보험이라고 하면 흔히들 확률, 통계, 효율성과 같은 개념을 떠올리기 마련입니다. 이런 이미지 때문에 고객은 보험금 청구에 대한 보험사의 답변을 기다리는 동안 초조함을 느끼기 마련입니다. 보험사는 데이터의 힘을 활용해 상품을 개발하고 리스크 프로필을 아주 능숙히 확인할 수 있는 기업입니다. 이와 같은 방식은 보험사의 내부 조직 운영, 특히 고객과의 상호작용 부문에도 적용 가능합니다. Minitab을 이용하면 보험사가 청구를 더욱 신속하게 처리하여 고객과의 관계를 향상하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
보험금 청구에 대한 응답 시간 측정하기
보험사는 보험금 청구를 처리하는 데 걸리는 기간을 핵심 지표로 삼을 수 있습니다. 여기서 하나의 데이터 포인트만 측정하면 되기 때문에, 수집 및 측정에는 큰 어려움이 없습니다. 아래의 예시에는 하나의 샘플 데이터 세트에 대한 간단한 기술 통계치 몇 가지가 제시되어 있습니다. 여기서 한 건의 보험금 청구가 처리될 때까지 평균적으로 54일에서 55일이 소요되는 것을 알 수 있습니다. 또한 데이터 최단 처리 시간은 40일이며 최장 처리 시간은 75일임을 알 수 있는데, 이와 같이 가장 빠른 처리 시간과 느린 시간을 파악하여 목표 설정에 활용하는 방법도 있습니다.
목표 설정 후 성과에 영향을 미치는 요인들에 대한 브레인스토밍 실시
보험금 청구 처리 시간이 길어지면 길어질 수록 고객 경험이 나빠지며, 보험사가 감당해야 할 부채에 대한 불확실성이 커지는 문제가 발생합니다. 먼저 정해진 기간 내에 청구를 처리하겠다는 전략적 비즈니스 목표를 세워보겠습니다. 이번 예시에서는 평균 청구 처리 기간을 10% 단축하여 50일로 줄이겠다는 목표를 잡겠습니다.
이후에는 브레인스토밍을 통해 청구 처리 기간에 영향을 미치는 잠재적 변수들을 밝혀야 합니다. 여기에는 청구 금액, 청구 유형, 고객 유형, 청구를 담당하는 직원과 같이 청구 처리에 영향을 미치는 요인이라면 전부 포함될 수 있습니다. 아래의 그림은 다양한 브레인스토밍 및 체계적 문제 해결 도구 중에서도 잘 알려진 Fishbone 다이어그램의 예시를 보여줍니다.
문제에 대한 브레인스토밍을 원하시나요?
예측 모델링을 활용해 예측가능한 영향력 측정하기
일반적으로 예측 모델링은 응답에 영향을 미치는 요인들을 파악할 때뿐만이 아니라 예측을 할 때도 유용합니다. Minitab의자동화된 머신러닝 도구를 활용하면 최적의 모델을 파악할 수 있으며(여기서는 Random Forests®), 다른 모델의 성능 또한 확인할 수 있습니다.
주어진 예시에 따르면 일반적으로 흔히 사용되는 회귀 모델의 성능이 가장 떨어지며 그 정확도도 높지 않다는 것을 알 수 있습니다. 하지만 다행히도 관계를 시각화하는 데 적합한 CART® 모델의 성능이 비교적 높다는 것을 알 수 있습니다.
개선 사항 적용하기
아래의 CART® 결정 트리를 참고하면 자동차 보험금 청구의 처리 기간이 가장 짧으며, 강도 및 절도 보험금 청구의 처리 기간이 가장 길다는 것을 알 수 있습니다. 즉, 가장 먼저 개선해야 할 부분을 확인할 수 있습니다. 더 자세히 확인해보면 Rebecca 상담원이 해당 유형의 청구를 처리하는 데에 어려움을 겪고 있다는 사실 또한 알 수 있습니다. 따라서 Rebecca 상담원에게 해당 청구에 관련한 교육을 제공한다면 성과를 즉각 개선할 수 있을 것입니다.
이와 같은 모델을 사용해 고객과의 소통 강화
이러한 분석 결과는 개선점 파악 뿐만 아니라 고객과의 소통 강화에도 도움을 줍니다. 주어진 요인들 을 고려하고, 자동화된 머신러닝으로 가장 정확한 방법으로 알려져있는Random Forests® 모델을 활용하면 모델 운용을 통해 고객과의 소통을 자동화할 수 있습니다. Minitab Model Ops와 같은 솔루션을 사용할 시, 모델이 수집한 데이터를 바탕으로 청구 예상 소요 시간을 계산할 수 있습니다. 이를 통해 예상 완료 시점을 자동으로 고객에게 전송하게 되면, 고객의 기대 수준을 적절하게 설정할 수 있어 고객의 불만을 줄일 수 있습니다. 이런 방식을 통해 고객의 기대치를 넘어서는 성과를 달성하는 한편, 예측 모델을 지속적으로 개선하여 향후 고객에게 더욱 정확한 시점을 안내할 수 있습니다.
보험과 관련된 다른 문제를 해결하고 싶으신가요?
