내보험 다보여”, 금융권 빅데이터 활용의 첫 걸음입니다.-신용정보원 빅데이터 분석결과 발표 및 “내보험 다보여” 시연회 개최

내보험 다보여”, 금융권 빅데이터 활용의 첫 걸음입니다.-신용정보원 빅데이터 분석결과 발표 및 “내보험 다보여” 시연회 개최

 

담당부서: 신용정보팀

 

 

 

제 목 : “내보험 다보여”, 금융권 빅데이터 활용의 첫 걸음입니다.
       - 임종룡 금융위원장, 신용정보원 빅데이터 분석결과 발표 및 “내보험 다보여” 시연회 개최

1. 회의 개요

□ ‘16.11.15(화), 임종룡 금융위원장은 금융업계, 학계, 연구원 등 민간 전문가들과 간담회를 개최하여, 신용정보원의 “내보험 다보여” 서비스를 시연하고, 빅데이터 분석결과를 논의하였음

◀ 회의 개요 ▶

 ▣ 일시/장소 : 2016.11.15(화) 15:00～16:20 / 은행연합회 중회의실(14F)

 ▣ 참석자(13명)
  ㅇ 금융위원장(주재), 중소금융국장, 금감원 IT정보보호단장, 신용정보원장, 학계 및 연구원, 금융업권 빅데이터 담당 임원 등

 ▣ 주요내용
  ㅇ 본인 보험가입내역 한눈에 확인하는 "내보험 다보여“ 서비스 시연
  ㅇ 신용정보 빅데이터 분석결과 발표 :
     ❶ 금융소비자 특성분석, ❷ 대출-보험 연계분석, ❸ 보험정보 통합분석

2. 회의 주요내용

(1) 금융위원장 모두발언 요지

□ 임종룡 위원장은 우리 금융이 지속적인 성장 동력을 확보하고 재도약의 기회를 잡기 위해서는, 그간 추진해 온 “금융개혁”에 더욱 집중하여야 하며,

 ㅇ 특히 ‘빅데이터 활성화’는 우리 금융 산업에 새로운 경제적 가치를 창출해 낼 동력으로, 한시도 소홀함 없이 지속적으로 추진해야할 과제임을 강조

□ 금융위원장은 빅데이터 활성화를 위해 그간 정부가 추진해 온 일련의 노력*들을 언급하면서,

     * 신용정보원 설립(‘16.1) 및 빅데이터 지원계획 발표(’16.5), 비식별조치 가이드라인 마련(‘16.7), 금융분야 빅데이터 지원 전문기관 지정(’16.8) 등

 ㅇ 오늘 간담회에서 그 첫 성과로서 “내보험 다보여” 서비스와 최초의 신용정보 빅데이터 분석결과를 확인하게 되었고,

 ㅇ 이는 앞으로 금융소비자의 합리적 선택, 금융회사의 건전성 관리, 그리고 금융당국의 취약계층이나 핀테크 기업 등을 위한 맞춤형 정책 개발의 기초자료로 활용될 것이라고 강조

□ 마지막으로 금융위원장은 빅데이터 활용 및 분석의 全 과정에서 개인정보 보호를 위한 관련법령 및 가이드라인*을 엄격히 준수하는 등 정보보호를 위한 조치를 철저히 해 줄 것을 당부

     * 개인정보 비식별조치 가이드라인(‘16.7, 관계부처 공동)

(2) “내보험 다보여” 시연

□ 이어서 신용정보원에서 “내보험 다보여” 서비스 시연을 진행(상세내용은 〈별첨2〉 신용정보원 보도자료 참조)

 ㅇ 그간 금융당국은 흩어져있는 보험정보를 한 곳에 집중하여 금융소비자와 보험회사의 활용도를 높이려는 노력을 지속

   - 1단계로 금융소비자들이 다양한 보험상품을 비교해볼 수 있는 온라인 보험슈퍼마켓 “보험다모아”를 오픈(‘15.12월, 생․손보협회)

   - 2단계로 보험사기 예방을 위해 보험회사들이 활용할 수 있는 “보험사기 다잡아” 시스템 구축(‘16.10월, 신용정보원)

   - 이번에는 마지막인 3단계로, 금융소비자들이 본인이 가입한 보험*의 세부 보장내역을 한 눈에 쉽게 확인**할 수 있는 “내보험 다보여” 서비스 개시

     * 자동차보험, 화재․배상책임(대물) 보험을 제외한 보장성․저축성․실손보험 / 단, 제3자 정보제공에 동의한 ‘06.6월 이후 가입 보험정보에 한하여 제공

    ** 현재는 생․손보협회를 통해 가입보험의 기본적인 계약내역 확인만 가능

 ㅇ ‘16.11.28일 서비스개시 예정인 “내보험 다보여”는 본인이 가입한  보험 상품의 상세 보장내역 이외에도,

   - 빅데이터를 활용한 유사연령대 평균 보장금액 비교, 실손 보험 가입 및 중복가입 정보 등 제공

(3) 빅데이터 분석결과 발표

□ 이어서 신용정보원에 집중된 신용정보 빅데이터를 최초로 분석한 ‘빅데이터 분석결과’를 발표

   < 분석결과 주요내용 (상세내용은 〈별첨2〉 신용정보원 보도자료 참조) >

 ? 금융소비자 특성분석
   ❶ 개인의 생애주기에 따른 금융거래 행태 분석
   ❷ 정상 채무상환에 영향을 미치는 요인 분석

 ? 대출-보험정보 연계분석
   ❶ 보험가입과 대출 연체발생의 상관관계
   ❷ 대출연체자의 정액형 보험가입 현황 분석

 ? 보험정보 통합분석
   ❶ 최초의 국내 실손의료보험 현황 분석
   ❷ 정액형 보험의 구매특성 분석

〈별첨 1〉 금융위원장 모두발언
〈별첨 2〉 신용정보원 보도자료 : “한국신용정보원, 신용정보 빅데이터 분석결과 처음 선보여”

제목 : 한국신용정보원, 신용정보 빅데이터 분석 결과 처음 선보여

  - "내보험 다보여" 서비스 시연 및 신용정보 빅데이터 분석 결과 공개

1

 추진경과

□ 신용정보의 보호 및 활용을 통한 금융산업의 경쟁력 제고 및 금융소비자의 권익 향상을 위해 ’16.1.1일 신용정보원 출범

 ㅇ 신용정보원은 신용정보의 집중 및 안전한 관리와 함께 집중된 정보를 활용하여 금융회사 등이 이용 가능한 빅데이터 분석업무를 추진

□ 이를 위해 신용정보원은 지난 5.25일 ‘빅데이터 분석 및 지원 기본계획’을 수립․발표하고, 후속조치를 추진해 옴

 ① 보험계약 및 지급정보를 한 곳에 모아 원스톱으로 활용하는 보험사기 예방시스템 “보험사기 다잡아” 운영 개시(’16.10.4)

 ② 선제적인 가계부채 관리 지원을 위해 총부채원리금상환비율(DSR) 산정지원 시스템* 구축 추진 중(’16.12월중 운영 예정)
     * 대출만기, 금리, 상환방식, 거치기간 등의 정보를 집중하여 표준․실질 DSR 산정 지원

⇨ 이번에는 ❶금융소비자의 보험가입내역을 한눈에 확인할 수 있는 ”내보험 다보여” 서비스 구축, ❷금융거래, 채무상환 등과 관련된 금융소비자 특성분석, ❸일반신용-보험정보의 융합분석, ❹실손의료·정액형보험 등의 보험정보 통합분석을 실시․발표

