보험사가 빅데이터를 활용해 가입자 위험 수준을 세부적으로 분석하는 것이 일부 고위험군 소비자를 보험 보장에서 아예 배제시킬 위험이 있다는 지적이 나왔다. 세세하게 보험료를 차별화할 수 있다는 장점이 있지만 유전 정보 같은 소비자 스스로 통제 어려운 요인까지 빅데이터로 노출될 수 있다는 것이다.
오승연 보험연구원 연구위원은 '보험산업의 빅데이터 활용과 사회적 위험공유' 보고서에서 "보험산업은 가격 차별과 위험 공유라는 두 가지 목표를 균형 있게 추구해야 한다"며 6일 이같이 밝혔다.
자동차보험에서 블랙박스 기록, 건강보험에서 웨어러블 기기나 유전정보, 주택이나 홍수보험에서 지오코딩(주소를 지리 좌표로 변환하는 프로세스) 등과 같은 빅데이터는 보험사가 고객의 위험정보를 정확하게 확보할 수 있게 했다. 이 덕에 보험사는 소비자 위험 수준에 맞게 가격을 차별화하고 다양한 맞춤형 상품을 설계하는 것이 가능해졌다.
보고서는 그러나 이 같은 보험사의 빅데이터 활용이 보험 본연의 기능인 '사회 위험공유'가 약해질 수 있다고 비판했다. 개인 위험을 세세하게 평가해 보험료를 과하게 개인요율화하면 고위험군은 보험료가 너무 비싸지거나 가입 대상에서 아예 제외될 수 있어서다.
또 유전 정보나 건강문제 등 소비자가 스스로 통제하기 어려운 요인에서 발생한 위험을 근거로 보험가입이 거절될 수 있다. 영국 등 유럽에서는 이 같은 문제점을 인식해 보험산업에서 유전테스트 결과를 활용하지 않기로 정부와 보험협회가 협의했다.
오 연구위원은 "빅데이터를 활용함으로써 이익을 얻는 소비자들만 있는 게 아니라 손해를 보는 소비자 역시 생겨날 수 있음에 유의해야 한다"고 말했다.