전 세계적으로 보험 기술 스타트업에 대한 자금 조달은 급격한 변화를 겪었고, 보험 회사가 인공 지능을 활용하기 위해 서두르면서 또 다른 변화가 진행되고 있습니다.
2019~2021년 제로 금리와 코로나1 가속화 붐 시대에 업계의 유니콘 집단(개인적으로 가치가 XNUMX억 달러 이상인 기업)에는 도전적인 기업이 많이 포함되었습니다.
아시아에서는 Acko General Insurance, CXA Group, Digit Insurance 및 ZhongAn Insurance와 같은 일반 보험 기술 업체가 여기에 포함됩니다. 이들 기업은 기술을 사용하여 새로운 비즈니스를 창출하거나 기존 기업이 우선순위를 두지 않은 부문에서 점유율을 확보할 수 있는 자동차 및 여행과 같은 좁은 부문을 목표로 삼았습니다.
또한 시장이 되려고 노력한 비교 사이트(Policy Bazaar, PasarPolis, CompareAsiaGroup)도 포함되었습니다. 전 세계적으로 임베디드 보험, 기후 위험 및 사이버 보험이 관련성이 있게 되었습니다. (VC 세계에서 자금을 지원받지 못한 것: 생명 보험.)
새로운 자금 조달 패러다임
2022년 초부터 변화하는 거시 패러다임으로 인해 기존 기업의 디지털 혁신 관리를 돕는 스타트업이나 건강 및 웰니스 분야에서 우위를 점하는 스타트업이 강조되었습니다. 이들은 규모가 더 크고 후기 단계에 있으며 수익성을 입증할 수 있는 기업인 경향이 있습니다.
이것은 대부분의 보험 기술 스타트업에게 고통스러운 시기였습니다. 많은 리더들, 심지어 잘 알려진 리더들도 가치 평가가 급락하면서 유니콘 지위를 잃었습니다. 예를 들어 Waterdrop은 중국 의료 시장에서의 전문성에도 불구하고 더 이상 유니콘으로 간주되지 않습니다.
몇 가지 예외가 있습니다. 글로벌 임베디드 보험/마켓플레이스 플랫폼인 싱가포르의 Bolttech의 가치 평가는 1년 2021억 달러에서 1.6년 2023월 현재 1.5억 달러로 증가했습니다. 인도의 Acko도 가치 평가를 XNUMX억 달러로 향상시켰습니다.
전반적으로 글로벌 보험 기술 산업은 벤처 자금 조달이 붕괴되는 것을 목격했습니다(교육 기술이나 식품 기술, 실제로 핀테크 전반과 같은 다른 기술 부문만큼 심각하지는 않지만). 보험기술의 경우 시리즈 B에서 성장주에 이르기까지 후기 단계 투자에서 하락세가 특히 심해 수익성이 없는 기업의 퇴출 능력에 대한 비관론을 반영합니다. 시리즈 A와 시드 자금은 항상 적었지만 꾸준했습니다.
가장 문제가 되는 것은 보험 기술의 가치 평가 하락이었습니다. Dealroom.co의 연구에 따르면 2023년 XNUMX월 현재 평균 보험 기술 수익 배수는 상장 보험사보다 낮았습니다.
도전자 또는 풀스택 디지털 보험사에 대한 자금이 줄어들었고 디지털 중개나 지원 에이전트 네트워크 또는 청구 처리 및 지불과 같은 백엔드 기능으로 전환했습니다. 그러나 성공적인 틈새 시장에서도 핀테크는 이제 통합될 가능성이 높습니다.
생성적 AI: 게임체인저
2024년이 되면 생성 AI를 포함한 인공 지능이 보험 기술 경영진 사이에서 게임 체인저로 널리 받아들여집니다.
이것이 보험 기술을 주도할 유일한 주제는 아닙니다. 백오피스 자동화와 내장형 보험은 여전히 중요할 것이며, 업계는 여전히 의료 분야 구축에 전념하고 있으며, 사이버 보호와 사이버 보안은 항상 필요한 사항입니다.
그러나 보험 회사는 다른 형태의 디지털화를 수용한 방식과 다른 방식으로 AI를 사용합니다.
자연어 처리, 광학 문자 인식 등 이전 형태의 협소한 AI가 청구 처리, 위험 모니터링, 마케팅 등의 영역에 적용되고 있습니다.