2

빅데이터 활용 및 분석의 의의

◈ 신용정보원에 집중된 전체 금융업권의 신용정보 약 7.5억*건을 활용하여 최초의 신용정보 빅데이터 분석 실시

   * 일반신용정보 약 3.9억건, 보험신용정보 3.6억건

? (신용정보의 분석·활용 강화) 생애주기별 금융거래 행태, 정상적인 채무상환에 영향을 미치는 요인 등 금융소비자 특성 분석

 ㅇ 종전에는 신용정보의 단순한 집중 및 제공 업무에 치중하여 정보의 활용이 미비

➡ 금융회사, 핀테크 기업 등의 새로운 금융상품 및 서비스 개발에 필요한 다양한 통계 및 분석 정보 제공

? (대출-보험정보 융합 분석) 신용정보원의 일반신용DB(대출·연체정보)․보험DB를 비식별 처리·결합*한 후 업권간 연계분석

     * ’16.7.1 관계부처 공동으로 발표한 ‘개인정보 비식별 조치 가이드라인’에 따라 DB간 직접 결합이 아닌 비식별화 조치 후 DB결합 실시

 ㅇ 종전에는 일반신용정보와 보험 정보를 업권별로 관리하여 연계분석 곤란

➡ 일반신용-보험정보 연계분석을 통해 금융회사의 리스크 평가모형의 정교화를 지원하고, 소비자에게 합리적인 조건의 금융서비스를 제공

? (보험정보 통합 분석) 보험정보를 통합·관리하게 됨에 따라, 이를 활용하여 종합적인 통계를 산출하고 통합 분석

 ㅇ 종전에는 보험정보를 생․손보협회 및 보험개발원에서 분산 관리

➡ 본인의 보험가입내역을 한눈에 확인할 수 있는 “내보험 다보여” 서비스를 신설하고, 통합 실손의료보험 통계․분석 등을 제공

3

 주요 내용

(1) "내보험 다보여" 서비스

◈ 본인이 가입한 보험상품의 세부 보장내역을 한눈에 쉽게 확인
◈ 빅데이터를 활용한 유사연령대 대비 과부족 보장 등 맞춤형 제공
◈ 실손형 보장의 가입여부 및 중복가입 정보 제공

   ⇨ 소비자의 합리적인 보험설계 지원 및 권익 보호

□ 본인이 가입한 보험상품의 세부 보장내역을 한눈에 쉽게 확인*할 수 있는 “내보험 다보여**” 서비스 제공

     * 현재는 생·손보협회를 통해 가입보험의 기본적인 계약내역 확인만 가능
    ** 자동차보험, 화재․배상책임(대물) 보험을 제외한 보장성․저축성․실손보험 / 단, 제3자 정보제공에 동의한 ‘06.6월 이후 가입 보험정보에 한하여 제공

 ㅇ 가입상품*의 세부 보장내역, 빅데이터를 활용한 유사연령대 평균 보장금액 비교, 실손보험의 가입여부 및 중복가입 정보 등 제공

     * 향후 자동차 보험, 화재·배상책임(대물) 보험까지 확대해나갈 예정

   ※ 〈참고1〉 “내보험 다보여” 서비스 화면

 ㅇ 시범운영기간을 거친 후 ’16.11.28일 “내보험 다보여” 서비스  운영 개시(www.credit4u.or.kr) 예정

< 활용사례(예시) >

⇨ 원클릭으로 본인 보장여부를 쉽게 확인 가능하여 보험금청구시 유용하며, 금융소비자 스스로 보험설계를 할 수 있도록 지원

(2) 금융소비자 특성분석

? 개인의 생애주기에 따른 금융거래 행태 분석

 ❶ 연체발생률은 청년기 이후 지속 감소하다가 65세부터 반등

   - 연체발생률은 25세까지 증가한 후 지속 감소하다가 65세 이후 반등

   - 대출보유율 및 대출잔액은 35세까지 급격히 증가한 이후 60세까지 높은 수준을 유지하다가 60세 이후 연령증가에 따라 감소

 ❷ 다중채무를 보유한 청년층과 소액대출(1천만원 이하)을 보유한 여성노년층은 연체위험에 특별히 취약한 것으로 나타남

 ❸ 생애주기에 따라 연체발생 예측에 유의한 정보가 상이

   - 청년층은 대출정보, 중장년층은 카드·보험정보의 연체예측력 증가

< 연령대별 금융거래 특성 변화 >

청년층
(19~35세)
① 대출보유율 증가
  (19세 10% → 35세 55%)
② 연체발생률 높음
  (22세 2.2%, 전체 평균 1.2%)
중장년층
(36~60세)
① 대출보유율 높음
  (평균 54%)
② 연체발생률 점차 감소
  (36세 1.9%→60세 1.1%)
노년층
(61세~)
① 대출 수요 감소
  (61세 46%→85세 6%)
② 연체발생률 반등
  (61세 1.0%→84세 1.3%)

* 최대 대출잔액(53세 남자, 91,705천원)으로 각 연령대별 평균 대출잔액을 나눈 비율

< 활용사례(예시) >

⇨ 금융회사의 신용평가시스템 정교화 자료로 활용 가능하고, 취약계층을 위한 맞춤형 여신상품 및 정책개발 등에 활용

? 정상 채무상환*에 영향을 미치는 요인 분석
  * 손실처리, 신용회복지원 등이 아닌 연체자가 직접 변제하는 경우

 ❶ ①금융업권 > ②연체기간 > ③연체유형 순으로 정상 채무상환에 큰 영향을 미치는 것으로 나타남

 ❷ ①관계형 금융이 가능한 상호금융의 대출, ②연체기간이 짧을수록, ③분할상환방식 주택자금대출의 경우가 정상 상환 가능성이 높음

< 활용사례(예시) >

⇨ 금융회사 여신관리 및 신용평가모형 정교화를 지원하고, 취약계층을 위한 맞춤형 여신상품 및 정책 개발 등에 활용

(3) 대출-보험정보 융합분석

? 보험가입과 대출 연체발생의 상관관계 분석

 ❶ 보험가입자의 연체발생률(1.4%)은 미가입자(3.8%)의 약 1/3(37%) 수준

 ❷ 가입 건수가 많을수록, 가입 기간이 길수록 연체발생률이 낮아짐

   - 미가입자와 ‘1건 또는 8년 이상 보유한 경우’간의 변별력이 큼

< 보험가입 건수별 연체발생률 >
< 보험가입기간별 연체발생률 >

? 대출연체자의 정액형 보험가입 현황 분석

 ❶ 연체경험자의 보험가입비율(62.6%)은 국민전체의 보험가입비율(77.5%)에 비해 14.9%p 낮음

   - 특히, 가장 경제활동이 활발한 40대에서 일반 국민과 연체 경험자의 보험가입률 격차가 크게 나타남

 ❷ 특히, 소액연체자(1천만원 이하) 일수록 보험가입률(59.6%)이 더 낮음

< 연체경험자의 보험가입률 >
< 연체금액과 보험가입률 >

< 활용사례(예시) >

⇨ 보험가입·유지 여부 등을 우량정보로 활용하여 사회초년생 등 신용거래경험이 없는 사람(Thin-filer)의 신용도 판단정보로 활용

(4) 보험정보 통합 분석

? 국내 실손의료보험 현황 최초 분석

 ❶ ‘16.9월말 기준, 국내 실손의료보험 가입자는 3,456만명으로 全국민(통계청 추계인구 5,080만명)의 약 2/3(68%)가 가입

 ❷ 연령이 증가할수록 가입률은 감소하고, 보험료·진료비는 상승

 ❸ 주로 개인보험 / 손해보험사 상품 / 상해보장형으로 가입하고 있으며, 중복가입자는 상품표준화(‘09.10월) 이후 대폭 감소(개인중복, 6.5%→0.6%)

