[보험연구원] 빅데이터 분석의 자동화와 정보보호

 

 

 

자동화 경향은 정보 활용 및 보호와 관련한 새로운 이슈를 제기함

 

 

- 최근 빅데이터 분석 특징 중 하나는 분석 대상의 세분화로, 그룹 전체의 평균적 행태 예측에서 개인별 특성 및 행태 예측으로 발전하고 있음

 

- 이러한 개인별 행태 분석의 부정적 측면과 관련된 이슈는 빅데이터 분석의 또 다른 특징이라고 할 수 있는 자동화에 의해 더 복잡해지고 있음

 

- 이와 같은 데이터 분석의 개인화와 자동화 경향은 정보 활용 및 보호와 관련한 새로운 이슈를 제기함

 

 

 

2. 국내 현황

 

① 언더라이팅 ② 고객관리(이탈방지) ③ 지급심사(보험사기)의 세 분야를 대상으로 데이터 분석의 개인화 및 자동화 측면에서 국내 보험산업의 수준을 살펴보고자 함

 

 

① 언더라이팅

 

- 현재 국내 보험산업의 경우에는 2.5세대 정도: 처리 가능한 질병의 범위는 2세대보다 넓으나, 자연어 처리에 있어서는 다소 한계가 있는 상황임

 

 

② 고객관리

 

- 국내 보험산업의 경우 이탈방지를 위한 빅데이터 분석에 있어서 아직 정밀하게 타깃 고객 군을 선별해 낼 수 있는 수준에 이르지 못한 상황

 

 

③ 지급심사(보험사기)

 

- 국내의 경우 다양한 노력들이 현재 진행 중

 

- 금융감독원의 경우 자동차 고의사고 다발자, 허위/과다 입원환자, 허위/과다 조장병원의 3개 유형에 대해 상시감지시스템을 구축하였음

 

- 국내 보험사기적발시스템에서 고도화가 필요한 영역 가운데 하나는 보험금 지급이전 단계에서의 보험사기 모니터링임

 

 

④ 보험산업의 개인정보 분석 및 정보보호와 관련된 법규에는 "개인정보 보호법"과 "신용정보의 이용 및 보호에 관한 법률" 등이 있는데, 아직 개인정보 분석의 자동화와 관련된 명시적인 조항이 존재하지 않음

 

 

 

3. 유럽사례

 

- 일반정보보호규칙(General Data Protection Regulation)에는 개인정보 분석의 자동화와 관련된 명시적인 조항이 존재함

 

- 제22조에 의하면, 정보주체는 자동화 처리에만 근거한 결정이 법적 효과를 가져오거나 자기에게 심각한 영향을 미칠 경우 이러한 결정을 따르지 않을 권리를 가짐

 

- 단, ① 정보주체와 정보관리자 간의 계약 체결이나 이행을 위해 필요한 경우, ② EU법이나 회원국법에 의해 허용된 경우, ③ 정보주체의 명시적인 동의에 의한 경우에는 정보주체의 권리를 제한할 수 있음

 

 

 

 

** 출처: [보험연구원] 빅데이터 분석의 자동화와 정보보호