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'확률 낮은 보험과 복권' 구매하는 이유

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Wednesday, October 22, 2014, 16:10:22

[창간 첫돌 기획] 나에게 보험이란_㉒ 금융업 종사자 조부제

 

[금융업 종사자 조부제] 보험업계에 종사하는 분이라면 듣기 싫은 이야기일지 모르겠으나, 보험과 복권은 사실 닮은 점이 많습니다.

 

복권의 경우 당첨될 확률에 당첨시 받는 금액을 곱한 값이 기댓값(기대수익)입니다. 중학교 다닐 때 한 장에 500원하는 주택복권의 기대수익을 구해 봤는데 정확히 250원이었던 기억이 납니다.

 

지금 한 게임당 1000원인 로또의 기댓값도 500원정도 될 것으로 추측됩니다. 보험도 마찬가지입니다. 사고가 일어날 확률에 사고 때 받을 수 있는 보험금을 곱한 값이 기대소득이 됩니다.(일반적으로 경제학에서 보험은 기대소득보다 기대효용으로 분석합니다만 이에 대한 논의는 생략합니다)

 

생명보험회사가 지난 1년간(2013) 수입한 개인에 대한 보험료는 541000억원이고 지급한 보험금(환급금, 배당금 포함)293000억원(보험료 대비 보험금지급 비율 : 54.2%) 이었습니다(금감원 금융통계정보 참조).

 

대수적으로, 어느 한 사람이 100만원의 보험료를 냈다면 평균적으로 54만원정도의 보험금을 기대할 수 있다는 이야기입니다. , 46만원(=100만원-54만원)은 위험프리미엄으로 지불하고 있는 셈입니다.

 

그리고, 보험은 계약당사자간의 정보 비대칭으로 인해 시장에서 바람직하지 않은 상대방과 거래할 가능성(역선택)이 있습니다. 이로 인해 보험회사는 정보의 비대칭이 없었더라면 책정할 보험료보다 보험료를 약간 높게 책정할 가능성도 있습니다.

 

수리적인 기대수익(소득)으로만 본다면 보험이나 복권 모두 가입(투자) 하자마자 약 절반가량은 그냥 남 좋을 일 하는 것입니다. 그럼에도 불구하고 많은 사람들이 보험에 가입하고 복권을 삽니다. 저 또한 보험에 가입하고, 한 달에 한 두 번은 소액의 복권을 삽니다.

 

왜 사람들은 보험에 가입하고 복권을 사는 것일까요?

 

첫째로, ‘나에게 혹시라는 우려(보험) 또는 설렘(복권)에 대한 대가 때문일 것입니다. 보험은 보험료 수납으로 축적된 금융자본이 산업에 흘러들어감으로써 국민경제발전에 이바지 하며, 위험분산의 기능을 함으로써 대규모 경제활동도 가능하게 한다고 합니다.

 

그러나 국가적인 이익을 위해 보험에 가입하는 사람은 거의 없을 것입니다. 대부분 우연한 사고로 인한 경제적 불안을 제거함으로써 안심하고 생활할 수 있도록 하기 위해 보험에 가입할 겁니다.

 

기대소득으로만 보면 보험가입은 비합리적인 행위이지만, 보험은 혹시 나에게 이런 일이 닥칠까하는 점에 대한 심리적 예방약이자 실제 사고발생시 든든한 처방약이라고 할 수 있습니다.

 

둘째로 보험을 드는 이유는, 현실적으로 미래에 대비할 만큼의 저축이 잘 안 된다는 데 있을 것입니다.

 

이론적으로야 보험료 낼 돈으로 저축을 하지하는 생각을 하지만, 말처럼 그리 쉽지 않습니다. 보험에 대한 평가절하도 안 되겠지만, 합리적인 판단없는 무조건적인 보험에 대한 맹신도 올바르다고 할 수 없을 것입니다.

 

자신의 상태를 객관적으로 평가하고 거기에 맞은 적절한 보험에 가입하는 것이 개인의 재정상태를 보다 여유롭게 합니다. 이는 곧, 보험계약자의 도덕적 해이를 없앰으로써 보험회사도 건전하게 발전하는 길입니다.


