다. 이와 같은 리스크(risk) 모형에서 파산 확률의 이론적 공식은 잘 알려져 있으나, 공식에 n차 공률(convolution)과 무한 합(infinite sum)이 포함되어 있어 실질적인 계산은 불가능하다. 본 논문에서는 잘 알려진 De Vylder의 근사 공식과 지수적인 근사 공식(exponential approximation)을 소개하고, 이들을 일반화한 새로운 근사 공식을 제안한다. 기존 근사 공식과의 수치적 비교를 통해 새로 제안된 근사 공식의 우월성을 보인다.