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글쓴이: 김지현, RNA Analytics 글로벌 영업 담당자
기업 관점의 가격 책정
지난 두 편의 기사를 통해, 보험 상품의 가격을 책정할 때 CSM 지표만으로는 부족하며 주주 관점을 반영할 수 있는 ‘배당 가능 이익’ 지표의 필요성과, 현행 IFRS 17/K-ICS 체제 하에서 배당 가능 이익에 대한 적절한 전망을 구현할 수 있는 ‘중첩 시나리오(Nested Scenario)’ 모델링 방법론을 소개한 바 있습니다.
글쓴이: 김지현, RNA Analytics 글로벌 영업 담당자
지난 편에서는 보험 상품의 가격을 책정할 때 CSM 지표만을 고려하는 데 따르는 문제점과, 주주 이익 관점에 입각한 가격 책정 지표의 필요성에 대해 논의했습니다. 또한 전통적인 VNB 개념이 배당 가능 이익(주주 이익 개념)을 평가하는 데 유용하지만, 이를 그대로 사용할 수는 없으며 현행 제도의 요건에 부합하도록 개선되어야 한다는 점을 지적했습니다.
‘PowerKorea’ 잡지 특집 기사
보험수학은 200년의 역사를 지니고 있으며, 마침내 AI를 기반으로 한 현대적인 혁명을 맞이하고 있다.
보험업은 예로부터 데이터 집약도가 매우 높은 산업으로, 기업들은 금리부터 장기 부채에 이르기까지 수십 년에 걸친 복잡한 변수들을 모델링해야 했습니다. 그러나 IFRS 17과 같은 글로벌 표준과 지속적으로 변화하는 위험 규제로 인해, 기존 시스템들은 이러한 복잡성에 발맞추기 위해 고군분투하고 있습니다.
글쓴이: 김지현, RNA Analytics 글로벌 영업 담당자
2023년에 IFRS 17이 전면 도입되었습니다. 회계 제도의 변경은 필연적으로 기업의 의사결정에 영향을 미칩니다. IFRS 17 채택 이후, 보험사들은 CSM 지표를 중시하게 되었으며, 이는 가격 책정에도 영향을 미쳐 보험사들이 신규 계약 CSM 마진을 가격 책정 결정의 지표로 채택하게 되었습니다.
글쓴이: 김지현, RNA Analytics 글로벌 영업 담당자
보험사를 자동차에 비유한다면, 보험 상품의 가격 책정은 그 자동차의 엔진과 같다. 보험사의 성장을 이끄는 원동력은 바로 상품에서 비롯되기 때문이다.
R3S GIP는 정교한 예측 분석을 간소화하여, 사용자가 손쉽게 상세한 가격 책정 분석을 수행할 수 있도록 지원합니다. 지속적인 혁신을 바탕으로 하는 이 플랫폼은 간소화되고 사용자 친화적인 인터페이스를 통해 원시 데이터와 실행 가능한 보험 인수 결정 사이의 간극을 메워줍니다.
글쓴이: 수닐 윤, RNA Analytics 수석 보험계리 컨설턴트
데이터 과학 분야가 계속해서 급속히 발전함에 따라, 많은 기업들이 머신러닝이나 딥러닝을 활용한 모델링에 점점 더 큰 관심을 보이고 있으며, 이러한 기술을 실제 비즈니스 운영에 적용하고 있습니다.
글: RNA Analytics 수석 보험계리 컨설턴트, 앤지 에드먼즈
손해보험 업계는 그 어느 때보다 늘어나는 보고 요구 사항, 증가하는 데이터 양, 그리고 더욱 복잡해진 보험계리 프로세스에 직면해 있습니다.
손해보험 업계에서 변동성은 사업의 일부입니다. 재해 위험 노출부터 자동차, 재산, 특수 보험 부문 전반에 걸친 보험금 청구 동향의 변화에 이르기까지, 보험사들은 더 신속한 통찰력, 더욱 견고한 거버넌스, 그리고 더욱 유연한 규제 보고 체계를 구축해야 한다는 압박을 점점 더 크게 받고 있습니다.
RNA Analytics 김지현 씨가 아시아 태평양 지역(AP) 비즈니스 책임자로 합류하게 된 것을 기쁘게 생각합니다.
지현은 보험 업계에서 20년 이상의 경력을 쌓으며, 보험계리, 재무 분석, 사업 기획, 리스크 및 자본 관리, 상품 개발, 마케팅 등 다양한 분야에서 깊은 전문성을 갖추고 있습니다.
글쓴이: 마누엘 몬테스, RNA Analytics 수석 보험계리 컨설턴트
R3S Modeler Modeler의 프로파일러 기능을 사용하면 모델 실행 중에 어떤 구성 요소와 변수가 가장 많은 시간을 소모하는지 정확히 파악할 수 있다는 사실을 알고 계셨나요?
