혁신적인 AI 기반 보험 준비금 설정: 리스크 관리와 규제 준수를 넘어

본 논문은 강화학습 기반의 혁신적인 보험 준비금 설정 프레임워크를 제시합니다. 꼬리 위험 관리, 거시경제적 요인 고려, 규제 준수를 통합하여 기존 방식보다 우수한 성능을 보였으며, 보험 산업의 지속가능한 발전에 기여할 것으로 기대됩니다.

Stella C. Dong과 James R. Finlay가 발표한 최신 논문은 AI를 활용한 보험 준비금 설정 분야에 획기적인 전기를 마련했습니다. 기존의 방법론을 뛰어넘는 강력한 강화학습(Reinforcement Learning, RL) 프레임워크를 제시하여, 꼬리 위험(Tail Risk) 민감도, 거시경제 체제 모델링, 그리고 규제 준수를 한번에 고려하는 혁신적인 시스템을 구축했습니다.

이 연구의 핵심은 유한 지평 마르코프 의사 결정 과정(Markov Decision Process, MDP)으로 보험 준비금 조정 문제를 공식화하고, 조건부 위험가치(Conditional Value-at-Risk, CVaR) 제약 조건 하에서 근사 정책 최적화(Proximal Policy Optimization, PPO)를 사용하여 준비금을 최적화하는 것입니다. 특히, 다양한 경제 상황에 대한 정책의 견고성을 높이기 위해, 점진적으로 변동성 노출을 증가시키는 체제 인식 커리큘럼(regime-aware curriculum)을 사용하여 에이전트를 훈련시켰다는 점이 주목할 만합니다.

보상 구조는 준비금 부족, 자본 비효율성, 그리고 지급 불능 위험 위반에 대한 패널티를 부과하며, 솔벤시 II(Solvency II) 및 자체 위험 및 솔벤시 평가(ORSA) 프레임워크를 기반으로 설계되었습니다. 근로자 보상 및 기타 책임에 대한 두 가지 산업 데이터 세트에 대한 실증적 평가 결과, RL-CVaR 에이전트는 꼬리 위험 제어(CVaR$_{0.95}$), 자본 효율성, 규제 위반율 등 여러 기준에서 기존 준비금 설정 방법보다 우수한 성능을 달성했습니다. 또한, 고정 충격 스트레스 테스트와 체제별 분석을 수용하여 불확실성 하에서 준비금 설정에 대한 원칙적이고 확장 가능한 접근 방식을 제공합니다.

이 연구는 단순한 준비금 설정을 넘어, AI를 활용하여 보험 산업의 리스크 관리 및 규제 준수에 대한 새로운 패러다임을 제시하며, 향후 보험 산업의 지속가능한 발전에 크게 기여할 것으로 예상됩니다. 특히, 거시경제적 변화에 대한 적응력을 높이고, 규제 환경 변화에 유연하게 대응할 수 있다는 점에서 그 의미가 더욱 크다고 할 수 있습니다. 하지만, 모델의 복잡성과 데이터 의존성에 대한 지속적인 모니터링 및 개선이 필요하다는 점을 염두에 두어야 할 것입니다.