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“車사고 비율 50% 미만, 보험료 할증 적용 제외돼야”

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Thursday, February 02, 2017, 18:02:04

김소정 서울대 교수, ‘자동차보험 할인할증 제도개선 공청회’서 주장
과실비율 높으면 보험료 할증 적용..50%미만은 할인 3년 유예 방안 제시

[인더뉴스 정재혁 기자] 자동차사고가 발생했을 때 운전자의 과실 비율에 따라 다음해 보험료에 할인·할증율을 달리 적용해야 한다는 주장이 제기됐다. 지금까지는 과실(비율)이 많고 적음이 할증 보험료에 영향을 미치지 않아, 상대적으로 과실이 적은 운전자와 많은 운전자의 보험료 할증 부담이 비슷해 형평성 문제가 발생했다.

또한 차량을 2대 이상 보유한 가입자의 경우, 다른 차량은 본인 외의 다른 사람이 주로 운전하는데도 가입자의 할인할증 등급이 적용되는 점이 불합리하다는 지적도 나왔다. 이에 따라 다수차량 보유자에 위험도에 맞는 보험료를 부과할 수 있도록 개정해야 한다는 주장이다.  

박소정 서울대 교수는 2일 보험개발원(원장 성대규)이 개최한 ‘자동차보험 개별할인할증제도의 평가와 개선’ 공청회에서 현행 자동차보험 할증제도의 문제점을 지적하고 개선책을 제시했다.

현재 자동차보험 개별할인할증 제도는 사고내용에 따라 점수가 부여되고 1년간의 사고점수·3년간 사고 유무에 따라 할인할증 등급이 부여되는 구조다. 

여기에 보험사별로 사고건수요율(NCR계수: Number of Claim Rate)을 자율적으로 운영한다. 2013년 이후 보험사는 과거 3년간·과거 1년간 사고건수에 따라 보험료를 차등화하고 있다.

박 교수는 이러한 방식이 사고 당사자 간의 과실비율을 고려하지 않아, 고과실자(50%이상)와 저과실자(50% 미만) 사이에 보험료 할증이 동일하게 이뤄진다는 것을 문제로 지적했다. 통계 분석 결과, 과실이 많은 운전자의 손해율이 적은 운전자의 손해율보다 약 5% 높은 것으로 나타났다.

앞서 언급했듯이 현행 할인·할증구조는 과실비율이 높은 운전자와 낮은 운전자간 보험료 할증 방식이 동일해 불합리하다는 지적이 제기돼 왔다.

이에 대한 개선책으로 박 교수는 과실 50% 미만(저과실) 사고 1건을 사고점수에 제외하는 방안을 제시했다. 단, 과실이 낮더라도 무사고자와 동일하게 할인할 경우, 그 위험이 무사고자에게 전가될 수 있기 때문에 3년간 할인을 유예하는 방식이다.

자동차 다수보유자의 할인할증제도도 문제로 지적됐다. 기명 피보험자가 자동차를 추가 구입하는 경우, 다른 사람(자녀 등)이 해당 차량을 주로 운전하는 경우에도 기존 할인할증등급을 그대로 승계해 보험료를 할인받는 문제가 발생한다.

예를 들어, A씨는 16등급이고 그랜져 1대를 소유중인데, 자녀 B가 운행하기 위해 쏘나타를 추가로 구입하면서 기명피보험자를 A로 할 경우, 추가 자동차 쏘나타에도 16등급이 적용된다. 최초 가입 때 적용등급(11등급)보다 보험료가 할인되는 셈이다.

2015년 기준, 할인할증등급을 승계 받은 추가차량은 약 78만대로 나타났다. 이 차량들의 평균 할인할증등급은 16.8등급으로 11등급에 비해 약 30.5%의 보험료를 할인받았다.

박 교수는 “기명피보험자의 동일성 여부만으로 추가되는 자동차에 대해 할인할증등급이 승계되는 제도를 폐지하면 자동차를 1대만 보유한 사람에게 전가되는 보험료 부담을 해소할 수 있다”며 “단, 다수차량 보유자에게는 위험도에 맞는 보험료를 부과할 수 있도록 할인요율 신설이 필요하다”고 말했다.
 

