사용한만큼 내는 자동차 보험

 

최근에 Censio 등 소위 UBI (Usage-based insurance)라고 사용에 기반한 보험상품이 점점 관심을 끌고 있다. 예전에는 모집단의 통계를 바탕으로 보험요율을 산정하는 방식이었는데, 이는 결국 보험을 사용할 확률이 낮은 사람이 높은 사람을 지원하는 형태가 된다. 그런데, 최근에는 워낙 각 개인 사용자의 패턴을 분석할 수 있는 데이터소스 (스마트폰)가 깔려있고, 이를 분석할 수 있는 빅데이터 기술이 발전함에 따라 개인별 요율을 산정할 수 있는 환경이 된 것이다. 보험이 필요 없던 사람에게는 좋은 소식이고, 보험이 많이 필요한 사람에게는 나쁜 소식이다. UBI는 자동차보험 뿐만 아니라 미국 같은 사적 건강보험에도 적용이 되고 있다.

여하간 자동차 보험에서 UBI는 PAYD (pay as you drive)라고도 하는데, 운전자의 운전 습성과 운전 거리 등을 종합적으로 고려하여 산정한다. 결국 Censio 같은 회사의 꽃은 “정밀한 데이터분석 알고리듬에 기반한 요율 산정”일 것이다. Censio의 특이한 점은 자동차의 속도계 등 자동차내 정보를 활용하지 않고, 스마트폰의 정보만을 사용한다고 한다. 어떻게 하는지는 알려져 있지 않고.

그래서 생각해 본점은:

  1. 보험이 싼 것도 중요하지만, 결국 사고가 났을때 얼마나 잘 처리해 주느냐 인데, 소프트웨어 알고리듬만 가지고 될까.
  2. 이미 나와 있는 다른 경쟁사들 (metromile 등) 과는, 결국 알고리듬의 정확도에 따른 가격경쟁인가. 원래 보험이 다 그런 것인가?
  3. 스마트폰 정보가 자동차 내부의 정보보다 보다 많은 정보를 주는 것인가, 아니면 뭔가 실시간 정보의 효과인가? 아직 구체적인 기술을 공개하지 않아서…

여하간 갈수록 서비스가 개인화되고 있어서, 숨을 곳이 없다. 세상이 각박해지고 있다.

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