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보험사 올해 키워드도 'AI'…조직재편·서비스 등 기술 혁신 가속화 [이코노믹데일리] 삼성생명·신한라이프 등 보험사에서 올해 인공지능(AI) 혁신을 주요 경영 키워드로 설정하고 조직개편·시스템 구축을 추진하고 있다. 특히 AI 도입 분야는 기존의 고객 서비스·업무 효율성 중심에서 영업 채널까지 빠르게 확대되는 중이다. 25일 업계에 따르면 신한라이프·KB손해보험·동양생명 등 보험사에서 올해 AI 분야 조직 개편을 실시했다. 신한라이프는 자사 디지털 전환(DX) 그룹 내 AI 전환(AX)·디지털본부를 신설했다. 이를 통해 '인공지능·디지털 가속화'를 목표로 AI 역량을 강화하겠다는 방침이다. KB손보는 기존 DT추진본부를 AI데이터본부로 재편했으며 AI·디지털 기술을 고객 서비스와 연계하기 위해 해당 부서 산하에 고객 콜센터 조직을 편제했다. 동양생명도 올해 조직개편을 통해 AI·데이터팀을 고객 정보기술(IT) 부문장 직속으로 편제하면서 AI 기반 부서를 정비했다. 보험업계는 AI 중심 조직개편 외에도 실제 고객·임직원 업무 분야에 AI 기반 서비스를 연달아 탑재하고 있다. 신한라이프는 이달 생성형 AI 기반 가입 설계 서비스 'LICO'를 오픈했다. 해당 서비스는 AI가 고객의 기본 정보·보장 내용을 분석한 후 고객별 한도·특약 간 규칙 등을 고려한 설계안을 추천 스크립트와 함께 제공한다. 설계사가 이를 기반으로 수정을 거쳐 고객에게 보장 설계를 제안하는 방식이다. 신한라이프는 지난해 LICO 시스템의 상표권을 출원했으며 AI 기반 보험 가입설계 방법론을 비즈니스모델로 활용하기 위해 특허 출원을 추진 중이다. DB손해보험은 고객 사고 접수·보상 안내 업무에서 활용되는 AI 에이전트 시스템을 오픈했다. 고객이 자동차 사고 접수 시 AI 에이전트가 자동으로 초기 안내·기초 정보 취득을 진행하며 이를 기반으로 보험금을 지급하는 서비스를 제공한다. 보험사의 AI 전략 강화는 상품 경쟁 확대·손해율 상승 등 수익성 확보가 어려워진 경영 환경 속에서 미래 성장 돌파구를 마련하기 위함으로 풀이된다. 특히 삼성·한화생명 등 대형 보험사에서도 올해 AI 고도화를 주요 경영 전략으로 설정하는 등 보험사 간 AI 확대 경쟁은 더욱 심화할 전망이다. 삼성생명은 이달 컨퍼런스콜을 통해 △AI 활용 기술 ∙ 인프라 환경 고도화 △AI 및 빅데이터 활용 업무 생산성 제고 △채널별 영업 지원 AI 서비스 도입 등의 경영 전략을 발표했다. 한화생명도 AI 기반 디지털 혁신을 통한 본업 경쟁력 강화, 디지털 전환 가속화를 통한 고객 편의·업무 생산성 제고 등의 경영 전략을 제시했다. 업계 관계자는 "지난해 대부분 보험사들의 당기순이익이 감소하는 등 전반적으로 경영 환경이 위축된 모양세"라며 "이에 대응하기 위해 올해부터는 AI 기반의 실질적인 성과 창출, 경영 의사결정에서의 AI 중요도 확대 등 본격적인 환경 변화가 나타나고 있는 것"이라고 말했다.2026-02-25 06:07:00
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![[컨콜] SKT 사고 전 수준 매출 기대 녹록지 않은 환경](https://image.ajunews.com//content/image/2026/02/05/20260205172843844502.jpg)
SKT "사고 전 수준 매출 기대 녹록지 않은 환경" [이코노믹데일리] SK텔레콤은 사이버 침해 사고 여파로 올해 매출 회복은 어렵지만 이동통신(MNO) 수익성 강화와 인공지능(AI) 사업 확대를 통해 영업이익은 점진적으로 회복하겠다는 방침을 밝혔다. 5일 2025년 실적 발표 후 진행한 컨퍼런스콜에서 박종석 SK텔레콤 최고재무책임자(CFO)는 "올해 성장성 확보를 위해 다양한 방안을 추진할 예정이지만 사고 전 수준의 매출을 기대하기에는 녹록지 않은 환경"이라며 "이동통신 사업은 고객 선호를 고려해 상품과 채널을 재정비하고 수익성 강화에 집중하겠다"고 설명했다. 이어 "사이버 침해 관련 재무적인 영향으로 사업 포트폴리오 정리 과정에서도 비용이 발생했다"며 "이에 따라 기말 배당을 시행하지 않기로 결정했다"고 말했다. 