ChatGPT를 지원하는 회사인 OpenAI에 따르면 생성 AI가 훨씬 더 큰 영향을 미칠 것이라고 합니다. OpenAI는 보험과 은행이 에너지, 자본 시장, 소프트웨어, 소매, 미디어, 자동차, 의료 또는 산업 분야보다 genAI 주도 자동화의 잠재력이 가장 높은 분야라고 믿고 있다고 밝혔습니다.
보험사 도약
지금까지 보험은 은행뿐만 아니라 다른 산업에 뒤처지는 디지털 후발주자로 여겨졌기 때문에 이것은 큰 변화입니다. 포괄적인 디지털화는 상담원이 대면 회의를 진행할 수 없어 수익이 위태로워진 코로나19 사태가 시작되면서부터 시작되었습니다.
은행과 마찬가지로 보험회사도 일반적으로 핀테크와의 협력이 부족했습니다. 이들의 레거시 시스템은 메인프레임 기반이며 혁신을 위한 전략적 투자가 거의 이루어지지 않았습니다. 이로 인해 도전자와 B2B 핀테크 파트너가 모두 부상할 수 있었지만 이제 보험 업계의 리더들이 클라우드로 전환하고 대부분의 기능을 자동화하고 있습니다.
genAI와의 두 번째 차이점은 보험사가 단순히 백오피스 프로세스, 청구 또는 위험 관리에 손을 대는 것이 아니라 사용자 경험, 에이전트 및 유통에 집중하는 것부터 시작할 수 있다는 것입니다.
업계 경영진에 따르면 연구 중인 사용 사례는 무한합니다.
호주의 일반 보험사인 QBE는 고객 경험을 위해 genAI를 테스트하여 에이전트와 고객 서비스 팀의 대응력을 높이고 있습니다. FWD Group은 이를 내부 생산성 도구로 사용하여 직원들이 내부 절차 및 서류 작업은 물론 마케팅에 대한 쿼리를 수행할 수 있도록 지원하려고 합니다. FTLife는 이를 유통 지원뿐만 아니라 보험 계약자 또는 대행사의 요구 사항을 예측하는 데 사용하려고 합니다.
그리고 발굴 보고 된 우리만의 인터뷰 AIA의 그룹 디지털 및 분석 책임자와 함께 아시아 최대 보험사는 genAI를 테스트하여 에이전트를 고용하고 육성하여 최고의 판매자가 되도록 하고 있습니다.
GenAI 보험기술?
그렇다면 이러한 변화를 주도할 차세대 보험기술 스타트업은 어디에 있을까요? 아마도 더 나은 질문은 그런 일이 있을 것인가일 것이다.
DigFin이 인터뷰한 많은 보험 기술 기업은 genAI를 자사 제품에 통합하고 있지만 genAI 출신도 아니며 유니콘이 될 단계에 있지도 않다고 말합니다. 이러한 보험 기술이 제공하는 것들이 여전히 필요합니다. AI는 그들을 사업에서 쫓아내지 않습니다. 그러나 genAI가 미래의 보험기술 유니콘을 만들어낼지는 불분명합니다.
생성 AI가 주목을 받을 가능성이 가장 높은 세 가지 영역이 있습니다. 이는 정보를 찾는 고객의 온라인 검색에 사용될 것이며, 대리점이나 방카슈랑스 영업사원이 개별 고객 요구 사항을 이해하는 데 도움이 될 것이며, 보험사와 유통업체가 고객과 소통하는 데 도움이 될 것입니다.
보험 회사가 이러한 목표를 달성하려면 보험 기술 파트너가 필요합니까?
보험 기술 업계는 기존 기업이 기술로 인해 혼란을 겪을 수 없으며 보험이 SaaS(Software-as-a-Service) 계약처럼 판매될 수 있다는 사실을 이미 파악했습니다. 성공적인 보험 기술 기업은 기존 판매 주기를 탐색하는 방법을 배웠고, 보험 회사는 전체 가치 사슬을 재창조하는 대신 대상 서비스를 제공하는 기술 회사를 신뢰하는 방법을 배웠습니다. 그러나 Insurtech가 대규모로 제공할 수 있고 기존 기업이 원하는 genAI 서비스가 있습니까?
이는 차세대 유니콘을 지원하려는 벤처 자본가들에게 중요한 질문입니다. 그들은 genAI 보험 기술을 찾는 데 어려움을 겪을 것입니다. 대신 그들은 전통적으로 VC 자금을 유치하지 못했던 영역, 즉 자동화할 수 있는 엄청난 기회가 남아 있는 영역을 찾아야 할 것입니다.
