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안녕하세요, 트레져러입니다.
최근 AI는 금융업계에서도 빠르게 활용 범위를 넓혀가고 있습니다. 문서를 요약하고, 이메일을 작성하고, 방대한 데이터를 분석하는 능력은 이미 많은 기업들이 경험하고 있는 변화입니다.
하지만 실제 현업에서는 한 가지 질문이 남습니다.
AI는 정말 업무를 이해하고 있는 걸까요?
특히 재보험과 같이 전문 용어와 복잡한 의사결정이 얽혀 있는 분야에서는
단순히 문장을 잘 생성하는 것만으로는 충분하지 않습니다.
같은 단어라도 상황에 따라 의미가 달라지고,
과거 거래 이력과 시장 관행, 담당자 성향까지 고려해야 하는 경우가 많기 때문입니다.
오늘은 AI가 재보험 업무를 '진짜로 이해하기 위해'
왜 도메인 온톨로지(Domain Ontology)가 필요한지,
그리고 온톨로지가 금융 특화 AI의 성능을 어떻게 결정하는지 살펴보겠습니다.
AI가 재보험을 '이해'하려면 — 온톨로지가 필요한 이유
그렇다면 실제 현장에서는 어떤 문제가 발생할 수 있을까요?
한 재보험 브로커가 런던 시장에서 전달받은 슬립(Slip) 한 장을
범용 AI 챗봇에 입력했다고 가정해보겠습니다.
"이 슬립의 핵심 인수 조건을 요약해줘."
결과물은 깔끔했습니다.
문장도 자연스러웠고, 언뜻 보기에는 큰 문제가 없어 보였습니다.
하지만 현장 경험이 있는 사람이라면 금세 이상함을 느꼈을 것입니다.
AI는 단어를 읽었지만, 맥락까지 이해하지는 못했기 때문입니다.
예를 들어 특정 해상화물 리스크가 Excess of Loss 구조로 제안된 이유를 설명할 수는 있었지만,
실제로 어떤 재보험사가 해당 리스크를 선호하는지,
과거 유사 거래에서는 어떤 조건이 적용되었는지까지는 연결하지 못합니다.
특정 재보험사가 실제로는 기피하는 리스크 유형임에도 적합한 인수 후보로 추천할 수 있습니다.
챗봇이 완전히 틀린 것은 아닙니다.
하지만 재보험 시장에서 해당 개념이 어떤 의미를 갖고,
어떤 관계 속에서 활용되는지는 이해하지 못한다는 것이 요지인 것이죠.
바로 이 지점에서 범용 AI와 금융 특화 AI의 차이가 발생합니다.
그리고 이러한 간극을 메우는 핵심 기술이 바로 도메인 온톨로지(Domain Ontology)입니다.
온톨로지란 무엇인가 — 전문가의 머릿속 지도를 만드는 일
온톨로지(Ontology)는 철학에서 출발한 개념이지만,
AI와 정보공학에서는 특정 도메인의 개념과 관계를 구조화한 지식 체계를 의미합니다.
쉽게 말해, 20년 경력 재보험 전문가의 머릿속 지도를
데이터 구조로 만든 것이라고 볼 수 있습니다.
예를 들어 숙련된 재보험 브로커는 슬립 한 장을 보면
자연스럽게 다음과 같은 연결을 떠올리게 됩니다.
리스크 유형 (해상화물) ├─ 과거 클레임 이력 ├─ 선호 재보험사 목록 │ ├─ 현재 인수 여력(Capacity) │ └─ 최근 인수 전략 └─ 담당 언더라이터 └─ 과거 커뮤니케이션 이력 └─ 적합한 영업 접근 방식
온톨로지는 이러한 연결 관계를 데이터 구조로 표현한 것입니다.
범용 AI가 단어 간 통계적 패턴을 기반으로 추론한다면,
온톨로지 기반 AI는 실제 업무 관계망을 따라가며 판단합니다.
재보험 도메인 온톨로지는 어떻게 구성될까?
재보험 업무에 특화된 온톨로지는 일반적으로 네 개의 레이어로 구성됩니다.
① 개념 레이어
재보험 업무의 핵심 개념과 용어를 정의합니다.