< 실손의료보험 연령별, 성별 가입률 >
< 실손의료보험 가입률, 보험료 및 진료비 비교 >

< 활용사례(예시) >

⇨ 최초의 실손의료보험 통합 집계․분석을 통해 우리나라 실손의료보험 시장 현황을 전체적으로 파악하여, 소비자 권익 보호 및 효과적인 보험정책 수립의 기초자료로 활용

? 정액형보험 구매 특성 분석

 ❶ 全연령대에서 ‘사망’과 ‘암’ 보장상품의 가입 비중이 가장 높고, 최근 1년간 신규 보험계약 가입자 중 40~50대 비중이 증가

 ❷ 최초 보험가입 후, 평균 3년 8개월 경과한 뒤 추가 보험 가입

< 담보 가입 순위 >
< 신규보험가입 비중 및 소요기간 >

< 활용사례(예시) >

⇨ 최초의 보험정보 통합분석으로 보험사 경영전략, 소비자의 합리적 선택 및 정책 수립의 기초자료로 활용

4

 향후 계획

? 금번 분석결과 발표 이후, 순차적으로 세부적인 활용 및 분석 결과 추가 발표

 ㅇ ‘16.11.28일부터 “내보험 다보여”서비스 운영 개시(www.credit4u.or.kr)

 ㅇ ‘16.12월부터 신용정보원 홈페이지(www.kcredit.or.kr)를 통해 세부적인 내용의 개별 보고서 공개

? 업권별 분석수요 발굴 등을 거쳐 매년 조사․분석 보고서를 마련하여 회원사인 금융회사 및 기타 기관 등에 제공할 예정

    ※ 개별 금융회사의 요청에 따른 맞춤형 분석컨설팅 업무도 병행 예정

? 추가 분석과제를 지속적으로 발굴

 ㅇ 기술DB 분석을 포함, 시의성 있는 분석주제를 신규 발굴 하고, 연중 수시로 공개 보고서 등을 발표

? 중장기적으로는 비식별 처리한 신용정보로 구축한 신용표본연구DB 개발 및 제공 서비스 실시 예정

< 신용정보원의 빅데이터 분석 서비스 >

서비스 유형
서비스 내용
데이터분석 서비스
공개보고서
일반 공개 목적
조사 보고서
금융회사 제공목적, 특정주제 세부통계 포함
분석컨설팅
금융회사 요청에 따라 수행
데이터제공 서비스(예정)
신용표본연구DB
통계․학술목적으로 비식별 처리하여 구축한 연구용 표본DB 서비스 제공

 [참고1] “내보험 다보여” 서비스 화면(예시)
 [참고2] 주제별 빅데이터 분석개요
〈별첨1〉신용정보원 빅데이터 분석 결과 발표자료(PPT)
〈별첨2〉신용정보원 빅데이터 분석 결과

참고 1

 “내보험 다보여” 서비스 화면 예시

① 초기화면

② 유사연령대 평균 보장내역과 비교 화면

③ 정액형보험 상세 계약내역 제공 화면

④ 실손보험 중복가입 확인 화면

참고 2

 주제별 빅데이터 분석개요

신용정보원 빅데이터 분석 결과

2016. 11.

목  차

 

 Ⅰ. 추진 경과   1

 Ⅱ. 이번 분석의 의의  3

 Ⅲ. “내보험 다보여” 서비스 구축  4

 Ⅳ.  주요 분석 결과  8

    1. 금융소비자 특성 분석   8 

    2. 대출-보험정보 융합 분석  15

    3. 보험정보 통합 분석 21

 Ⅴ. 향후 추진계획   26

 I. 추진 경과

◈ 한국신용정보원(이하 '신용정보원')은 ‘신용정보 빅데이터 분석 및 지원 기본계획(’16.5.25)’에 따라 신용정보원의 신용․보험정보 등을 활용하여 빅데이터 분석을 실시

➡ 6개월간 분석한 1차 결과물을 우선적으로 발표(’16.11.15)

□ 신용정보의 보호 및 활용을 통한 금융산업의 경쟁력 제고와  금융소비자의 권익 향상을 위해 ’16.1.1일 신용정보원 출범

 ㅇ 신용정보원은 신용정보의 집중 및 안전한 관리와 함께 집중된 정보를 활용하여 금융회사 등이 이용 가능한 빅데이터 분석업무를 추진

□ 이를 위해 신용정보원은 지난 5.25일 ‘빅데이터 분석 및 지원 기본계획’을 수립․발표하고, 후속조치를 추진해 옴

 ① 보험계약 및 지급정보를 한 곳에 모아 원스톱으로 활용하는 보험사기 예방시스템 “보험사기 다잡아” 운영 개시(’16.10.4)

 ② 선제적인 가계부채 관리 지원을 위해 총부채원리금상환비율(DSR) 산정지원 시스템* 구축 추진 중(’16.12월중 운영 예정)

     * 대출만기, 금리, 상환방식, 거치기간 등의 정보를 집중하여 표준․실질 DSR 산정 지원

□ 이번에는 ❶금융소비자의 보험가입내역을 한눈에 확인할 수 있는 ”내보험 다보여” 서비스 구축, ❷금융거래, 채무상환 등과 관련된 금융소비자 특성분석, ❸일반신용-보험정보의 융합분석, ❹실손의료·정액형보험 등의 보험정보 통합분석을 실시․발표

  ※ 분석결과의 객관성·전문성 제고를 위해 금융·통계·소비자분야 전문가로 구성된 자문위원회를 운영하여 업계 및 전문가 의견을 수렴·반영(‘16.8～10월)

참고 1

신용정보원 ‘빅데이터 분석 및 지원 기본계획’ 주요내용

  □ 신용정보원에 집중되는 전체 금융업권의 신용정보를 토대로 빅데이터 분석 및 활용을 활성화

  ① 그간 업권별로 분산 관리되던 전 금융권의 신용정보가 신용정보원으로 최초 집중됨에 따라 통합적인 빅데이터 분석을 제공

  ② 신용정보원의 출범을 통해 정보분석 기능이 제고*됨에 따라 기존에 집중되던 신용정보에 대한 분석·활용을 강화
 
     * 신용정보원 내 정보분석부를 신설하고 전문 분석인력을 확충하여 분석기능 강화

  ③ 튼튼한 정보보호 체계를 구축하여 안전한 빅데이터 활용 기반을 마련

 II. 이번 분석의 의의

◈ 신용정보원에 집중된 전체 금융업권의 신용정보 약 7.5억*건을 활용하여 신용정보 빅데이터 분석을 최초로 실시

   * 일반신용정보 약 3.9억건, 보험신용정보 3.6억건

? (신용정보의 분석․활용 강화) 생애주기별 금융거래 행태, 정상적인 채무상환에 영향을 미치는 요인 등 금융소비자 특성 분석

 ㅇ 종전에는 신용정보의 단순한 집중 및 제공 업무에 치중하여 정보의 활용이 미비

➡ 금융회사, 핀테크 기업 등의 새로운 금융상품 및 서비스 개발에 필요한 다양한 통계 및 분석 정보 제공

? (대출-보험정보 융합 분석) 신용정보원의 일반신용DB(대출·연체정보)․보험DB를 비식별 처리·결합*한 후 업권간 연계분석

     * ’16.7.1 관계부처 공동으로 발표한 ‘개인정보 비식별 조치 가이드라인’에 따라 DB간 직접 결합이 아닌 비식별화 조치 후 DB결합 실시

 ㅇ 종전에는 일반신용정보와 보험 정보를 업권별로 관리하여 연계분석 곤란

➡ 일반신용-보험정보 연계분석을 통해 금융회사의 리스크 평가모형의 정교화를 지원하고, 소비자에게 합리적인 조건의 금융서비스를 제공

? (보험정보 통합 분석) 보험정보를 통합·관리하게 됨에 따라, 이를 활용하여 종합적인 통계를 산출하고 통합 분석

 ㅇ 종전에는 보험정보를 생․손보협회 및 보험개발원에서 분산 관리

➡ 본인의 보험가입내역을 한눈에 확인할 수 있는 “내보험 다보여” 서비스를 신설하고, 통합 실손의료보험 통계․분석 등을 제공

III. “내보험 다보여” 서비스 구축

1. 추진 배경

□ ’16.10월 운영개시한 “보험사기 다잡아*”에 이어, 소비자가 본인의 보험가입내역을 쉽게 확인 할 수 있는 “내보험 다보여**” 서비스 구축을 추진