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편집국 기자 mirip@inthenews.co.kr

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KT, MS와 개발한 한국적 AI ‘SOTA K’ 출시

KT, MS와 개발한 한국적 AI ‘SOTA K’ 출시

2025.09.29 13:13:32

인더뉴스 이종현 기자ㅣKT[030200]가 마이크로소프트와의 전략적 협업을 통해 개발한 GPT-4o 기반 한국적 AI 모델 'SOTA K built on GPT-4o(이하 SOTA K)'를 출시했다고 29일 밝혔습니다. 기존 거대언어모델(LLM)은 영어권 중심 데이터로 학습돼 한국어와 한국의 독특한 사회·문화적 맥락 반영에 한계가 있었습니다. KT는 이를 해결하기 위해 고품질 한국 특화 데이터를 대규모로 확보하고 마이크로소프트와의 협력을 통해 GPT-4o를 한국 사회에 최적화된 모델로 발전시켰다고 설명했습니다. SOTA K는 한국적 AI의 4대 핵심 철학인 ▲데이터 주권 보호 ▲한국 문화 이해 ▲모델 선택권 보장 ▲안전하고 책임감 있는 AI를 구현합니다. 한국어 경어법·방언은 물론 법률·금융·역사 등 국내 특정 산업군 내에서 사용하는 전문 용어까지 자연스럽게 이해하고 생성할 수 있습니다고 회사 측은 설명했습니다. KT는 한국적 AI 지표를 새롭게 정의하고 이를 측정할 수 있는 자체 데이터셋을 구축해 정량 평가와 정성 평가를 진행했습니다. KT에 따르면 SOTA K는 한국어 이해·생성·추론·사회·문화·한국 전문지식 등 주요 지표에서 GPT-4o 대비 우위를 보였습니다. 특히 한국사·한국어·한국 법령 등 고난도 한국적 지식을 요구하는 대한민국 공무원 시험과 귀화 시험에서 GPT-4o 모델을 능가하는 성과를 거뒀습니다. 실제 고객 사례의 경우, 메리츠화재에서는 보험 업계에 특화된 약관의 자동 요약 리포트 생성과 상담원 스크립트 생성에서 SOTA K가 우수한 결과물을 보여줬습니다. EBS와의 협력에서는 초중고 난이도별 교과 문항을 생성하여 맞춤형 학습을 제공하는 측면에서 SOTA K의 활용 가능성이 확인됐습니다. 또 연세의료원에서는 영어와 한국어가 혼합된 의료 데이터를 환자가 쉽게 이해할 수 있도록 한국적인 표현으로 자연스럽게 안내했으며 날짜 표기법 등의 영역까지 한국인의 생활 방식과 문화를 이해하고 있음을 확인할 수 있었다고 KT는 평가했습니다. 또 한국전력공사에서는 질의에 대해 간결하면서도 명확한 답변을 신속하게 받을 수 있었다고 긍정적으로 평가하며 내부 시스템과의 연동이 가능하다면 활용 범위가 더 넓어질 수 있을 것이라는 기대를 나타내기도 했습니다. SOTA K는 한국적 AI 평가의 Responsible AI 항목에서 높은 평가를 받아 AI 응답 및 법률과 권리 준수, 사회 및 경제 영향도의 안전성, AI 모델의 강건성의 우수성을 입증했습니다. 또 악의적 사용자에 의한 AI 모델 탈옥 공격에 대해서도 강력한 방어 능력을 보유한 모델임을 확인했습니다. KT는 SOTA K를 물리적으로 대한민국 내 존재하는 클라우드 리전에서 운영하며 자체 개발한 벡터 모델 기반 한국적 검색증강생성(RAG) 기술과 결합해 기업별 맞춤형 지식 기반을 구축할 수 있는 서비스 환경도 제공합니다. 이에 고객사는 고유 데이터를 활용해 더 정확하고 특화된 AI 서비스를 경험할 수 있습니다. KT는 우선 자사 B2C 사업에 SOTA K를 적용해 자체 및 협업 모델 라인업을 검증한 뒤 파트너사에 서비스를 확대 제공할 방침입니다. 윤경아 KT Agentic AI Lab장(상무)은 "SOTA K는 글로벌 수준의 기술력과 한국적 AI 특화를 동시에 실현한 혁신적 모델로 마이크로소프트와의 협업을 통해 축적한 기술적 노하우는 향후 KT의 다양한 AI 모델 개발에 확산 적용될 것"이라며 "국내 AI 생태계 활성화는 물론 공공과 민간 전반에서 AI를 활용한 혁신을 주도하며 국가 AI 경쟁력 제고에 기여할 것"이라고 말했습니다.




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