변동성이 심한 글로벌 시장과 예측 불가능한 운영 환경의 변화가 특징인 오늘날, 기존의 위험 관리 방식은 빠르게 구식이 되어가고 있습니다. 기업들은 더 이상 레거시 시스템에만 의존해 미래의 과제를 예측할 수 없습니다.
글쓴이: Tak Lee, RNA Analytics GC 지역 매니저
변화하는 보험 규제 환경 속에서 자체 위험 및 지급능력 평가(ORSA)는 단순한 규정 준수 절차에서 벗어나 위험 관리 전략적 의사결정의 핵심 축으로 자리매김했습니다.
한동안 IFRS 17 규정 준수가 멀고 먼 목표처럼 보였을지 모르지만, 회계 기준이 우리 앞에 다가온 지금, 많은 보험사에서 새로운 규칙과 모델을 구현하기 위한 작업이 결실을 맺어 프로젝트를 처음부터 끝까지 분석하고 모범 사례를 공유할 수 있는 기회를 갖게 되었습니다.
VM-22로의 전환은 수십 년 만에 미국 연금 준비금 산정 방식에 있어 가장 중대한 변화를 의미합니다. 규정적이고 공식화된 CARVM 접근법에서 벗어나, 새로운 원칙 기반 준비금 산정(PBR) 체계는 보험사들이 복잡하고 확률적인 미래 상태를 모델링하도록 요구합니다.
웹 보고서를 R3S Modeler Modeler에 직접 통합할 수 있다는 사실을 알고 계셨나요?
버전 4.1부터 제공되는 R3S Modeler 잘 알려지지 않았지만, 보험계리 및 리스크 관리 팀에 큰 부가가치를 제공할 수 있는 기능이 R3S Modeler . 바로 모델 실행 후 결과 작업 공간에서 확인할 수 있는 ‘Report’ 탭입니다.
RNA Analytics(RNA Analytics Analytics)는 보험계리 및 리스크 관리 소프트웨어 분야의 글로벌 선도 기업으로서, 2026년도 스페인 보험계리사 협회(Instituto de Actuarios Españoles, IAE) 의 공식 골드 스폰서십을 발표하게 되어 기쁘게 생각합니다.
R3S Modeler .0이 이미 출시되었다는 사실을 알고 계셨나요?
당사의 보험계리 모델 설계 솔루션인 R3S Modeler 새 버전이 출시되었으며, 이번 버전에는 보험계리 및 기술 팀의 현재 요구 사항에 부응할 수 있도록 더욱 강력하고 유연한 플랫폼을 제공하기 위한 주요 개선 사항이 반영되었습니다.
RNA Analytics 스페인 신규 국가 매니저로 안토니오 산 로만을 소개하게 되어 기쁘게 생각합니다. 안토니오는 유럽 보험 업계가 변혁의 시기를 맞이한 가운데 합류하며, 풍부한 리더십 경험과 스페인 현지 시장에 대한 깊은 이해를 바탕으로 기여할 것입니다.
챗GPT와 같은 생성형 AI의 급속한 부상으로 AI 에이전트는 가장 주목받는 기술 트렌드 중 하나가 되었다. 기존 프로그래밍 방식의 도구와 달리 AI 에이전트는 자연어를 이해하고, 사용자와 대화하며, 의도를 해석하고, 자율적으로 작업을 수행한다. 이러한 능력 덕분에 대형 기술 기업들은 운영 효율성과 조직 재구성을 주도하기 위해 AI 에이전트를 도입하고 있으며, 이러한 추세는 산업 전반으로 확산되고 있다.
작성자: 제임스 벡, 미국 RNA Analytics 수석 전략 고문
미국 보험 환경은 큰 변화를 겪고 있습니다. 보험 자본 표준(ICS)으로 구체화된 표준화에 대한 전 세계적인 추진과 함께 연금에 대한 평가 매뉴얼(VM)-22와 같은 새로운 규정은 보험사에게 전례 없는 수준의 정교함을 요구하고 있습니다.
보험 업계에서는 보험계리사를 비롯한 전문가들이 원시 데이터를 처리하여 주요 비즈니스 의사결정에 필요한 다양한 분석 결과를 도출합니다. 따라서 많은 조직에서 머신러닝(ML) 및 딥러닝(DL)과 같은 AI 기술을 통해 가격 책정 모델을 개선하는 방법을 적극적으로 연구하고 있습니다. 그러나 실제로 가장 많은 시간이 소요되는 단계는 고급 모델링 자체가 아니라 데이터 전처리인 경우가 많습니다.
인공지능은 미국 보험사들에게 수많은 새로운 기회를 제공하며 위험 평가, 고객 참여, 운영 효율성의 혁신을 주도하고 있습니다. 최근 인공지능 규제를 연방 정부의 후원 하에 두려는 노력에도 불구하고, 감독 환경은 여전히 파편화되어 있고 대부분 주 주도의 규제 환경이 특징입니다.