    * 그간 보험협회‧보험개발원에 산재된 보험계약‧공제 정보를 한 곳에 모아 보험회사가 원스톱으로 활용할 수 있도록 한 보험사기 예방시스템(’16.10.4～)

    ** ’06.6월 이후 '제3자 정보제공'에 동의한 보험신용정보에 한하여 제공하며(공제․체신관서의 경우 '09.10월 이후), 자동차보험 및 물적손해에 대한 보장내역은 향후 서비스할 예정

 ㅇ 현재는 생‧손보협회를 통해 간략한 보험계약내역* 확인만 가능

    * 보험협회를 통한 보험가입조회는 보험회사/보험상품명/계약일/증권번호 등만 확인할 수 있고 세부보장내용은 확인이 불가함. 또한 방문조회만 즉시 결과를 확인할 수 있고 인터넷신청은 익일 이후 결과 제공

2. 주요 내용

◈ 본인이 가입한 보험상품의 세부 보장내역을 한눈에 쉽게 확인
◈ 빅데이터를 활용한 유사연령대 대비 과부족 보장 등 맞춤형 정보 제공
◈ 실손형 보장의 가입여부 및 중복가입 정보 제공

   ⇨ 소비자의 합리적인 보험설계 지원 및 권익 보호

□ 신용정보원에 새로이 구축된 “내보험 다보여” 서비스를 통해 보험가입자는 본인이 가입한 모든 보험*의 보장내역을 확인 가능

    * 자동차 보험, 화재·배상책임(대물) 보험을 제외한 보장성·저축성·실손보험의 가입정보 및 보장내역 확인 가능

 ① 소비자는 본인인증 후 본인이 가입한 보험상품 전체를 조회하고, 상품별 보장기간, 보장내역, 납입 보험료, 납입주기․기간 등 세부 보장내역을 원클릭으로 확인 가능

 ② 보험상품에 포함된 주요 보장내역에 대한 분석자료를 유사 연령대 평균 보장금액 등 비교지표와 함께 제공

 ③ 실손형 보장(실손의료비 및 기타실손)의 경우 본인 가입여부 外 중복가입 정보를 제공하여 불필요한 보험료 지출을 방지

□ 한편, 부족한 보장내역에 대한 보험 신규가입 및 리모델링시 소비자 편의가 제고될 수 있도록 생․손보협회에서 운영중인  “보험 다모아*” 서비스와도 연계

    * 회사별 보험료‧보장내역 비교 및 판매를 위한 온라인 보험 슈퍼마켓(’15.11.30～, www.e-insmarket.or.kr)

3. 기대 효과

□ (소비자 편의 제고) 보험금청구건 발생시 보험증권 등에 대한 확인 없이 원클릭으로 본인 보장여부를 쉽게 확인

□ (자발적 노후안전망 설계) 연령대별 가입한 주요 보장내역을 확인, 본인 스스로 노후대비를 위한 보험설계를 할 수 있도록 지원

< 활용사례(예시) >

◇ 보험가입 사실을 잊고 있었던 K씨는 골절사고를 당한 후 “내보험 다보여” 서비스를 이용하여 상해보험에 가입된 사실을 확인, 보험금을 청구⋅수령
 
◇ 40대 남성 L씨,  “내보험 다보여” 서비스를 이용하여 본인의 암진단 보장금액이 40대 남성의 평균보장금액의 절반정도 수준임을 확인하고 암보험을 추가 가입
 
◇ 50대 여성 S씨, “내보험 다보여” 서비스를 통하여 10년 후 보험보장이 종료된다는 사실을 확인하고 고연령 여성들의 주요 보장내역을 비교한 후, 본인의 노후안전망 구축을 위해 보험 포트폴리오를 추가로 구성하여 가입

4. 향후 계획

□ 시범운영기간을 거친 후 ’16.11.28일 “내보험 다보여” 서비스 운영 개시(www.credit4u.or.kr)

□ 향후 자동차보험, 화재·배상책임(대물) 보험 등 현재 제공되지 않는 내역까지 확대하여 제공할 예정(~’18년까지)

참고 2

 “내보험 다보여*” 서비스 화면 예시

① 초기화면

    * ’16.6월 이후 '제3자 정보제공'에 동의한 보험신용정보에 한하여 제공하며(공제․체신관서의 경우 '09.10월 이후), 자동차보험 및 물적손해에 대한 보장내역은 향후 서비스할 예정

② 유사연령대 평균 보장내역과 비교 화면

③ 정액형보험 상세 계약내역 제공 화면

④ 실손보험 중복가입 확인 화면

 IV. 주요 분석 결과

1

 금융소비자 특성 분석

가
 개인의 생애주기에 따른 금융거래 행태 분석

【 분석 방법 】

□ (분석개요) 개인의 생애주기를 청년층(19~35세), 중장년층(36~60세) 및 노년층(61세~)으로 분류하여 금융거래 행태를 분석

 ㅇ 생애주기별 주요 신용특성 항목의 연체발생 예측력*을 비교**

     * 연체가 없는 대출자 중 향후 1년 이내에 장기 금융 연체(90일 이상)가 신규로 발생할 확률을 예측

    ** 피어슨 상관계수 기법을 통해 항목별 연체발생 예측력을 분석

□ (분석대상) ’15.6월 기준* 전금융업권 대출보유자** 전수(全數) 관찰

     * ’15.6월 기준 대상자에 대한 ’15.7월～’16.6월 연체 발생여부를 관찰

    ** 약 1,800만명 / 사망자 및 18세 이하는 제외

【 분석 결과 】

? 연체발생률은 청년기 이후 지속 감소하다가 65세부터 반등
? 다중채무 보유 청년층 / 소액대출 보유 여성노년층이 특히 취약
? 청년층은 대출정보 / 중․장년층은 카드․보험 정보의 연체예측력이 높아짐

? 개인의 생애주기에 따라 대출보유율, 연체발생률 등 변화

 ① (청년층, 19~35세) 청년층은 연령 증가에 따라 대출보유율 및 대출잔액이 증가하고, 연체발생률은 25세까지 증가 후 감소

 ? 대출목적 : 학비, 생활비 등
 ? 대출보유율 : (19세) 10% → (35세) 55%
 ? 대출잔액(1인당 평균) : (19세) 450만원 → (35세) 6,780만원
 ? 연체발생률 : (19세) 1.2% → (25세) 2.3% → (35세) 1.9%

 ② (중․장년층, 36~60세) 중·장년층은 대출보유율 및 대출잔액이 높은 수준을 유지하며, 연체발생률은 연령 증가에 따라 지속적으로 감소

 ? 대출목적 : 결혼, 주택자금 마련 등
 ? 대출보유율 : 평균 54% 
 ? 대출잔액(1인당 평균): 평균 8,003만원
 ? 연체발생률 : (36세) 1.9% → (60세) 1.1%

