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Column 칼럼

[서지은의 보험키워드] AI시대, 보험설계사의 생존법은?

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Sunday, October 06, 2024, 10:10:39

 

서지은 보험설계사·칼럼니스트ㅣ많은 분야에서 AI(Artificial Intelligence, 인공 지능)를 빼놓고는 명함도 내밀지 못하는 시절이 되었다. 소위 4차 혁명이라 부르는 기술의 발전으로 세계는 그 어느 때보다 빠르게 변화 중이고 이변이 없는 한 앞으로 변화의 속도는 점점 더 빨라질 것이다.

 

산업혁명 이후 기술의 발전으로 생산력이 월등하게 향상했고 사람들은 풍요와 편리함에 익숙해졌다. 그렇다면 AI와 같은 기술의 발전이 인류에게 마냥 득일까? 정답은 없겠지만 과거 산업혁명 시절 일자리를 빼앗겨 거리로 내몰린 노동자들이 러다이트(기계 파괴) 운동을 벌였던 역사적 사실을 돌아보면 그 질문에 대한 답이 그리 밝게만 느껴지지 않는다.

 

르포 작가 한승태의 노동 에세이 <어떤 동사의 멸종>에 보면 저자는 AI나 로봇 등 첨단기술로 인해 사라질 것으로 전망되는 직업을 몇 가지 골라 현장 노동자로 일한다. 그는 대체 가능성이 90% 이상인 직업 가운데 역사가 오래된 아주 평범한 직업을 선택했는데 콜센터 상담사, 택배 물류센터 상하차 직원, 뷔페식당의 요리사, 빌딩 청소부 등이다.

 

고객센터에 전화를 걸어보면 최초 응답자가 사람인 경우를 거의 본 적이 없다. 또 각종 산업에서 콜센터보다는 인터넷이나 앱 등을 통한 CS 처리가 더 보편적인 방법으로 자리 잡았다. 기계 덕분에 무거운 것을 번쩍 들어 올려 착착 옮길 수 있게 되었으며, 처리 속도도 훨씬 빠르다. 대형 빌딩이나 식당에서는 로봇이 서비스하고 청소한다. 무인 자동차의 상용화 역시 머지않아 보인다.

 

한승태 작가의 책은 내 직업인 '보험설계사'의 미래 전망에 대해 고민해 보는 계기가 되었다. 사회적 정년을 65세라 한다면 앞으로 적어도 앞으로 15년은 경제 활동을 해야 한다는 뜻인데, 보험설계사가 과연 15년 동안 멸종하지 않고 살아남는 직업이 될까? 사실 보험 업계도 기술의 발전으로 많은 것들이 바뀌었다.

 

과거엔 보험 계약 때 청약서를 하나하나 서면으로 발행해 손수 자필로 서명하고 제출한 청약서를 바탕으로 보험 심사를 거친 후에야 비로소 체결이 이루어졌지만, 지금은 태블릿 PC나 스마트폰 등 전자기기를 통해 컨설팅부터 제안, 인수 가능 여부뿐 아니라 비대면 청약까지 가능하다. 이런 흐름이라면 보험 상담 응대 및 맞춤형 컨설팅으로 청약을 진행하는 보험봇과 만나는 상황이 아주 먼 미래의 일이 아닐지 모른다.

 

BBC가 예측한 사라질 위험성이 높은 직업들 순위를 뉴스로 접한 적이 있다. 다행인지 15위 안에 보험설계사는 들어있지 않았다. 반면 어느 공대생이 ChatGPT에게 '미래에 없어질 직업'을 물어봤더니 공장 노동자, 캐셔, 운전자, 비서 등과 함께 7위에 보험판매원이 들어있었다고 한다.

 

위 직업들을 단순하고 반복적인 업무를 수행하는 직군으로 판단했고, 보험 구매 및 가입이 대부분 인터넷으로 처리되어 보험판매원의 역할이 줄어들 거라는 예측이었다. 인공 지능이 수집한 빅 데이터를 통해 도출한 이러한 결과 앞에서 현업에 종사하고 있는 보험설계사의 한 명으로 무서움을 느끼지 않았다면 거짓말일 테다.

 

그간 보험업에 깊숙이 들어온 스마트 기기 운용이 어려워 보험 영업을 포기하는 설계사도 적잖이 보았다. 구시대적인 영업방식을 촌스럽다고 평가하며 설계사의 신뢰도를 떨어뜨리게 만드는 것이 현실임을 부정할 순 없다. 다만 8년 차 보험설계사 시각으로 보자면 ChatGPT의 예측에 덮어놓고 동의하기는 어렵다. 보험 설계에서 판매, 체결까지의 과정은 실제로 그리 단순하지 않고, 무엇보다 보험 특성상 장기 납부가 대부분이라 '관리' 측면에서 인공 지능이 결코 대체할 수 없는 사람의 영역이 존재한다.

 

'디테일이 곧 생명'이라는 광고 문구가 있다. 보험은 한 마디로 그 문구처럼 디테일이 생명인 세계다. 한 사람의 생애를 단순히 몇 가지 패턴으로 묶을 수 없는 까닭은 100명의 사람이 있다면 그곳엔 100개의 몸에 깃든 다양한 이야기와 100개의 다른 마음이 있기 때문이다. 무엇보다 아무리 많은 데이터를 모아도 사람이 직접 파악하는 ‘감정적’ 디테일을 AI가 (아직은) 알아챌 수 없다.

