1. 머리말

빈 기술 발전과 사회 구조 고도화로 인해 현대 사회에서 발생하는 위험 요소는 점점 더 복잡해지고 다양해지고 있다. 이러한 변화는 금융, 제조, 보건 등 여러 산업에서 더욱 명확하게 드러나고 있으며, 기존의 위험관리 방식으로는 이러한 복잡성을 다루기 어려운 상황이 되었다. 이러한 상황 속에서 인공지능(AI)과 빅데이터 분석 기술이 빠르게 발전하면서, 기존의 방식으로 다루기 어렵던 위험요인들을 보다 효과적으로 관리할 수 있는 새로운 가능성이 열리고 있다.

빈 화재보험협회에서는 BRIDGE플랫폼 개발을 시작으로 손해보험업계를 위한 AI와 데이터 혁신에 앞장서고 있다. 본고에서는 이러한 혁신이 위험관리의 패러다임을 어떻게 변화시키려 하는지 살펴보고, 이를 통해 미래의 위험관리 체계가 나아가야 할 방향을 논의하고자 한다.

2. AI 위험관리로 인한 데이터의 중요성 부각

빈 AI 기술은 방대한 양의 정보를 처리하고 통합하여 위험 요소를 분석하는 데 필수적인 기술이다. 딥러닝과 머신러닝은 AI 기술의 핵심으로, 이러한 데이터 분석의 핵심 동력이 된다. 과거의 데이터를 학습하고 이를 기반으로 패턴을 인식하여 미래의 위험 요소를 예측하는 데 탁월한 성능을 발휘한다.

빈 딥러닝 알고리즘은 대량의 데이터에서 숨겨진 구조를 학습하여 위험 신호를 조기에 탐지할 수 있도록 도와준다. 머신러닝 모델은 다차원 데이터를 학습하여 예측 알고리즘을 지속적으로 개선하며, 이를 통해 위험관리의 정밀도를 높인다.

[그림 1] 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 차이점

빈 딥러닝과 머신러닝 모델은 정형 데이터뿐만 아니라 텍스트, 이미지, 영상과 같은 비정형 데이터를 포함한 다양한 데이터를 하나로 통합하여 분석할 수 있는 능력을 갖고 있어 잠재적인 위험 요인을 탐지하는 데 있어 큰 강점을 제공한다. 예를 들어, 공장의 설비 운영 기록, 온도 및 습도 환경 데이터, 그리고 과거 화재 발생 이력을 조합하여 설비 과열로 인한 화재 위험을 사전에 예측하는 시도가 가능하다. 이러한 분석은 장비의 사용 시간, 정비 주기, 작업 환경 조건 등을 종합적으로 고려함으로써 특정 설비가 취약한 시점을 도출해내는 데 도움을 준다. 나아가, 이러한 빅데이터 분석 결과는 위험 완화를 위한 설비 점검 주기 최적화와 같은 구체적이고 실행 가능한 조치를 수립하는 데 기여할 수 있다.

빈 AI 기술과 빅데이터 분석의 융합은 기존의 직관과 경험에 의존했던 위험관리 방식을 혁신적으로 변화시키며, 새로운 기준을 제시하고 있다. 그에 따라 AI 기술의 잠재력을 이끌어내기 위한 양질의 데이터에 대한 필요성은 더욱 커지고 있다.

3. 데이터 잠재력의 실현: 데이터 기반 체제로의 전환

빈 BRIDGE플랫폼의 출범은 위험관리의 본질을 근본적으로 변화시켰다. 과거에는 점검 업무가 보고서를 작성하고 UCIS로 제공하는 수준에서 끝났다면, 오늘날의 점검 업무는 데이터를 생산하고 이를 실시간으로 활용할 수 있는 체계로 완전히 전환되었다. 이는 위험관리에서 데이터가 단순히 업무 성과물로 존재하는 것이 아니라, 업무 과정의 필수적인 자산으로 자리 잡았음을 의미한다.

빈 점검 업무가 데이터 기반 체제로 전환됨에 따라 데이터의 품질과 신뢰성도 크게 향상되었다. BRIDGE플랫폼을 중심으로 연결된 정보 시스템에서 점검판단기준은 물론 각종 통계와 유사사례 조회 기능을 도입함으로써 점검에서 작성되는 데이터의 정확성과 객관성이 대폭 개선되었다. 예를 들어, 점검현장에서 APP을 사용하면서 특정 설비를 점검하는 경우, 해당 설비 점검에 필요한 체크리스트를 제시하는 것은 물론이고, 사안별 양호/불량의 판단 기준, 판단의 근거가 되는 기술기준, 통계, 시청각자료가 즉시 제시된다.

[그림 2] 데이터 기반 안전점검 구성도

빈 또한 점검 과정에서 수집된 데이터는 문서 형식의 언더라이팅자료로 표출되는 데 그치지 않고, 개별 항목별로 데이터 분석이 가능하도록 준비된다. 통계와의 교차분석으로 통계량에 기반한 위험도 예측을 지원할 수 있다. 즉, 종속변수에 대한 통계 유의성 검사를 실시하여, 통계량에 기반한 위험도를 산출하는 것이다. 예를 들어, 스프링클러설비의 영향력은 스프링클러설비가 있는 건물군과 없는 건물군의 실제 화재피해통계를 대조하여 알 수 있다. 그렇다면 위험도 예측에서 스프링클러설비는 통계량의 차이만큼 정량적으로 반영하여 계산할 수 있다.