 ③ (노년층, 61세~) 노년층은 연령 증가에 따라 대출보유율, 대출잔액이 감소하고 연체발생률은 65세 이후 반등하여 증가

 ? 대출목적 : 노후자금, 생활비 등
 ? 대출보유율 : (61세) 46% → (85세 이상) 6%
 ? 대출잔액(1인당 평균) : (61세) 7,876만원 → (83세) 6,343만원
 ? 연체발생률 : (68세) 0.8% → (84세) 1.3%

< 연령대별 금융거래 특성 변화 >

  * 최대 대출잔액(53세 남자, 91,705천원)으로 각 연령대별 평균 대출잔액을 나눈 비율

청년층
(19~35세)
① 대출보유율 증가 (19세 10% → 35세 55%)
② 연체발생률 높음 (22세 2.2%, 전체 평균 1.2%)
중장년층
(36~60세)
① 대출보유율 높음 (평균 54%)
② 연체발생률 점차 감소 (36세 1.9%→60세 1.1%)
노년층
(61세~)
① 대출 수요 감소 (61세 46%→85세 6%)
② 연체발생률 반등 (61세 1.0%→84세 1.3%)

? (청년․노년층 상세분석) 다중채무를 보유한 청년층과 소액대출을 보유한 여성 노년층이 연체 위험에 특별히 취약한 것으로 나타남

 ㅇ (청년층) 학자금 대출*外 대출을 보유한 다중채무자, 25세 이하의 신용카드 이용자**, 보험 미가입자***등의 연체발생률이 높음

     * 학자금 대출은 취업 후 2년간 연체정보 등록이 유예

    ** 소득수준이 낮아, 상환능력 초과 이용으로 인한 연체 가능성 높음

   *** 보험미가입자 > 보험가입자이나 본인이 가입하지 않은 경우 > 보험가입자 순으로 연체발생률이 높음

<(청년층) 대출보유건수별 연체율>

<(청년층) 카드이용여부와 연체율>

<(청년층) 보험보유여부와 연체율>

 ㅇ (노년층) 1천만원 이하의 소액대출*을 받은 노년층 여성 및 다중채무자 경우 연체발생률 증가가 두드러짐
     * 생활비 용도 등 소액 대출보유자가 배우자 사망, 질병 등의 사유로 상환능력이 점차 약화되었을 것으로 추정됨

< (노년층) 대출잔액별 연체발생률 (전체/여성) >

 <(노년층)대출기관수와 연체율>

< 청년층 및 노년층 고위험 차주의 특징 >

구분　
청년층
노년층
대출　
다중채무자
다중채무자
1천만원 이하 소액대출 보유(생활비목적)
카드　
25세 이전 카드 이용자 및
-
25세 이후 카드 미보유자
보험
미가입자
-
위험
계층
25세 이하 (학자금外 대출보유)
노년층 여성
•금융거래 경험이 짧아 무분별한 금융거래의 위험이 높고,
•상대적인 근로소득이 낮음
•여성의 경제 활동이 활발하지 않은 노년층의 특성상 배우자가 사망하여 상환능력이 악화되었을 가능성이 높음
•특이사항: 대출보유자 중 유일하게 대출자 수에서 여성이 남성보다 많음(여성 > 남성)
•특이사항: 여성의 평균수명이 남성보다 높음에도 불구하고, 대출자 수는 남성이 여성보다 많음(남성 > 여성)

? 생애주기에 따라 연체 발생 예측에 유의한 정보가 상이

 ㅇ (청년층) 대출건수․잔액이 연체예측에 유의미 / 26세 이후부터는 보험․카드 정보의 예측력이 높아짐

 ㅇ (중장년층) 청년층에 비해 대출건수․잔액의 변별력이 낮아지고, 보험정보 등 우량정보의 변별력이 높아짐

 ㅇ (노년층) 전반적으로 모든 항목의 변별력이 하락하나, 대출건수․잔액이 가장 유의미

< 연령대별 신용특성과 연체발생률의 상관계수*(’15.6월 대출보유자 기준) >

항목
청년층
중장년층
노년층
19~25세
26~35세
36~60세
61세+
대출건수
-100
-88
-66
-45
대출잔액
-16
6
19
6
대출잔액(은행·담보外)
-97
-72
-71
-43
보험계약건수
-9
4
60
19
피보험건수
12
43
62
20
신용카드이용금액
25
45
59
16

    * -100에 가까울수록 연체발생률이 빠르게 증가, 100에 가까울수록 연체발생률이 빠르게 감소함을 의미

【 시사점 】

□ 청년층은 금융교육, 대출심사시 상환능력 점검 강화 등을 통한 무분별한 대출 예방·방지 필요

□ 취약계층을 위한 맞춤형 여신상품 및 정책개발 등 선제적 대응 필요

□ 금융회사, 핀테크 기업 등의 신용평가시스템(CSS) 정교화 자료로 활용

< 활용사례(예시) >

◇ 사회초년생 A씨 (30세)는 신용대출을 받고자 B은행을 방문하였으나 재직기간이 짧고 과거 신용거래이력이 전혀 없어 거절. 금융소비자 특성 분석 등에 기반한 선도적 신용평가 시스템을 도입한 C금융회사를 통해서 합리적인 금리의 대출을 승인 받음

  
◇ D은행은 고등학생 및 대학생을 대상으로 하는 금융교육 프로그램을 통해, 생애주기에 따른 금융거래 행태를 토대로 과도한 대출 및 신용카드 이용의 위험성에 대해 경고하는 한편, 성인이 되어감에 따라 경험하게 될 신용거래에 대해 소개하여 청년층의 긍정적인 신용관리에 대한 이해도를 높임

【 향후 계획 】

□ 연금․소득 등 상환능력에 따른 대출 및 연체현황 심층 분석

    * 과거 신용거래경험이 없는 청년층에 대한 신용평가 방안 연구, 노년층 연금 수준에 따른 적정 소득대비 부채수준 연구 등

□ 연간 단위 통계자료 업데이트 및 업권별 상세 통계 분석 등

나
 정상 채무상환에 영향을 미치는 요인 분석

【 분석 방법 】

□ (분석개요) 연체자의 정상변제* 비율을 업권, 연체금액, 연체기간 등에 따라 분석하여 정상변제에 영향을 미치는 요인을 분석

    * 정상변제 : 연체자가 직접 변제비정상변제 : 정상변제가 아닌 경우로 강제회수, 손실처리, 신용회복지원 등 포함

 ㅇ 로지스틱 회귀분석*을 이용하여 정상변제에 영향을 미치는 요인(독립변수)별로 정상변제 여부(반응변수)에 대한 유의성 확인

    * 반응변수가 이분형(발생 or 미발생)인 경우에 사용되는 통계모형으로, 독립변수의 선형결합을 이용하여 사건의 발생가능성을 예측

□ (분석대상) ’12.1월~’16.5월 중 전 금융업권의 20세 이상 연체등록자를 정상변제와 비정상변제 그룹으로 구분하여 비교

【 분석 결과 】

? 관계형 금융이 이루어지고 있는 상호금융 연체자의 정상변제 가능성이 높음
? 연체기간이 짧을수록 정상변제 가능성이 높음
? 주택자금대출(분할상환)의 정상변제 가능성이 높음