상위 개념과 하위 개념, 유사 개념, 대립 개념까지 함께 정의되는데요,
예를 들어 재보험 구조 아래에는 비례재보험(Proportional)과
비비례재보험(Non-Proportional)이 존재하며, 각각 어떤 리스크에 적합한지가 연결됩니다.
② 관계 레이어
개념들 사이의 연결 구조를 정의하는 단계라고 볼 수 있습니다.
예를 들어 특정 리스크, 특정 재보험사, 담당 언더라이터, 관련 이메일,
과거 거래 이력 등이 하나의 관계망으로 연결됩니다.
이러한 관계가 구조화될수록 AI는 단순 검색이 아닌 맥락 기반 추론을 수행할 수 있습니다.
③ 규칙 레이어
규칙 레이어에서는 숙련된 실무자의 판단 기준을 규칙으로 정의합니다.
예를 들어 다음과 같은 규칙이 포함될 수 있습니다.
•
특정 리스크 유형은 특정 시장에 우선 제안
•
갱신 60일 전에는 사전 검토를 시작
•
특정 조건에서는 특정 재보험사를 제외
•
일정 규모 이상의 리스크는 복수의 시장에 동시 제안
실무자가 경험을 통해 축적한 판단 기준을 AI가 활용할 수 있도록 만드는 단계인 것이죠.
④ 데이터 레이어
데이터 레이어는 실제 현업 데이터와 연결되는 영역입니다.
슬립, 이메일, 계약서, 클레임 자료, 갱신 일정 등 다양한
비정형 데이터가 온톨로지 구조에 맞춰 분류됩니다.
결과적으로 데이터가 축적될수록 온톨로지는 더욱 정교해지고,
AI의 추론 및 판단 정확도 역시 높아집니다.
온톨로지가 있어야 가능한 것들
온톨로지의 유무는 AI가 수행할 수 있는 업무 수준 자체를 바꿉니다.
업무 | 범용 AI | 온톨로지 기반 AI |
슬립 분석 | 텍스트 요약 | 인수 조건 구조화 및 적합 재보험사 추천 |
재보험사 추천 | 키워드 유사도 기반 | 인수 성향, 과거 거래, 커뮤니케이션 맥락 종합 |
이메일 작성 | 일반 영업 문구 생성 | 담당자 성향 및 거래 맥락 반영 |
갱신 관리 | 일정 알림 | 우선순위 및 액션 플랜 제시 |
클레임 대응 | 문서 검색 | 유사 사례 기반 분석 및 대응 지원 |
핵심 차이는 명확합니다.
정보를 찾아주는 것과 판단을 도와주는 것은 전혀 다른 문제입니다.
온톨로지가 없는 AI는 고도화된 검색 엔진에 가깝습니다.
반면 온톨로지 기반 AI는 업무 흐름 안에서 맥락을 따라 움직입니다.
예를 들어 VC 업무를 생각해보겠습니다.
범용 AI는 "이 스타트업의 투자 라운드를 알려줘"라는 질문에 답할 수 있습니다.
하지만 온톨로지 기반 AI는 "이 섹터의 기업에 투자할 경우
기존 포트폴리오와 충돌하는 요소는 무엇인가?"와 같은 질문에 답할 수 있습니다.
질문의 수준 자체가 달라지는 것입니다.
단순 검색과 맥락 기반 추론의 차이
다음과 같은 질문을 두 AI에게 던져보겠습니다.
"뮌헨리에 보낼 해상화물 리스크 영업 이메일을 작성해줘."
출처 입력
범용 AI는 일반적인 영업 이메일 형식을 작성할 수 있습니다.
하지만 뮌헨리가 현재 해당 리스크를 어떻게 평가하는지,
과거 어떤 거래를 진행했는지, 담당자가 누구인지까지는 알 수 없습니다.
반면 온톨로지 기반 AI는 다음과 같은 정보를 함께 고려할 수 있습니다.
•
뮌헨리의 해상화물 인수 선호도
•
최근 시장 전략
•
과거 거래 이력
•
담당 언더라이터 성향
•
기존 이메일 커뮤니케이션 기록
이를 바탕으로 실제 업무에 활용 가능한 수준의 초안을 생성할 수 있습니다.
이 차이를 만드는 것이 바로 온톨로지입니다.
