graph TD
A{"실손 보유 여부"} --> |PASS| B["Easy-Pass"]
A --> |FAIL| C["K-Pass"]
B --> D["고객 입력 - 2가지 질문"]
D --> E["ICIS 실손보험 청구이력 조회(352,702전문)"]
E --> F["데이터 병합 및 정리\n1.데이터 개선\n2.대표질병에 따른 분류"]
F --> G["자동심사"]
G --> H{"PASS 여부 판정"}
H -->|PASS| I["즉시 계약 체결"]
H -->|FAIL| C
Easy-Pass(가칭) 정의 및 개발
- 교보생명 가입심사팀
1. 개요
Easy-Pass(가칭)는 실손보험(5년 이상) 유지한 고객 중 병력이 비교적 적은 고객을 대상으로, 단 2가지 알릴의무만 고지하면 별도의 심사자 개입 없는 즉시 계약 체결을 목표로 함.
2. 핵심 고지사항 (2 Questions)
가입자는 아래 두 가지 항목만 ’예/아니오’로 답변.
- 최근 3개월 내 치료 여부
- 최근 5년 이내 10대 주요 질병 진단 여부
이 두 질문 외의 세부 질병 이력이나 경증 병력은 별도 고지 없이 가입 가능하며, 고지 위반 리스크를 최소화하도록 설계(Pass한 사항에 대해서는 향후 고지의무 위반으로 인한 제한 없음).
3. 제도적 특징
| 구분 | 기존 인수심사 | Easy-Pass |
|---|---|---|
| 고지 항목 수 | 다수(10-20개 이상) | 2개 질문으로 단순화 |
| 심사 방식 | 수기 심사자 개입 | 자동 심사 (즉시 계약) |
| 병력자 가입 | 경증 병력자 제한 | 일부 표준체로 간주, 가입 가능 |
| 보험료 | 동일 또는 인상 없음 | 기존 수준 유지 |
| 심사 소요시간 | 심사시간에 따라 다름 | 실시간 자동 처리 |
4. 개발 배경
이번 SCOR와 함께 도입한 실손 코호트 데이터베이스를 활용하여 자동 심사 가능 고객군을 도출. 이 데이터를 통해 도출된 고객에 대해서는 즉시 계약을 승인하도록 설계.
5. 개발 방식
5.1 데이터 준비
- 과거 10년 이상 실손 보험금 청구 이력 데이터 (KCD, 입원, 수술, 통원 등)
- ICIS 보험금 청구 데이터
- 상품, 담보별, 질병별 손해율 데이터
5.2 인수심사 기준 정의
- 기존 심사기준에 따라 표준체 혹은 표준체 + \(\alpha\) 정의 (표준체와 표준체에 가까운 간편 대상자)
Rule-based filtering
규제·사고 리스크가 큰 질환군은 명확히 “불가” 규칙 적용
위와 같이 명확한 부분에 대해서는 모델링이 필요 없음. 모델이 이런 명확한 규칙을 학습하려 하면, noise와 overfitting이 발생
Data analysis & Modeling
질병 위험도 (가장 위험한 부분부터 도려내는 방식으로 위험도 재계산)
동일 질병군 내의 경증/중증 판단 (입원, 수술에 의한 심도)
Main/Sub, 복합 질병군
시간적 패턴
질병별 연령변수 보정 (대부분의 모델에서 age가 차지하는 부분 과다, 꼭 의심)
Guideline development
데이터 혹은 모델을 바탕으로 설득력있는 가이드라인 개발
또는 정량적 모델로 치환 (lightgbm, regularized logistic etc…)손해율 안정성을 위해서는 안전한 부분부터 보수적인 도입 필요