? ❶금융업권 > ❷연체기간 > ❸연체유형 순으로 정상변제에 큰 영향을 미침

<정상변제에 영향을 미치는 설명변수의 중요도>

? (금융업권) 시중은행을 기준으로 신협, 회원조합의 정상변제 가능성이 높고*, 저축은행, 리스‧할부금융 등은 낮음

    * 지역단위 밀착형 영업으로 다양한 비재무적 정보를 취득, 정상변제 가능성이 높은 고객을 선별할 수 있는 ‘관계형 금융’이 가능한데 기인한 것으로 예상
< 금융업권별 정상변제 상대 가능성(건수 / 시중은행(=1) 기준) >

정상변제 가능성이 높은 업권
정상변제 가능성이 낮은 업권
신협 (5.87배)
회원조합 (5.22배)
저축은행 (0.79배)
리스금융 (0.76배)
할부금융(0.52배)

? (연체기간) 대출업권 다음으로 정상변제에 영향을 미치는 변수는 연체기간이며, 연체기간이 짧을수록 정상변제 가능성이 높음

 ㅇ 연체기간이 대출금액, 연체금액보다 정상변제에 미치는 영향이 큼

? (연체유형) 분할상환방식의 개인 주택자금대출이 신용대출에 비해 정상변제 가능성이 높고, 카드론, 신용카드 대금 등은 낮게 나타남

< 연체유형별 정상변제 상대 가능성(건수 / 시중은행(=1) 기준)>

정상변제 가능성이 높은 연체유형
정상변제 가능성이 낮은 연체유형
분할상환 주택자금대출 연체 (4.21배)
학자금 대출* 연체 (1.43배)
신용카드 대금 연체 (0.72배)
카드론 대금 연체 (0.45배)

   * 학자금대출은 장학재단의 신용회복지원 제도가 있어 정상변제 가능성 높음

【 시사점 】

□ 정상변제 여부에 영향을 미치는 요인 분석으로 금융회사 여신 관리 및 신용평가 고도화에 기여 가능

□ 연체자의 세부 특성 확인을 통하여 향후 신용회복지원 등의 정책 기초자료로 활용 가능

< 활용사례(예시) >

◇ A씨는 B금융회사에서 신용대출시 정상변제 가능성이 높은 특징을 보유한 그룹으로 분류되어 신용상태에 맞는 합리적인 금리가 책정됨

◇ C금융회사는 신용정보원 분석결과를 활용하여 정상변제 가능성이 낮은 특징을 보유한 대출자에 합리적인 금리를 책정하고, 연체 발생시 적절한 관리를 통해 채무자가 직접 변제하는 비율을 높여 개인 연체채권에 대한 부실 규모를 축소

◇ 정책당국은 신용정보원 집중 정보를 토대로 연체기간, 대출기간 및 유형 등 특징별로 세분화된 가계부채 DB를 구축하여 관련 정책의 기초자료로 활용

【 향후 계획 】

□ 연체 및 대출 관련 변수 신규 발굴, 다양한 외부 DB를 결합한 파생변수 개발 등을 통해 통계 모형 정교화

□ 다양한 데이터 분석기법을 활용한 상세 분석 및 동태적 분석 추진

2

 대출-보험정보 융합 분석

가
 보험가입과 대출 연체발생의 상관관계 분석

【 분석 방법 】

□ (분석개요) ’15.6월 현재 대출보유자의 1년간(’15.6~’16.6) 연체* 발생 여부(이하 ‘연체발생률’)와 보험**가입여부와의 상관관계 분석

     * 3개월 그리고 50만원 이상의 원리금 미상환(신용정보원 연체등록 기준)
    ** 자동차, 화재․배상책임(대물) 보험을 제외한 사람의 사망(생존), 질병, 상해 등을 대상으로 하는 보장성․저축성․실손보험

 ㅇ 신용정보원 자체보유 일반신용정보(대출 및 연체정보)와 보험정보를 ‘개인정보 비식별 조치 가이드라인(’16.7.1)’의 기준*에 따라 결합하여 분석

     * 대출․연체 정보와 보험계약 정보를 각각 비식별 조치(k≥2)하여 결합한 후, 결합정보에 대해 2차 비식별 조치(k≥2) 후 분석

< 비식별 조치 및 결합 개요도 >

□ (분석대상) ’15.6월말 기준 20세 이상 全 금융업권* 대출보유자 1,800만여명

     * 은행, 보험, 저축은행, 신용카드, 캐피탈, 상호금융, 새마을금고
【 분석 결과 】

? 보험가입자의 연체발생률은 미가입자의 약 1/3(37%) 수준
? 가입건수가 많을수록, 가입기간이 길수록 연체발생률은 낮아짐
   ⇨ 미가입자와 ‘1건 또는 8년 이상 보유한 경우’ 간의 변별력 차이가 가장 큼

? 보험 가입자의 연체발생률은 미가입자의 약 1/3(37%) 수준

 ㅇ 1건 이상 보험에 가입한 사람의 연체발생률(1.4%)이 보험에 가입하지 않은 사람(3.8%) 보다 크게 낮음

? 보험가입 건수가 많아질수록 연체발생률은 더욱 하락

 ㅇ 미가입자와 1건 가입자의 연체발생률 차이(1.5%p)가 가장 크고, 이후 하락 폭이 점차 감소하여 3건 이후는 변별력이 감소

< 보험가입 여부 및 건수 별 연체발생률 >

보험보유건수
연체발생률
0건(미가입)
3.8%
1건
이상
1건
1.4%
2.3%
2건
1.5%
3건
1.1%
4건
0.9%
5건
0.8%
6건
0.7%
7건+
0.6%
전체
1.7%

 ㅇ 연령대별로는 신용거래가 활발한 30~50대에서 보험가입건수에 따른 연체발생률 감소가 두드러지며, 이러한 현상은 대출업권에 관계없이 동일하게 나타남

< 보험가입건수별 연체발생률(연령대별) >

< 대출업권별 보험가입건수에 따른 연체발생률 >

? 보험가입 기간이 길어질수록 연체발생률은 더욱 하락

 ㅇ 보험 가입 후 약 8년 경과시점까지는 연체발생률 하락폭이 뚜렷하나 8년 이후 부터는 큰 차이가 없음

< 보험가입기간별 연체발생률 >

보험가입기간
연체발생률
미가입
3.8%
3년이하
2.6%
3년~6년 이하
1.6%
6년~8년 이하
1.6%
8년~11년 이하
0.9%
11년~14년 이하
0.7%
14년 초과
0.7%
전체
1.7%

【 시사점 】

□ 보험가입 및 유지 여부는 활발한 경제활동을 나타내는 지표로서 개인의 채무상환능력에 대한 긍정적 정보로 활용 가능

 ㅇ 연체발생 가능성 판단에 대한 유의적 지표로서 금융기관의 신용평가모형 정교화에 활용 가능

 ㅇ 신용거래이력 등이 부족한 대출수요자(thin-filer)의 신용도 판단을 위한 정보로 활용 가능

< 활용사례(예시) >

◇ A금융회사는 기존에는 연체이력, 기대출금액 등 부정적 정보 활용을 위주로 신용평가모형을 개발․운영 해왔으나, 보험가입정보 등 상환에 긍정적 영향을 미치는 정보까지 확대하여 신용평가모형을 정교화

◇ 대출거래이력이 없는 회사원 B씨는 기존에 장기간 유지하고 있던 종신보험과 연금보험의 가입이력이 신용평점에 긍정적으로 평가되어, 비슷한 조건의 타인보다 유리한 조건의 대출금리를 적용한 생활자금을 대출받음

