송윤아 보험연구원 연구위원은 26일 "보험 관련 직업의 AI 잠재 노출도는 높으나 보험 업무의 과반은 거대언어모델(LLM) 단독 도입으로는 자립적 효율화가 어렵다"고 지적했다. 보험 관련 직업의 잠재 노출도는 인간 평가 기준 0.49~0.54다. 업무의 49~54%가 AI로 품질 저하 없이 완료 시간을 절반 이상 단축할 수 있다는 의미다. 그러나 실제로 충분한 AI 활용이 가능한 업무는 8개에 그쳐, 이론적 가능성과 실제 활용 사이 실행 격차가 큰 것으로 나타났다. 실제 AI 활용이 가장 높은 직업은 보험설계사였다. 보험계리사는 보험 직군에서 효율화 가능성이 가장 높으나 실제 활용은 낮았다. 송 연구위원은 "실행 격차는 기술적 잠재력이 곧바로 현장 도입·생산성 향상으로 직결되지 않는 데서 비롯한다"며 "확산 장애 요인이 복합적으로 작용하고 있다"고 짚었다. 확산 장애 요인으로는 △기술적 신뢰성의 한계 △규제·자격·권한의 문제 △실무 적용을 위한 인프라 부족이 꼽힌다. 다이야기 AI가 복잡한 실무를 다 수행하지 못하는 문제가 있고, 기술적으로 가능하더라도 결정 권한을 위임할 수 없어 자동화가 원천적으로 제약받는다. 보험에서는 손해사정과 보험료율·준비금 산출이 법·감독 규정상 자격자만 수행·확인하도록 정해져 있다. 인수 결정은 법정 자격 전속은 아니나 최종 책임·검증 부담이 크다. 송 연구위원은 "정형·반복 업무부터 증강 방식을 도입해 사내 시스템·데이터 정비와 직원의 AI 활용 역량 강화, 대면·관계형 업무 가치 제고, AI 오류·편향·책임을 다루는 거버넌스를 갖춰야 한다"고 말했다. 00; font-f