다만 지난해 배당금은 주당 1660원으로 이사회 의결을 마쳤으며 내달 정기 주주총회 승인을 거칠 예정이다. AI 사업에 대한 중장기 전략도 구체화했다. SK텔레콤은 독자 파운데이션 모델인 'A.X K1'의 사업 확장 가능성을 강조하며 B2B와 B2C 전반에서 활용도를 높이겠다는 구상을 밝혔다. SK텔레콤은 "A.X K1은 기업 간 거래와 기업·소비자 간 거래 모두에서 사업 기회를 확보할 수 있을 것"이라며 "B2C 영역에서는 1000만명 이상 이용자를 보유한 에이닷에 탑재하고 B2B 영역에서는 에이닷 비즈를 통해 기업 업무 생산성 향상과 제조 계열사 경쟁력을 강화하거나 크래프톤 등 버티컬 서비스에 활용할 계획"이라고 설명했다. 또한 SK텔레콤은 연내 국가 AI 모델 선정 과정에서 상위권에 오를 경우 범국민 B2C 서비스와 AI 전환(AX) 사업, 공공부문 시스템 등에서 우선적으로 참여할 수 있을 것으로 기대하고 있다. AI 데이터센터(AIDC) 사업 확대 방침도 재확인했다. SK텔레콤은 "AI 데이터센터의 자생력을 키워 지난 2024년 수준을 회복하겠다"며 "마케팅과 네트워크 부문을 AI 기반으로 전환해 생산성을 높이고 AIDC 역시 규모감 있게 확장하겠다"고 강조했다. 올해 실적 전망에 대해서는 매출과 영업이익의 흐름을 분리해 설명했다. SK텔레콤은 비핵심 사업 매각과 이동통신 가입자 감소 영향으로 매출은 해킹 사고 이전 수준에 미치기 어려울 것으로 내다봤다. 다만 통신 사업 수익성 회복과 AI 사업의 자생력 확보를 통해 영업이익은 지난해 수준에 근접하게 회복할 수 있을 것으로 전망했다. SK텔레콤은 "가입자 회복과 AI 사업을 통해 수익성을 제고하고 데이터센터(DC) 사업은 확장 추진하겠다"며 "투자하고 싶은 회사가 될 수 있도록 올해는 실적 개선을 위해 노력하고 비과세 배당 등 주주 가치 제고 방안도 검토할 예정"이라고 전했다.2026-02-05 17:46:31
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학계 'AI 거품론'에 데이터로 반격한 오픈AI… "업무 효율 75% 개선" [이코노믹데일리] 챗GPT 개발사 오픈AI(CEO 샘 올트먼)가 인공지능(AI) 활용이 업무 시간을 하루 평균 1시간가량 단축시킨다는 보고서를 발표하며 최근 불거진 학계의 AI 회의론을 정면으로 반박하고 나섰다. 오픈AI는 8일(현지시간) 발간한 '기업용 AI 현황' 보고서를 통해 약 100개 기업의 실무자 9000명을 대상으로 설문한 결과 응답자의 75%가 AI 활용으로 작업 속도와 품질을 개선했다고 밝혔다. 기업용 서비스인 '챗GPT 엔터프라이즈' 이용자들은 하루 평균 40분에서 60분을 절약하는 것으로 나타났으며 데이터과학이나 엔지니어링 및 커뮤니케이션 분야 종사자는 이보다 많은 하루 평균 60분에서 80분의 시간을 아끼는 것으로 조사됐다. 일부 이용자는 주당 10시간 이상의 노동시간 절감 효과를 봤다고 응답해 AI가 단순 보조를 넘어 실질적인 업무 파트너로 자리 잡았음을 시사했다. 정량적인 데이터 사용량도 폭증했다. 오픈AI 집계 결과 챗GPT 대화량은 지난해와 비교해 8배 증가했으며 기업들이 복잡한 문제 해결에 사용하는 '추론' 토큰 소비량은 무려 320배나 늘어난 것으로 확인됐다. 이용자들은 시간 절약 외에도 데이터 분석이나 코딩과 같은 새로운 업무를 수행하는 데 AI가 결정적인 도움을 줬다고 답변했다. 이번 보고서는 최근 MIT나 하버드대 연구진이 제기한 'AI 무용론' 혹은 '거품론'을 잠재우기 위한 맞불 성격이 짙다. 앞서 학계에서는 생성형 AI 프로젝트에 투자한 대다수 기업이 이익을 얻지 못했거나 결과물이 의미 없는 '작업 찌꺼기(Workslop)'에 불과하다는 비판을 내놓은 바 있다. 이에 대해 브래드 라이트캡 오픈AI 최고운영책임자(COO)는 현장의 AI 도입 속도는 학계의 주장과 달리 매우 빠르다며 반박했고 경쟁사 앤트로픽 또한 자사 챗봇 클로드가 작업 시간을 80% 단축한다는 자체 분석을 내놓으며 AI 효용론에 힘을 실었다. 다만 블룸버그 통신 등 외신은 오픈AI와 앤트로픽의 보고서가 학계의 엄격한 동료 검토(Peer Review)를 거치지 않은 자체 조사 결과라는 점을 지적하며 객관성에 대한 추가 검증이 필요하다는 입장을 보였다. 로니 채터지 오픈AI 수석경제학자는 "4명 중 3명이 예전엔 할 수 없었던 일을 AI 덕분에 할 수 있게 됐다고 말한다"며 "이는 AI와 업무 생산성 논의에서 자주 간과되는 핵심"이라고 강조했다.2025-12-09 09:12:42
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