가능한 플레이
선진 시장에 비해 인건비가 낮은 아시아 신흥 시장에서는 제3자 관리 및 기타 매력이 없는 기업이 자동화를 포기했습니다. genAI를 사용하면 변화에 적응할 수 있습니다. 마찬가지로 아시아의 보험 회사는 소프트웨어 비용을 지불하지 않을 수도 있지만 판매를 가능하게 하는 장치나 서비스와 함께 번들로 제공되는 소프트웨어는 매력적일 수 있습니다.
이는 대규모 보험 기술 산업을 지원하지 않을 수 있는 틈새 영역이며, 해당 산업의 본질을 알고 수평적으로 생각할 수 있는 사람들이 필요합니다.
그러나 genAI 솔루션은 자본 집약적이지 않습니다. 컴퓨팅 및 데이터 집약적이므로 독점 데이터에 맞춰 광범위한 용도에 적합합니다. 보험 기술이 기존 서비스에 AI 회사의 LLM(언어 학습 모델)을 활용하는 것이 더 합리적일 수 있습니다.
또한 기업의 경우 genAI는 데이터 웨어하우징이나 클라우드로의 이동과 같은 다년간의 무거운 작업을 요구하지 않습니다. 인공 지능 내에서도 텍스트를 읽도록 신경망을 훈련시키는 데 걸리는 시간은 독점 데이터 세트에 대한 genAI 프롬프트를 선별하는 것보다 훨씬 더 직접적이고 오랜 시간이 걸립니다. 디지털 혁신을 거친 보험 회사에는 데이터와 데이터 과학자가 있습니다. 몇 가지 API, 규정 준수 및 거버넌스 프레임워크, 영리한 사용 사례만 있으면 됩니다.
이는 보험사가 핀테크에 의존하지 않고 스스로 AI를 활용할 수 있다는 의미다. 이러한 요구를 대부분 충족할 수 있는 것은 Microsoft 및 Google과 같은 거대 기술 제공업체와 연계된 OpenAI와 같은 거대 AI 기업입니다.
보험사의 디지털 혁신을 지원하기 위해 Insurtech가 여전히 필요하며, 새로운 시장을 창출하는 Insurtech의 역할도 여전히 있습니다. 보험사들은 점점 더 건강, 헬스케어, 웰빙에 초점을 맞추고 있으며, 만성 질환을 예방 또는 예측하고, 의료 인플레이션에 대처하고, 보험 계약자 행동을 바꾸고, 보다 세분화된 고객 기반에 사용할 수 있는 서비스를 제공하는 솔루션을 찾고 있습니다.
그러나 디지털에 대한 도움을 원하는 투박한 보험사에서 생성 AI(및 기타 디지털 도구)를 사용하여 새로운 비즈니스 라인으로 성장하는 보험사로 패러다임이 바뀔 수 있습니다.
헬스융합
미국에서는 일부 보험사가 단순한 보호가 아닌 의료 서비스 제공으로 전환하고 있습니다. 대만에서는 Cathay Life의 모회사가 병원과 진료소도 운영하고 있습니다. AI는 상담원, 진료소, 고객을 하나로 묶는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 미국의 일부 병원 네트워크가 자체 보험 부서를 설립하면서 변화의 방향이 반대 방향으로 갈 수도 있습니다. 임베디드 보험도 발전하여 건강보험과 보험이 소매 시장에 등장하게 될 것입니다.
genAI 스타트업을 위한 자리가 있다면 보험사와 웰빙 제공업체가 고객 주변을 모호하게 만들면서 서로 다른 부문(및 데이터)을 하나로 묶는 데 도움이 될 수 있습니다. 건강 관련 경험이 어지러울 정도로 다양한 접점을 포괄하는 개인화를 통해 Netflix에서 탐색하는 것과 같은 느낌을 주려면 엄청난 양의 데이터와 전문 AI가 필요합니다.
생성된 AI 스타트업은 설립된 지 10년이 채 되지 않았으며 현재 OpenAI 또는 Anthropic과 같은 모델 제작자, 이미지 또는 텍스트 생성(Midjourney), 비디오, 도구(예: 프롬프트 엔지니어링, 데이터 관리) 및 코드 생성과 같은 광범위한 범주로 그룹화되어 있습니다. .
그러나 법률, 게임, 교육 등 몇 가지 분야 중심 영역이 새롭게 떠오르고 있습니다. 핀테크와 인슈어테크가 따라오지 못할 이유가 없다. 그러나 이들의 가치는 상담사 지원이나 내부 프로세스 최적화와 같은 보험 기능보다는 보험 부문 전체를 변화시키는 데 기반을 둘 가능성이 높습니다. 현직자가 스스로 처리할 수 있습니다.
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