트레져러가 구축하는 재보험 특화 지식 구조
트레져러는 재보험 중개 업무의 실제 워크플로우를 분석해 도메인 온톨로지를 구축하고,
이를 AI 에이전트 ARIA의 핵심 기반으로 활용하고 있습니다.
ARIA는 단순히 재보험 용어를 학습한 것이 아니라
리스크 정보, 재보험사별 인수 성향, 계약 및 갱신 데이터, 커뮤니케이션 이력 등
다양한 정보를 하나의 지식 구조로 연결하고,
이를 바탕으로 추론까지 수행할 수 있는 AI 에이전트에 가깝습니다.
사용자가 자연어로 질문하면 ARIA는 단순 검색을 넘어
특정 리스크에 적합한 재보험사를 추천하거나,
갱신 시점에 필요한 액션을 제안하는 등 실질적인 업무 판단을 지원합니다.
이를 통해 실무자는 문서를 찾고, 과거 이력을 확인하고,
관련 담당자를 파악하는 데 소요되는 시간을 줄일 수 있습니다.
이러한 시간에 고객 대응 전략 수립이나 신규 비즈니스 발굴과 같은
보다 가치 있는 업무에 집중할 수 있게 되는 것이죠.
결과적으로 ARIA는 단순한 업무 자동화 도구가 아니라,
실무자의 생산성과 의사결정 품질을 함께 높이는 업무 파트너로 기능합니다.
트레져러의 재보험 특화 AI 에이전트 ARIA에 대해 더 알고 싶다면 ?
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ARIA — 재보험 중개 특화 AI 에이전트
재보험 중개 실무를 위한 AI 에이전트. 리스크 요약·번역, 슬립 작성, 계약·클레임 관리, 파이프라인 대시보드까지.
aria-micropage.vercel.app
재보험만의 이야기는 아닙니다
중요한 점은 이러한 접근 방식이 재보험에만 국한되지 않는다는 것입니다.
각 금융기관은 저마다의 업무 프로세스와 의사결정 체계,
그리고 축적된 도메인 지식을 보유하고 있습니다.
따라서 AI가 실질적인 업무 가치를 제공하기 위해서는
해당 조직의 지식 구조와 업무 맥락을 이해할 수 있어야 합니다.
예를 들어 벤처캐피탈(VC)은 딜 소싱과 포트폴리오 관리에,
자산운용사는 리서치 분석과 투자 의사결정에,
투자은행(IB)은 계약 검토와 거래 구조 분석에,
보험사는 인수 심사와 보상 업무에 이러한 접근 방식을 적용할 수 있습니다.
적용 분야는 다르지만 바로 도메인 온톨로지라는 핵심은 모두 같습니다.
트레져러는 재보험 분야에서 검증한 온톨로지 기반 AI 구축 경험을 바탕으로,
금융기관별 업무 환경에 최적화된 AI 에이전트 구축을 지원하고 있습니다.
이미 다양한 데이터를 보유하고 있음에도 AI 활용에 어려움을 겪고 있거나,
범용 AI만으로는 실무 적용에 한계를 느끼고 있다면 트레져러로 문의해 주세요:)
재보험 분야에서 검증된 접근 방식을 바탕으로 귀사의 업무 환경에 최적화된 AI 구축을 지원해 드리겠습니다.
마무리
AI는 이제 단순히 문서를 요약하는 도구를 넘어
업무를 함께 수행하는 파트너로 진화하고 있습니다.
하지만 아무리 뛰어난 AI 모델이라도 해당 산업의 개념과 관계,
그리고 의사결정 맥락을 이해하지 못한다면 실질적인 업무 가치를 제공하기 어렵습니다.
반대로 도메인 지식이 체계적으로 구조화되어 있다면
AI는 단순한 정보 검색을 넘어 업무를 지원하고, 더 나은 의사결정을 돕는 도구로 발전할 수 있습니다.
그리고 그 중심에 도메인 온톨로지가 있습니다.
앞으로는 각 산업이 보유한 데이터와 지식,
그리고 이를 얼마나 체계적으로 구조화할 수 있는지가 AI 활용의 성패를 좌우하게 될 것입니다.
금융권 AX 트렌드와 AI 활용 사례, 그리고 금융 산업의 변화가 궁금하시다면
앞으로도 트레져러 블로그를 통해 함께 살펴보세요 
