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.
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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.
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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.
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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?
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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보험 계리 제품 디렉터인 John Bowers가 작성했습니다, RNA Analytics
지난 한 해는 보험계리 전문가들에게 정말 흥미진진한 시기였습니다. 전 세계 계리사들은 2025년 대부분을 복잡하고 변화하는 규제 체계를 헤쳐 나가며, 인공지능과 머신러닝을 기존 업무에 통합하고, 기후 위험 전문성을 개발하며, 기술적 계리 역량과 전략적 비즈니스 자문 역량 요구 간의 격차를 관리하는 데 보냈습니다.
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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.
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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.
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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.
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RNA Analytics 아시아에서 IFRS 17을, 유럽에서 솔벤시 II를 구현한 풍부한 경험을 바탕으로 미국 시장에 맞는 LDTI 지원 도구를 제공할 수 있는 최고 수준의 전문성을 갖추고 있습니다.
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보험 계리 제품 디렉터인 John Bowers가 작성했습니다, RNA Analytics
보험사는 자산-부채 불일치 리스크를 오랫동안 고민해 왔지만, 오늘날 이 문제를 재편하는 가장 중요한 촉매제는 금리 변동성입니다. 규제, 시장 불안정성, 투자 복잡성 등이 모두 ALM 부담 증가에 기여하고 있지만, 이제 금리 변동은 보험사의 대차대조표 리스크의 핵심으로 자리 잡았습니다.
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한국의 보험계리사들은 진화하는 규제 요건, 인구통계학적 변화, 경제 불확실성으로 인해 상당한 가격 압박에 직면해 있습니다.
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한국의 생명보험 시장은 거시경제적 압박, 규제 변화, 인구통계학적 변화로 인해 급격한 변화를 겪고 있으며, 보험사들도 첨단 모델링을 통해 자산-부채 전략을 강화해야 하는 상황에 직면해 있습니다.
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