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정재혁 기자 jjh27@inthenews.co.kr

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SKT, ‘한국어 특화’ A.X 4.0 오픈소스 공개… “최고 수준 한국어 처리”

SKT, ‘한국어 특화’ A.X 4.0 오픈소스 공개… “최고 수준 한국어 처리”

2025.07.03 11:37:16

인더뉴스 이종현 기자ㅣSK텔레콤[017670]은 한국어 특화 LLM인 A.X(에이닷 엑스) 4.0을 오픈소스로 공개했다고 3일 밝혔습니다. SKT는 이날 오전 글로벌 오픈소스 커뮤니티 허깅페이스(Hugging Face)를 통해 A.X 4.0의 표준 모델과 경량 모델 2종을 공개했습니다. 이번에 공개한 A.X 4.0은 현존 대규모 언어 모델(LLM) 중에서도 최상급의 한국어 처리 효율성은 물론 데이터 보안을 고려한 설계, 그리고 로컬 환경에서의 운영 가능성 등이 강점이라고 SKT는 설명했습니다. 오픈소스 모델인 Qwen2.5에 방대한 한국어 데이터를 추가로 학습시켜 국내 비즈니스 환경에 맞는 성능을 발휘합니다. SKT는 A.X 4.0의 토크나이저를 자체 설계·적용해 높은 수준의 한국어 처리 역량을 구현했습니다. 자체 테스트 결과 같은 한국어 문장을 입력했을 때 GPT-4o보다 A.X 4.0이 약 33%가량 높은 토큰 효율을 기록하며 다른 LLM 대비 높은 정보 처리용량에 비용 절감까지 가능합니다. 토크나이저(Tokenizer)는 문장의 구조를 분석해 토큰으로 분할하는 작업 도구를 의미합니다. A.X 4.0은 대표적인 한국어 능력 평가 벤치마크인 KMMLU2)에서 78.3점을 기록하여 GPT-4o(72.5점)보다 우수한 성능을 보였으며 한국어 및 한국 문화 벤치마크인 CLIcK에서도 83.5점을 획득해 GPT-4o(80.2점)보다 더 높은 한국 문화 이해도를 보였습니다. SKT는 A.X 4.0를 기업 내부 서버에 직접 설치해 사용할 수 있는 온프레미스 방식으로 제공해 기업들이 데이터 보안에 대한 걱정을 덜 수 있도록 서비스할 계획입니다. A.X 4.0 개발 과정에서도 대규모 학습(CPT)의 전 과정을 외부와 연동 없이 자체 데이터로 학습해 데이터의 주권도 확보한 바 있습니다. 표준 모델은 720억개(72B), 경량 모델은 70억개(7B)의 매개변수를 갖추고 있어 이용자들이 목적에 맞춰 선택적으로 이용할 수 있도록 했습니다. SKT는 이미 A.X 4.0을 지난 5월 에이닷 통화 요약에 적용 및 활용하고 있으며 추후 자사는 물론 SK그룹 내 다양한 서비스에 적용할 계획입니다. SKT가 이번에 선보인 모델로 기업들은 파생형 모델을 개발할 수 있고 연구 분야에서도 활용할 수 있습니다. SKT는 이번 A.X 4.0 지식형 모델의 오픈소스 공개와 동시에 추론형 모델의 발표도 앞두고 있습니다. SKT는 이달 중으로 수학 문제 해결과 코드 개발 능력이 강화된 추론형 모델을 공개하고 이미지와 텍스트를 동시에 이해하고 처리할 수 있는 수준까지 모델을 업데이트할 계획입니다. 또한, 소버린 AI 관점에서 A.X 3.0에 적용한 프롬 스크래치(모델의 맨 처음 단계부터 모두 직접 구축) 방식도 병행하여 개발을 진행하고 있으며 후속 모델도 순차적으로 공개할 예정입니다. 김지원 SKT AI Model Lab장은 "SK텔레콤의 다양한 서비스를 고도화하고 기업 시장에서 한국어 특화 LLM으로 국내 비즈니스 환경에 최적화된 모델이 될 수 있도록 지속적인 기술 개발을 추진할 계획"이라고 말했습니다.


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