보험개발원(원장 강호)은 국내 대부분의 보험회사와 정비공장이 자동차수리비 청구 및 손해사정 업무에 사용 중인 AOS 시스템에 4차 산업혁명 기술 중 인공지능(AI)을 접목해 예상수리비를 산출하는 AOSα(AOS알파)를 보급한다.

AOS는 자동차 수리비 산출 온라인서비스(Automobile repair cost On-line Service)의 영어 약자다.

AOSα는 인공지능이 사고차의 사진을 보고 부품종류, 손상심도 등을 스스로 판독해 예상수리비를 자동으로 산출해주는 시스템이다. 보험회사는 AOSα가 제시하는 예상수리비를 참고해 손해사정 정확성을 높일 수 있으며, 특히 경력이 많지 않은 보상직원의 손해사정에 유익할 것으로 보인다.

사용범위는 외관부품만 부서진 소손상 사고다. 보험회사는 예상수리비를 고객에게 신속하게 안내해 보험처리여부 결정을 지원하고 빠르게 보험금을 지급할 수 있다. 또한, 신속한 손해사정으로 정비공장 수리비 지급업무도 빨라진다.

이를 위해 이미지 인식이 가능한 휴대폰용 모바일앱 AOSα 카메라도 보급한다. 정비공장이 AOSα카메라를 사용하면 차량번호 자동인식은 물론 수리비 청구에 필요한 보험사고 접수정보, 차량모델정보 등도 자동으로 연결된다. 수리현장에서 휴대폰앱으로 찍은 차량 파손사진을 보험금 청구시스템(AOS) 서버에 자동으로 전송할 수 있고 수작업 처리하던 업무(차량번호 입력, 사진 업로드)도 대폭 자동화된다.

AOSα는 현재 자동차보험업을 하고 있는 12개 손해보험회사와 6개 공제조합이 모두 사용할 예정으로 산업 전반에 도입되고 있는 4차 산업혁명 기술 중 이미지 인식 인공지능(AI)이 지급보험금 산출에 직접 적용되는 최초의 사례다. 현재 손해보험회사들은 AOSα를 업무에 도입하기 위해 자사시스템 연계, 카메라앱 설치, 직원 교육 등을 추진 중이다.

AOSα사용이 본 궤도에 오르고 5G의 사용이 일반화되는 등 여건이 성숙되면, AOSα는 보험회사 보상직원과 정비공장 간 영상통화와 연동해 원격 손해사정이 가능해지므로 포스트코로나 시대에 맞는 언택트(비대면) 보상서비스가 본격화될 수 있다. 원격 손해사정이 이루어지면 보상직원이 정비공장을 일일이 방문할 필요가 없어 업무효율이 급격히 높아진다.

보험개발원은 금년 중 사용자 모니터링을 통한 편의성 개선 및 이미지 추가학습과 알고리즘 개선을 통한 정확도 향상에 집중할 예정이다. 중장기적으로는 보험소비자가 직접 AOSα를 사용해 예상수리비를 확인할 수 있는 기능과 정비공장이 수리비 청구에 참고하는 기능도 보급할 계획이다.

박진호 보험개발원 자동차기술연구소장은 “AOSα가 정착되면 자동차수리비 지급업무의 표준화 및 투명성 강화로 이해관계자간의 불신과 분쟁을 줄여 보험문화를 개선하는데 일조할 것이며, 코로나19로 인한 비대면 업무 확대 수요와도 맞물려 보험금 지급업무의 패러다임이 바뀔 수도 있을 것”이라 밝혔다.

1년간 55억 투자해 시스템 개발

AOSα 개발을 위해 2019년 4월부터 1년간 55억원의 개발비를 들여 AOSα 시스템 구축사업을 진행해왔다. 사고로 파손된 차의 사진을 기반으로 인공지능(AI)이 손상된 부위의 판독부터 예상수리비 산출까지 자동으로 처리해주는 시스템(특허출원번호 10-2019-0027669, ‘인공지능기반 차량손상진단 및 수리비산정 시스템 및 방법)을 개발했다.