【 향후 계획 】

□ 보험 종류별(종신, 암, 상해 등) 가입행태에 따른 연체발생률과의 상관관계 세부 분석 실시

□ 보험가입관련 정보에 따른 신용평가모형의 정교화 효과 및 금융소비자의 신용등급 상승효과 분석

나
 대출연체자의 정액형 보험 가입 현황 분석

【 분석 방법 】

□ (분석개요) 최근 5년간 연체 경험자*의 보험** 가입률 분석

     * 3개월 그리고 50만원 이상의 원리금 미상환(신용정보원 연체등록 기준)
    ** 사람의 사망(생존), 질병, 상해 등을 대상으로 하는 보장성․저축성 보험(자동차, 화재․배상책임(대물) 보험 제외, 실손보험 제외)

 ㅇ 신용정보원 자체보유 일반신용정보(대출 및 연체정보)와 보험정보를 ‘개인정보 비식별 조치 가이드라인(’16.7.1)‘의 기준에 따라 결합하여 분석

□ (분석대상) 최근 5년간 연체등록자 및 ’15.6월 현재 20세 이상 보험가입자로서 1년 이상 계약을 유지*한 자 약 369만명

     * 통계의 안정성을 감안하여 1년 이내의 계약만 보유한 경우와 실손보험은 제외

【 분석 결과 】

? 연체경험자는 일반 국민에 비해 보험가입․유지 성향이 낮음? 연체금액이 소액일수록 보험가입률이 낮아짐

? 최근 5년간 연체 경험자의 보험가입률(62.6%)은 국민전체 보험가입률(77.5%*)에 비해 14.9%p 낮은 것으로 나타남

     * 정액형 보험 가입자 수를 추계인구(통계청)로 나눈 비율

 ㅇ 특히, 가장 경제활동이 활발한 40대에서 일반 국민과 연체 경험자의 보험가입률 격차가 크게 나타남

< 국민 전체 및 연체 경험자의 1년 이상 보험가입률(20세 이상) >

구 분
보 험 가 입 률

남자
여자
연체자(a)
62.6%
59.5%
67.4%
국민 전체(b)
77.5%
77.2%
77.9%
차이(a-b)
-14.9%p
-17.7%p
-10.5%p

? 연체경험자 중에서도 연체금액이 소액인 경우의 보험가입률이 더욱 낮은 것으로 나타남

 ㅇ 연체금액이 소액인 경우에는 대출 금액도 낮은 것으로 추정되며, 이는 대출자의 신용등급과 소득이 낮은데 원인이 있는 것으로 보임

< 연체 등록자의 연체금액 규모별 보험가입률 >

연체금액
1천만원 이하
3천만원 이하
5천만원 이하
1억원 이하
1억5천만원 이하
전체
보험가입률
59.6%
61.1%
61.7%
62.1%
62.3%
62.6%

【 시사점 】

□ 연체경험자 등 상대적으로 불안정한 경제적 상태에 있는 취약계층은 사망, 질병, 상해 등 미래 위험에 대한 대비도 부족

□ 정책적으로 경제적 취약계층의 미래대비 지원 방안 모색 필요

 ㅇ 저렴한 보험료, 세제혜택 등 취약계층 특화 상품 개발을 위한 제도적 지원 방안 검토 필요

 ㅇ 보험회사는 보험료납입일시중지․감액완납․약관대출․자동대출납입 등 다양한 계약자 편의 제도를 충분히 안내하여 보험유지를 지원할 필요

< 활용사례(예시) >

◇ A씨는 채무상환에 어려움이 있어, 보유한 보험을 해지하려고 하였으나, 보험사로부터 제안 받은 자동대출납입제도를 통해 계약을 유지

【 향후 계획 】

□ 연체 및 보험 해지간의 상관관계 및 선후관계, 시점 등 세부 연계분석 시행

□ 경제적 취약계층의 보험상품별 가입률 세부 분석 및 개인적 노후 대비 현황(연금 가입률) 분석

3

 보험정보 통합 분석

가
 국내 실손의료보험 현황 최초 분석

【 분석 방법 】

□ (분석개요) 실손의료보험 계약정보가 신용정보원에 통합*됨에 따라 全보험업권의 통합 실손의료보험 가입자 통계를 최초로 분석

     * (’16.4월 이전) 생보․손보협회․보험개발원 분산 관리 → (’16.4월 이후) 신용정보원으로 통합 관리

□ (분석대상) ’16.9월말 기준 생명보험․손해보험․공제의 실손의료보험* 정상계약 피보험자(0~99세) 3,456만명의 계약정보 분석

     * 보장내역: 입원의료비, 통원의료비, 의료비, 처방조제료, 외래의료비, 노후실손통합형, 요양병원의료비, 상급병실차액

【 분석 결과 】

? 우리나라 국민의 약 2/3(68%)가 실손의료보험 가입? 주로 개인보험 / 손해보험사 상품 / 상해보장형으로 가입? 연령이 늘어날수록 보험료·진료비는 상승하고 가입률은 하락? 개인보험 중복가입자는 0.6%로 상품 표준화(’09.10.) 이후 감소 추세

? ’16.9월말 기준, 국내 실손의료보험 가입자(중복가입 제외)는 3,456만명으로 전국민(5,080만명, 통계청 추계인구)의 약 2/3(68.0%)가 가입

 ㅇ (연령별) 10세 미만* 가입률(81.4%)이 가장 높고, 퇴직연령인 60대(46.8%)부터는 가입률이 크게 낮아짐**

     * 최근 가입률이 높은 태아보험(’14년 기준 87%)이 출생이후 대부분 특약에 의해 실손의료보험으로 자동 전환되는 데 기인

    ** 질병상해 위험이 큰 고령층의 경우 실손의료보험료가 높은 것이 가입률 하락의 가장 큰 요인(60세 이상의 보험료는 10세 미만의 약 5배)

 ㅇ (성별) 남녀 가입률의 차이(0.1%p)는 거의 없으며, 20~50대에서는 여자, 그 외의 연령대에서는 남자의 가입률이 높음
< 실손의료보험 연령별․성별 가입률 >

구분
가입률
전체
남자
여자
10대미만
81.4%
81.4%
81.5%
10대
78.1%
78.9%
77.1%
20대
76.7%
74.7%
79.1%
30대
80.7%
78.0%
83.6%
40대
78.5%
75.9%
81.2%
50대
70.8%
67.8%
73.7%
60대
46.8%
46.7%
47.0%
70대이상
9.7%
11.7%
8.5%
전체
68.0%
68.1%
68.0%

? 주로 개인보험․손해보험사 상품․상해보장형으로 가입

 ㅇ (개인․단체별) 가입자 중 96.5%는 개인보험, 8.6%는 단체보험에 가입

 ㅇ (업권별) 가입자 중 77.8%는 손해보험사, 18.9%는 생명보험사, 6.5%는 공제사 상품에 가입

 ㅇ (담보내용별) 상해보장형 81.1%, 질병보장형 77.0%, 종합보장형 37.6% 가입(중복가입 가능)

? 연령이 늘어날수록 보험료·진료비는 상승하고, 가입률은 하락

 ㅇ 연령이 증가할수록 보험료와 보장가능한 진료비(보험담보 의료비용*)는 증가하며, 보험 가입률은 하락

      * 건강보험가입자의 입원진료비 본인부담금의 80%에 평균 실손가입률을 적용하여 추정

< 실손의료보험 가입률, 보험료 및 진료비 비교 >

? 개인보험의 중복 가입률은 0.6%(14.6만명)로 ’09년 10월 상품 표준화* 이전(6.5%, 77.6만명) 대비 1/11 수준으로 대폭 감소

    * 실손의료보험 상품 표준화 시행(’09.10.) : 업권별로 상이했던 보장금액, 보장내용, 자기부담금(공제금액) 등을 표준화하여 통일

  < 실손의료보험 가입⋅중복 현황(단위: 만명) > 

구 분
가입자
중복가입자(개인-개인)
  표준화 이전 (’03.10월～’09.9월)
1,189.5
77.6(6.5%)
  표준화 이후 (’09.10월～)
2,531.8
14.6(0.6%)

