보험 산업에서의 설명 가능한 AI의 중요성
AI의 보험 활용이 점차 증가하면서 설명 가능성과 투명성의 필요성이 커지고 있습니다. 전문가들은 설명 가능한 AI(Explainable AI)의 모범 사례를 따르는 것이 중요하다고 강조합니다.
- 2023년 KPMG 설문조사에 따르면, 85%의 보험 경영진이 설명 가능한 AI가 고객 신뢰를 구축하는 데 필수적이라고 답했습니다.
- 예를 들어, 보험 청구 프로세스에서 AI가 결정을 내릴 때, 그 결과를 투명하게 설명할 수 있으면 고객의 이해도와 만족도를 높일 수 있습니다.
AI 설명 가능성을 높이는 방법
AI 모델의 설명 가능성을 높이기 위해서는 AI가 학습하는 데이터셋과 결과를 만드는 상관 관계를 명확히 보여주는 것이 필요합니다. 이는 수학적 계산을 명확히 제시하고, 설명과 모델을 단순화하여 투명성과 예측 가능성을 제공하는 과정입니다.
- 미국 보험위원회에서는 AI 모델의 의사결정을 설명 가능하게 만드는 툴로 SHAP(Shapley Additive Explanations) 및 LIME(Local Interpretable Model-agnostic Explanations)을 추천하고 있습니다.
- 연구에 따르면, 이러한 설명 도구를 사용하는 AI 모델은 30% 이상 이해 및 오류 식별율이 향상된다는 결과가 있습니다.
AI 투자 가치를 극대화하기 위한 전략
비즈니스 리더는 AI 및 분석 툴에 투자한 가치를 극대화하기 위해 설명 가능한 AI의 개념을 이해할 필요가 있습니다. 이를 위해서는 AI 도구의 인벤토리를 보유하고 적절한 도구를 사용하며, 지나치게 복잡한 기술은 피해야 합니다.
- 2022년 IDC 연구에 따르면, 설명 가능한 AI에 투자한 기업은 그렇지 않은 기업보다 고객 유지율이 20% 더 높았습니다.
- 설명 가능한 AI의 이점을 극대화하기 위해서는 전사적으로 일관된 전략을 설정하고, 모든 실무자들이 명확하게 이해해야 하는 것이 중요합니다.
설명 가능한 AI의 도전 과제
AI 활용 시에는 복잡성과 한계의 균형을 맞추고, 경영진의 동의를 얻는 등의 도전 과제가 있습니다. AI 모델의 출력 변화를 감시하고 관리하는 것이 중요하며, 이를 위해 자동화된 프로세스를 활용할 수 있습니다.
- 머신러닝대회에서 우승한 모델이 실제 응용에서는 실패하는 경우가 30% 이상인 이유 중 하나가 바로 설명 가능성 결핍입니다.
- 자동화된 모니터링 툴을 사용하면 모델의 설계 의도와 실제 사용 시의 격차를 최소화할 수 있습니다.
AI의 투명성으로 고객 신뢰 구축
투명한 AI는 고객 신뢰를 구축하는 데 도움이 됩니다. 또한, AI 사용에 대한 직원 교육도 중요합니다. 직원들이 AI 사용 방법을 이해하고 자신감을 가질 수 있도록 지원해야 합니다.
- McKinsey 보고서에 따르면, AI의 결정 과정이 투명하게 설명될 때 고객 충성도가 25% 상승합니다.
- 보험 회사는 AI 교육 프로그램을 통해 직원들이 AI 결과를 해석하고 설명할 수 있는 역량을 갖추도록 해야 합니다.
경영진의 AI 투자 동의 얻기
경영진의 동의를 얻는 것은 설명 가능한 AI의 투자를 정당화하는 데 어려움이 따릅니다. 설명 가능한 AI의 가치는 문제를 피하는 데 있으며, 이는 명확한 투자 수익으로 설명하기 어렵습니다.
- Forrester Research의 조사에 다르면, 설명 가능한 AI에 대한 투자 결정은 주로 장기적인 전략적 리스크 관리에 의해 이루어지며 단기 ROI만으로는 설득하기 어렵습니다.
- 성공적인 설득을 위해서는 설명 가능한 AI의 사례 연구와 장기적인 비즈니스 이점을 구체적으로 제시하는 것이 효과적입니다.
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