약 100만장의 사진을 딥러닝(Deep learning)해 수리비 산출에 필요한 사진 필터링, 부품종류 인식, 손상유형 및 손상위치 인식, 수리유형 판단 모델 등 7개 인공지능(AI) 모델을 개발했다.

AOSα 카메라앱으로 촬영한 파손차 사진을 보험정보와 연동해 AOS 시스템으로 전송하면 인공지능(AI) 모델이 부품을 인식하고 손상심도를 판단해 자동으로 예상수리비를 산출한다.

현재 195대의 국산 승용 세단 및 SUV 차 사진견적 산출이 가능하다. 이는 전체 보험수리 국산차의 90% 이상을 차지하며, 향후 승합, 화물 차량으로 서비스 대상을 확대할 예정이다.

현재 시스템은 외관부품만 손상된 소손상 사고건에 적용 가능하다.(보험청구건 중 약 50%를 차지) 외관부품 소손상 사고차량 예상수리비 산출, 차량번호 자동인식을 통한 보험정보 자동 연동 서비스 등을 통해 차량수리비 청구 및 지급 프로세스의 효율성이 높아졌다.

예상수리비 제공과 손해사정 지원 등을 통해 보험사의 보상업무 효율화를 높이고, 차량 및 보험정보 자동연동 및 신속한 입고처리 등을 통해서는 정비공장 업무 효율성을 강화하게 될 것으로 전망된다.

먼저, 보험사 보상직원이 사고현장에서 촬영한 소손상 사고차량 손상부품 사진으로 즉시 인공지능(AI)이 수리비 초안을 제공해 차주에게 신속하게 안내해주고, 예상수리비를 참고해 정비공장 수리비 청구내역에 대한 적정성 확인이 가능해졌다.

정비공장의 경우에는 문자인식기술(OCR)을 통해 인식한 차량번호로 차량모델 및 보험사고접수 정보를 자동으로 연동해 수기입력에 의한 휴먼에러를 최소화할 수 있다. 또한 사진전송 즉시 AOS 시스템에 사고건의 차량과 보험정보를 연동해 입고목록을 생성, 신속한 입고처리와 수리비청구 준비시간을 줄일 수 있게 됐다.

보험금 지급까지 소요기간 단축돼

보험금 지급까지 소요기간을 단축해 보험사와 정비공장의 경영이 효율화되는 동시에 보험 소비자의 만족도를 향상시키며, 궁극적으로 무사정·무분쟁 보상문화의 실현이 가능해질 것으로 기대하고 있다.

이를 통해 보험업계는 수리비 견적산출 및 손해사정 정확도 향상, 보상직원의 업무 처리속도 개선, 민원감소로 인한 업무효율성 향상을 얻을 수 있고, 정비공장의 경우에는 보상정보, 차량정보 등 보험정보 접근 편의성 강화 및 보험청구 업무프로세스 자동화로 신속한 수리비 청구가 가능할 것으로 기대된다. 소비자 역시 예상수리비 정보 신속 입수, 보상처리여부 판단 용이, 보험처리기간 단축 등으로 보험소비자 만족도가 향상될 것으로 보인다.

앞으로, 지속적인 인공지능(AI) 모델학습과 기능개선으로 사진인식 예상수리비 정확도 향상 및 사용 편의성 제고를 통해 신뢰도 강화 후 정비공장, 소비자 등으로 사용자를 확대해나갈 예정이다. 예를 들어, 소비자가 직접 촬영한 사진에 대한 수리비 산출 서비스 제공이나 보험사 보상직원과 정비공장간 영상통화를 연동해 통화 중 촬영 이미지로 예상수리비 산출이 가능한 원격 손해사정 기능 개발 등을 추가해나갈 계획이다.