 

단언컨대 보험 영업에 가장 필요한 덕목은 상대를 이해하려는 태도, 즉 공감 능력이다. 포털 사이트에 주르륵 등장하는 수많은 보험 플랫폼이 일견 편리해 보여도 편리한 만큼 클릭 몇 번으로 가입한 내 보험을 제대로 알고 있는 사람을 거의 만나본 기억이 없다.

 

인간은 기계와 달리 고통을 통해 교훈을 학습하고 기쁨의 힘으로 관대함의 지평을 넓히는 존재다. 무인 자동차 안이나 기계가 커피를 내려주는 카페에서 보험 상담을 주고받는 광경은 상상이 가도 AI로 생성된 목소리나 기계 로봇이 상담에 응하는 모습은 도무지 상상이 가지 않는다. 보험이 필요 없을 만큼 위험이 사라진 세상이 아닌 이상 그런 장면이 가까운 현실이 되지 않기를 바란다. 보험설계사로 일하는 동안은 계속 '사람'으로 '사람'에게 다가가고 싶다. AI에 지지 않기 위해 나는 매일 사람의 마음을 먹는다.

 

■서지은 필자

 

하루의 대부분을 걷고, 말하고, 듣고, 씁니다. 장래희망은 최장기 근속 보험설계사 겸 프로작가입니다.

마흔다섯에 에세이집 <내가 이렇게 평범하게 살줄이야>를 냈습니다.

 

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편집국 기자 itnno1@inthenews.co.kr

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[악취와의 전쟁] 악취의 발생 원인을 추적하다①

[악취와의 전쟁] 악취의 발생 원인을 추적하다①

2024.11.23 07:05:00

일상 속에서 간과되기 쉽지만, 점차 심각한 환경 문제로 대두되고 있는 악취 문제는 단순히 불쾌감을 넘어 건강과 생활의 질에 직접적인 영향을 미칩니다. 한국산업단지공단에 따르면 전국 1300여 개의 각종 산업단지에 12만여 개의 업체가 있으며, 이 중 7000개 이상이 악취 배출 사업장으로 분류되고 있습니다. 또한, 한국환경공단 통계에 따르면 2019년부터 매년 꾸준히 4만 건 이상의 악취 관련 민원이 발생하고 있으며, 지자체와 환경부의 지속적인 노력에도 불구하고 계속 증가하는 추세입니다. 이에 따라 30년간 악취 분야에 집중하며 분석부터 저감, 시공, 관리까지 종합적인 솔루션을 제공하는 기업의 사례를 통해 악취 문제의 원인과 해결 방안을 모색해보고자 합니다. [편집자주] 인더뉴스 제해영 기자ㅣ악취를 제거하기 위해서는 악취의 발생지를 추적하고 악취를 포집 및 분석하여 악취를 발생하는 원인물질을 찾아내는 것이 중요합니다. 악취를 분석하는 방법에는 직접 관능평가와 정밀기기분석 및 감지센서를 이용하는 방법 등이 있습니다. 분석 결과로 나온 수 많은 물질들 중 직접적으로 악취 발생에 가담하는 물질들만을 선별하여 악취를 재현해 같은 악취가 나는지 확인하여 최종 원인 물질들을 찾아냅니다. 악취가 발생하면, 발생 지점과 원인을 정확히 파악하기 위해 악취물질의 종류와 농도를 추적하는 체계적인 방법이 필요합니다. 악취는 눈으로 확인할 수 없기 때문에 냄새의 특성과 관련된 물질을 추적하는 방식으로 접근합니다. 1. 악취물질의 포집 및 감지 악취발생지로 의심되는 여러 지점에서 적법한 방법으로 악취를 포집하거나, 센서를 통해 악취물질을 감지합니다. 2. 포집된 기체의 분석 포집된 악취 기체를 분석설비에서 정밀하게 분석하여 포함된 모든 물질의 종류와 농도를 확인합니다. 이를 통해 악취를 유발하는 주요 물질들을 확인합니다. 3. 악취 기여율 분석 분석 결과를 기반으로 각 물질의 악취 기여율을 평가하여, 실제로 악취를 유발하는 원인 물질과 그 농도를 확정합니다. 4. 악취 표준 가스 재현 확정된 악취물질을 바탕으로 인체에 무해한 양으로 동일한 악취 가스를 제조합니다. 이를 통해 악취를 재현하여 검증 과정을 진행합니다. 5. 냄새 비교 및 검증 재현된 악취 가스를 채취한 샘플과 비교하여, 검증 가능한 자격을 가진 분석원이 동일한 냄새인지 확인합니다. 6. 악취 원인 확정 및 대처 방안 마련 악취를 유발하는 정확한 원인을 확인한 후, 이를 바탕으로 적절한 대처 방안을 마련하여 악취 문제를 해결합니다. ☞ 자료제공 : (주)태성환경연구소 (주)태성환경연구소는 빅데이터를 활용해 악취 발생 패턴을 분석하고 문제를 사전에 예측하는 시스템을 개발해 온 회사입니다. 관능평가, 기기분석, 센서를 통해 악취를 다각적으로 분석하며, 냄새 재현 기술로 실제 환경과 유사한 조건에서 악취 원인 물질을 선정할 수 있는 기술을 보유하고 있습니다. 이러한 빅데이터 기반 분석과 정밀 기술을 통해 맞춤형 악취 해결 솔루션을 제공하고 있습니다.


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