[그림 3] 점검데이터와 통계 교차분석 예시 - 스프링클러설비가 있는 경우와 없는 경우의 화재피해통계 차이

빈 이러한 데이터 분석결과는 플랫폼을 통해 통합적으로 관리되며, 이를 기반으로 위험도 예측 모델이 작동할 수 있다. 이렇게 분석된 결과는 다시 점검 과정을 정교화하고, 이러한 상호작용은 안전점검 업무를 더욱 높은 차원으로 발전시키는 원동력이다. 이처럼 데이터 기반 체제로의 전환은 위험관리의 속도와 효율성을 혁신적으로 개선하며, 더 나아가 위험 예측과 대응의 수준을 새로운 차원으로 끌어올리고 있다.

4. 데이터 기반 위험도 예측, 검증, 피드백

빈 점검 데이터는 특수건물이라는 데이터 소스가 우수하고, 동일 점검기준으로 균질하게 통제되는 상태에서 수집되기 때문에 고품질 데이터로 활용될 수 있다. 신뢰할 수 있는 점검데이터를 기반으로 BRIDGE플랫폼은 다각도의 위험도 예측을 실시할 것이다. 이러한 위험도 예측은 AI를 활용하는 방법과 통계검증을 활용하는 방법을 모두 포함한다.

빈 데이터 기반 체제의 안전점검에서 작성되는 점검 데이터는 위험예측을 위한 종속변수로 활용될 수 있다. AI를 활용한 위험도 예측은, 종속변수와 독립변수 세트를 구성한 후 머신러닝/딥러닝 모델을 사용한 예측결과를 도출하는 것이다. 이 과정은 블랙박스 형태로 이뤄지므로 사용자는 상세한 계산방식을 알 수 없지만, 방대한 데이터를 모두 활용하는 예측을 도출할 수 있다. 통계검증을 활용하는 경우에는 종속변수와 독립변수의 관계를 직접적으로 도출하여 사용할 수 있다.

빈 이러한 데이터 기반 위험예측 및 각종 데이터의 신뢰성은 반드시 검증되어야 한다. 예측의 정확성은 AI와 머신러닝 모델이 과거 데이터를 학습하여 미래를 예측하는 데서 비롯되지만, 실제로 이러한 예측이 얼마나 신뢰할 수 있는지를 확인하기 위해서는 화재 통계와의 교차검증이 필수적이다. 실제로 예측이 맞았는지 틀렸는지를 짚어보아야 한다는 것이다. 지금까지 업계에서 활용되는 위험도 예측에서는 결과에 대한 통계 검증은 다소 후순위로 취급되었다.

빈 피드백은 그러한 교차검증 결과를 다시 활용하여 위험관리 시스템을 개선할 수 있는 핵심 절차이다. 예를 들어, AI가 특정 지역의 화재 발생 가능성을 예측한 경우, 실제 발생한 사건 데이터를 기반으로 해당 예측의 정확도를 평가할 수 있다. 예측이 적중했다면 어떤 변수 때문인지, 예측이 빗나갔다면 캐치하지 못한 변수가 무엇이었는지 예측과정에서 사용된 알고리즘과 데이터를 재점검하여 모델을 개선할 수 있다. 이러한 피드백 루프를 통해 AI와 데이터 분석은 지속적으로 진화하며, 더 나은 예측과 대응을 가능하게 한다.

빈 교차검증과 피드백 과정을 통해 BRIDGE플랫폼에서 제공되는 위험관리 데이터는 더욱 신뢰할 수 있는 방향으로 발전해 나갈 것이다.

[그림 4] 데이터 기반 위험예측, 검증, 피드백 개념도

5. 맺음말

빈 AI와 데이터 혁신은 위험 관리의 새로운 시대를 열고 있다. 기술 발전이 가져온 이러한 변화는 단순히 위험 요소를 예측하고 대응하는 데 그치지 않고, 위험 관리 전반의 패러다임을 근본적으로 변화시키고 있다.

빈 데이터 기반 체제를 기반으로 한 플랫폼은 위험관리를 위한 모든 데이터를 수집하고 활용할 수 있다. 안전점검에서 산출되는 현장 데이터와 화재통계 및 공공데이터를 교차 분석하여 실제 위험에 대한 입체적인 이해를 얻을 수 있다. 여기에 더해진 AI 기술은 더 효과적이고 예측 가능한 위험관리 시스템을 구축하며, 과거에는 상상할 수 없었던 수준의 정밀성과 효율성을 제공할 것으로 기대한다.

빈 AI와 데이터 혁신은 더 안전하고 신뢰할 수 있는 사회를 만드는 데 중요한 역할을 할 것이며, 화재보험협회와 BRIDGE플랫폼은 이러한 변화를 선도해 나가고자 한다.