【 시사점 】

□ 실손의료보험 통합 집계․분석을 통해 우리나라 실손의료보험 시장의 현황을 최초로 구체적으로 파악

⇨ 소비자 권익 보호 및 효과적인 보험정책 수립의 기초자료로 활용

< 활용사례(예시) >

◇ A보험회사는 특정 성별 및 연령대의 실손의료보험상품 수요가 높다는 것을 파악하여, 이들 연령대에 대한 마케팅 전략을 수립

 ➡ 실손의료보험 시장 현황 기초자료를 제공하여 고객군 및 판매상품 파악에 기여

◇ 실손의료보험 가입자 특성(연령, 성 등)에 따른 보험료 및 보장내역 현황을 세부 분석하여, 보험 취약계층의 가입 및 보장범위를 확대 할 수 있는 정책성 상품개발

 ➡ 전체 실손의료보험 가입자의 세분화된 현황 통계를 제공하여 취약계층에 대한 정책적 배려를 지원

【 향후 계획 】

□ 지급정보 추가 집중을 통해 과잉진료, 허위청구 사례분석, 보험사기 예측모델 개발 등 보험금 누수 방지를 위한 정보 분석 확대 및 통계모형 개발

□ 보험산업에서 시장 현황을 연속성있게 파악할 수 있도록 실손의료보험관련 계약․지급관련 통계의 정기적(연단위) 제공

나
 정액형 보험의 구매 특성 분석

【 분석 방법 】

□ (분석개요) 실손보험을 제외한 정액형 보험* 가입자의 상품 보장범위**, 가입 시기 등 보험상품 구매 특성을 분석

     * 정액형 보험 : 보험사고시 사전에 미리 약정한 금액을 보장 받는 보험
    ** 보험의 보장 범위(담보)를 입원, 사망, 장해, 진단, 수술, 암의 6개 단위로 구분

 ㅇ 정액형 보험 가입자 4,166만명의 계약정보에 대한 조사․분석을 통해, 인구통계학적 특징에 따른 보험가입 특성을 파악

□ (분석대상) ’16.6월말 기준 보험업권(생보․손보․공제) 정액형 보험의 정상계약 피보험자(20~99세)

【 분석 결과 】

? ‘사망’과 ‘암’을 보장하는 상품 가입 비중이 높음? 최근 40~50대 중장년층의 보험 가입 비중이 증가? 최초 보험 가입후 약 3년8개월 후 추가 보험 가입

? 전 연령대에서 ‘사망’과 ‘암’을 보장하는 상품의 가입 비중이 높음

 ㅇ 사망(87.0%) > 암(86.8%) > 장해(82.8%) > 진단(82.2%) > 입원(82.1%) > 수술(68.2%) 순으로 가입 비중이 높음

 ㅇ 남자는 ‘사망→진단→수술’ 담보 순, 여자는 ‘암→진단→수술’ 담보 순서로 가입

<남자와 여자의 담보 가입 순위>

남자
순위
첫번째 가입시
두번째 가입시
세번째 가입시
1
사망
진단
수술
2
암
수술
진단
3
입원
암
장해
 
여자
순위
첫번째 가입시
두번째 가입시
세번째 가입시
1
암
진단
수술
2
사망
수술
진단
3
입원
장해
장해

? 최근 1년간(’15.7~’16.6월) 신규 보험계약을 체결한 가입자 중 40~50대 가입자 비중 증가

 ㅇ 담보별로는 40~50대는 사망, 진단 담보 가입비중이 증가하고, 20대는 수술, 입원 담보 가입비중이 증가

<연령대별 비중>

<최근 1년동안 가입자의 연령대별 비중 변화>

구분
최근 1년간 담보 가입비중과 전체 담보 가입비중의 차이
입원
사망
장해
진단
수술
암
20대
2.3%p
0.2%p
1.0%p
0.5%p
2.8%p
0.6%p
30대
-1.3%p
0.5%p
0.7%p
-1.2%p
-0.3%p
0.4%p
40대
-2.6%p
1.1%p
-0.2%p
-0.8%p
-1.4%p
-0.7%p
50대
1.5%p
1.7%p
1.2%p
2.1%p
0.5%p
1.0%p
60대
0.0%p
-1.8%p
-1.6%p
-0.3%p
-1.3%p
-1.2%p
70대~
0.1%p
-1.7%p
-1.1%p
-0.3%p
-0.2%p
-0.1%p

? 최초 보험가입 후, 평균 3년 8개월 경과한 뒤 추가 보험 가입

 ㅇ 보험 보유건수가 증가할수록 추가 가입 사이의 기간이 짧아지는 것으로 나타남
<추가 보험가입 소요기간>

【 시사점 】

□ 보험사에게는 기존계약의 관리, 추가계약의 유치 등 판매전략 수립에 필요한 분석통계 제공

□ 정책당국 및 소비자에게는 연령․성별 가입률 및 가입 특성 등 다양하고 세분화된 통계를 제공하여 정책수립 및 보험설계 지원

< 활용사례(예시) >

◇ A보험사는 기존 고객에게 추가적인 상품 추천시 동 보험소비자 특성분석 자료를 활용하여 연령, 성별, 가입시기 등을 고려한 마케팅 전략 수립

 ➡ 보험의 가입, 유지, 해지 등 보험소비자 특성을 상세 분석한 자료를 통해 보험 소비자 맞춤형 마케팅 전략 수립 기초자료로 활용 가능

【 향후 계획 】

□ 보험 계약-지급정보를 결합하여 구매․이용패턴 예측모델 개발

□ 보험소비자의 상품구매성향 세분화 분석 등

IV. 향후 계획

? 개괄적인 분석 내용은 이번 보도자료를 통해 공개(’16.11.15)하고, 세부 개별 보고서는 향후 신용정보원 홈페이지를 통해 공개

 ㅇ ’16.12월부터 순차적으로 보고서를 홈페이지*에 업로드 예정

     * 신용정보원 홈페이지(www.kcredit.or.kr)에 ‘빅데이터 보고서’ 메뉴 신설

? ’17년부터 매년(연간) 조사보고서를 발간하여 회원사에 제공

 ㅇ 일반 보고서 외에 세부 통계자료, 업권에 특화된 분석 내용 등을 포함하는 조사보고서 작성․제공

 ㅇ 금년중 업권별 추가 분석 수요 발굴을 위한 설명회를 실시하고, 신용정보원 회원사인 금융회사 및 기타 기관 등*에 제공

     * 회원사인 금융회사는 기본 제공 대상이며, 소정의 실비를 부담하는 연구기관, 핀테크 업체 등 구독회원에게 제공 예정

    ※ 개별 금융회사의 요청에 따라 맞춤형 분석컨설팅 업무도 수행 예정

? 추가 분석과제를 지속적으로 발굴

 ㅇ 기술DB 분석을 포함, 시의성 있는 분석주제를 신규 발굴 하고, 연중 수시로 공개 보고서 등을 발표

? 중장기적으로는 비식별 처리한 신용표본연구DB를 개발하여 연구기관 등에 통계․학술 목적으로 제공

< 신용정보원의 빅데이터 분석 서비스 >

서비스 유형
서비스 내용
데이터분석 서비스
공개보고서
일반 공개 목적
조사 보고서
금융회사 제공목적, 특정주제 세부통계 포함
분석컨설팅
금융회사 요청에 따라 수행
데이터제공 서비스(예정)
신용표본연구DB
통계․학술목적으로 비식별 처리하여 구축한 연구용 표본DB 서비스 제공