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“표준하체 연금보험 필요..상품설계는 보수적으로”

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Sunday, May 22, 2016, 12:05:00

보험硏 김석영·이선주 연구(위)원 “소비자·보험사 모두 윈윈 필요”
“보수적인 상품 설계 통해 고령화시대 대비에 적극적으로 나서야”

[인더뉴스 강민기 기자] 최근 유병자 보험이 활성화되면서 표준하체(정상인보다 건강상태가 좋지 않은)’ 사람들이 가입할 수 있는 보장성 보험상품들이 개발·판매되고 있다. 하지만, 요율산출과 개발상의 어려움 등으로 보험사들은 표준하체 연금보험 출시에 소극적이다.

 

소비자 권익향상과 보험사들의 신시장 개척을 위해서 관련 상품 개발이 필요하다는 주장이 제기됐다. , 장수리스크와 표준하체의 범위 설정으로 인한 리스크를 고려해 연금사망률에 대한 충분한 안전장치를 마련할 필요가 있다는 제언이다.

 

22일 보험연구원 김석영 연구위원·이선주 연구원은 이 같은 내용을 골자로 하는 표준하체 연금보험 도입 필요성이라는 보고서를 발간했다.

 


보고서에 따르면 2013년 말 기준 주요 만성질병 유병률은 남녀 모두 연령이 증가함에 따라 상승하고 있다. 유병자의 생존기간도 지속적으로 늘어나고 있어 표준하체 연금보험의 필요성이 높아지고 있다.

 

하지만, 다양한 질환을 앓고 있는 유병자가 일반적인 연금상품에 가입할 경우, 자신의 건강상태보다 양호한 사람들의 사망률을 적용받아 불리한 연금액을 수령하게 되므로 연금가입을 기피할 수 있다는 게 연구()원들의 지적이다.

 

이들은 개인연금보험 가입률은 4029.6%, 5025.0%, 6012.2%로 연령이 증가함에 따라 가입률이 하락하고 있다연금가입 활성화를 위해 표준하체 연금보험의 개발이 필요하다고 주장했다.

 

표준하체 연금상품 개발은 새로운 시장의 개척으로 소비자와 보험회사 모두에게 도움이 될 수 있다. 하지만, 요율 산출과 상품 개발의 어려움과 요율 변동성이 매우 높아 보험회사들이 개발에 소극적인 모습을 보고 있다.

 

일례로, 한 가지 질병에 의한 표준하체로 한정할 경우 많은 가입자를 확보하는 데 한계가 발생한다. , 두 가지 이상 질병에 의한 표준하체로 정할 경우 정확한 사망률 산출에 어려움이 있다.

 

특히, 연구()원들은 의료기술 발달에 의한 수명연장은 유병자에게 보다 크게 나타나고 있기 때문에 유병자의 장수리스크는 정상체의 장수리스크보다 매우 높을 것으로 전망했다.

 

지난 1993년부터 2013년까지 20년 동안 갑상선암을 제외한 암의 상대생존율의 경우 남성은 31.9%에서 58.2%, 여성은 51.7%에서 67.3%로 증가해 유병자의 수명연장이 급격히 이뤄지고 있다.

 

연구원들은 기존 연금상품에 불만이 있던 소비자들에게 차별화된 상품을 제공함으로써 만족도를 제고할 수 있고 회사는 새로운 수익원을 발굴할 수 있다다만, 장수리스크 등의 리스크를 고려해 연금사망률에 대한 충분한 안전장치를 마련할 필요가 있다고 말했다.


그러면서 그는 표준하체의 정의에 맞는 경험자료 부족으로 정확한 연금사망률 산출과 새로운 언더라이팅 체계를 구축하는 데 어려움이 예상된다고령화 시대 대비를 위한 표준하체 연금상품의 성공적 도입을 위해서는 보수적인 상품 설계가 필요하다고 강조했다.

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강민기 기자 hopem1@naver.com

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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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