국내 AI는 못 하는 보험 추천, 챗GPT는 상품명까지 술술 말한다

• 국내 핀테크 AI는 보험을 분석해도 바로 추천·중개를 못 하는데, 해외 범용 AI는 상품명까지 말하는 상황이 됨

  • 카카오페이의 생성형 AI 기반 ‘페이아이’는 고객 보험을 분석해 특정 질환 보장 정도와 비슷한 연령대 평균 보험료 등을 비교해줌
  • 해빗팩토리의 ‘시그널플래너’도 보험 보장 분석과 AI 상담을 제공함
  • 하지만 고객을 설계사에게 연결할 수 있을 뿐, AI가 직접 보험계약을 중개할 수는 없음

• 이유는 국내 금융규제 때문임

  • 보험업법상 보험계약과 중개는 보험설계사, 대리점, 중개사 등이 해야 함
  • 금융소비자보호법도 금융상품 판매업자가 아닌 사람의 금융상품 판매업 영위를 금지함
  • 보험상품을 취급하려면 금융상품 판매대리·중개업자로 금융위원회에 등록해야 함

• 그런데 챗GPT나 제미나이 같은 해외 생성형 AI는 이 틀 밖에서 움직이는 모양새임

  • 기사 실험에서 챗GPT는 가입 내역을 듣고 “가장 큰 빈틈은 뇌·심장 보장범위”라고 답함
  • 암, 뇌혈관질환, 허혈성심장질환 진단비를 보완하는 건강보험을 추천한다고 말함
  • 메리츠화재, 한화생명, 현대해상 등의 구체적 상품명까지 언급함

• 업계가 걱정하는 건 환각과 책임소재임

  • 해외 범용 AI는 잘못된 상품정보를 제공할 수 있음
  • 금융권 관계자는 고객이 챗GPT에서 잘못된 보험정보를 받은 뒤 설계사 상담 과정에서 알아차리는 경우가 많아졌다고 말함
  • 문제는 이런 일이 생겼을 때 국내 금융사나 핀테크처럼 명확한 책임 체계가 작동하기 어렵다는 점

• 핀테크업계는 오히려 검증된 플랫폼에서 AI 추천을 허용해야 한다고 주장함

  • 소비자 마이데이터와 보험특화 AI를 결합하면 해외 범용 모델보다 더 정교한 상담과 추천이 가능하다는 논리
  • 안전장치를 갖춘 업체에는 상품중개를 폭넓게 허용하되, 사고가 나면 엄중하게 책임을 묻자는 방향
  • 규제를 없애자는 말이라기보다, 책임지는 사업자에게 합법적인 길을 열자는 주장에 가까움

• 개발자 관점에서는 ‘범용 AI와 규제 산업’의 충돌 사례로 볼 만함

  • 모델은 한국어로 자연스럽게 답하지만, 그 답변이 특정 산업 규제를 건드릴 수 있음
  • 금융·보험·의료처럼 규제가 강한 영역에서는 답변 생성보다 권한, 책임, 로그, 검증, 고지 설계가 더 중요함
  • 국내 서비스는 막혀 있는데 해외 범용 AI는 사실상 같은 기능을 제공하면 규제 형평성 이슈도 커질 수밖에 없음

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기술 맥락

• 이 이슈의 핵심은 인공지능의 답변 능력과 금융상품 판매 규제가 서로 다른 속도로 움직인다는 점이에요. 챗봇은 자연어로 추천을 만들 수 있지만, 보험 추천은 법적으로 아무나 할 수 있는 행위가 아니거든요.

• 국내 핀테크가 직접 중개를 못 하는 이유는 소비자 보호 책임이 붙기 때문이에요. 보험상품은 보장 범위, 면책 조건, 보험료 구조가 복잡해서 잘못 추천하면 실제 피해로 이어질 수 있어요.

• 반대로 해외 범용 AI는 한국어 상담을 해도 국내 금융규제 체계 안에서 어떻게 책임질지가 애매해요. 모델이 상품명을 잘못 말하거나 오래된 정보를 내놨을 때 소비자가 어디에 문제를 제기해야 하는지 불분명하거든요.

• 그래서 업계가 말하는 검증된 플랫폼은 단순히 AI 성능이 좋은 곳이 아니에요. 실제 보험 데이터, 최신 상품 정보, 상담 로그, 설명 의무, 사고 책임까지 묶어서 관리할 수 있는 구조를 뜻해요.