연 주행거리 5,000km 운전자와 20,000km 운전자의 보험료가 같다면, 그것은 공정한가?

전통적인 자동차 보험 시장은 개인의 운전 습관과 무관하게 모든 운전자를 '평균'으로 간주하는 '정보의 비대칭' 문제를 내재하고 있습니다. 연 주행거리 5,000km 운전자와 20,000km 운전자에게 동일한 보험료가 부과되는 것은 공정성 측면에서 문제를 제기할 수 있습니다.

이러한 '평균의 함정' 구조 하에서 안전 운전자 및 저주행 운전자는 자신의 운전 습관이나 주행 거리가 보험료에 합리적으로 반영되지 않는 상황에 놓여 있습니다. 이들은 고위험 운전자의 위험 비용까지 일부 부담하게 되어 경제적 손실을 감수하고 있습니다.

ID I 인슈어테크는 소수 대형 보험사가 주도하는 독과점적 자동차 보험 시장의 구조적 문제를 해결하기 위한 'UBI 모델'로 제시되었습니다. 이는 프로토타입 기반 검증이 필요한 초기 모델에서 출발했습니다.

'퍼마일(Pay-per-mile)' 모델은 개인의 '주행 데이터'를 기반으로 보험료를 산정함으로써 기존 시장의 정보 비대칭 문제를 해결하고, 공정성과 투명성에 기반한 새로운 시장 창출 가능성을 모색합니다. 이를 통해 저주행 및 안전 운전자가 합리적인 비용을 지불함으로써 모델 자체의 지속가능성을 확보할 수 있습니다. 정리하자면 다음과 같은 콘셉트가 도출됩니다.

"사용자는 자신의 데이터가 보험료 산정에 '투명하고 공정하게 반영된다'는 신뢰가 형성될 때 데이터를 제공할 것이며, 데이터에 기반한 즉각적인 보상은 안전 운전을 유도하는 동기가 될 것입니다."

사용한 만큼 청구하라, 퍼스널-오더의 시대

사용자의 데이터 제공에 대한 심리적 장벽을 낮추기 위해 '신뢰의 선순환 구조'를 핵심 전략으로 설계했습니다. 이것은 복잡한 주행 데이터를 '안전운전 비율'처럼 직관적이고 사용자 친화적인 표현으로 변환하는 것에서 시작됩니다. 사용자는 획득한 점수를 실질적인 보상(예: 스타벅스 커피)으로 즉시 교환하며 긍정적 행동을 강화하고, 월 보험료는 주행 거리에 따라 산정되는 '합리적 비용'이자 자신의 운전 습관을 증명하는 '투명한 성적표'로 인식하게 됩니다.

이러한 '신뢰의 선순환 구조'를 설계하고 검증하기 위해, PoC와 전략 리서치를 병행하며 2주 단위의 스프린트를 통해 애자일하게 솔루션을 개선해 나갔습니다. 사용자가 부가 서비스를 얼마나 손쉽고 정당하게 얻는다고 느끼게 하는가, 그리고 그 경험이 보험료 지불에 대한 만족감으로 이어지도록 만드는지를 다각도로 검증했습니다.

핵심은 더 많은 데이터를 확보하는 것이 위험 예측 모델의 정확도를 높이는 기반이 된다는 점입니다. 데이터 네트워크 효과는 후발 주자가 쉽게 모방하기 어려운 경쟁 우위로 작용하며, 더 많은 우량 고객을 유치하여 데이터의 질과 양을 동시에 확보하는 선점 효과를 누리게 합니다.

전망과 기회

사용량 기반 보험(UBI) 시장은 연평균 15%에서 18%의 높은 성장률을 보이며, 2030년대 초반까지 그 규모가 609억에서 1,363억 달러에 이를 것으로 전망됩니다. 더 넓은 인슈어테크 시장 전체는 연평균 32%에서 36%로 더욱 가파르게 성장하고 있습니다. 이러한 성장은 2024년 기준 전 세계 8,800만 대에 달하는 커넥티드 카 보급과 2021년에만 174억 달러에 이른 인슈어테크 분야 투자에 의해 촉진되고 있습니다. 아직 시장은 초기 단계로, 2021년 미국 내 계약 건수가 약 1,200만 건 수준에 머물러 있어 성장 잠재력이 크다고 할 수 있습니다. 이 모델은 저위험 운전자에게 기존 보험 대비 평균 8%에서 최대 42.8%까지 보험료를 절약할 수 있는 경제적 효익을 제공하며, 보험의 패러다임을 사고 후 '금전적 보상'에서 사전적 '위험 예방' 파트너로 전환시키고 있습니다.

잠재적 리스크

물론 잠재적 리스크도 존재합니다. 거대 보험사가 막대한 자본으로 유사 서비스를 출시하며 가격 경쟁을 시작할 전략적 리스크, 센서 데이터나 AI 모델의 오류로 보험료가 불공정하게 산정되어 핵심 가치인 '신뢰'가 무너질 프로세스 리스크가 있습니다. 또한 사용자들이 '감시받고 있다'는 프라이버시 침해 우려로 저항감을 느낄 인적 리스크와 기술 우위 유지를 위한 AI 및 데이터 전문가 확보 경쟁이 심화될 자원 리스크도 고려해야 합니다.

확장성에 대하여

사실 사용량 기반 과금 모델은 전기세나 수도세처럼 우리에게 익숙한, 오랜 역사를 가진 개념입니다. 보험 또한 이와 같은 방식으로 접근할 수 있습니다. 본 프로젝트의 성공 모델인 사용량 기반 과금 모델은 헬스케어(활동량 기반 보험료), 제조업(서비스형 장비), 교육(모듈 기반 등록금) 등 다양한 산업으로 확산될 잠재력을 가집니다.