가명정보 활용사례 - 가명결합을 활용한 질병 및 재해 위험 예측 모형 개발

이번 사례는 건강 분야 사례 중 하나로 한화생명과 KT가 보유한 보험계약 정보 등과 KT멤버십 정보를 결합해 현재의 라이프스타일 데이터를 기반으로 향후 질병 및 상해위험 예측 모델을 새롭게 도출하기 위해 한화생명과 KT가 가명정보를 활용한 사례를 소개해 드리겠습니다.

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1. 가명정보 활용사례 - 건강 분야

"건강한 생활습관을 보험료 산정에 반영해주세요"

구분	내용
연구명	가명결합을 활용한 질병 및 위험 예측 모형 개발
이용기관	한화생명
참여기관	한화생명, KT
결합정보	보험계약정보 및 보험금 지급정보, 모바일, 인터넷TV 사용정보, 멤버십 사용정보
결합기관	금융결제원

2. 추진배경 및 필요성

• 보험시장의 포화로 인해 각 보험사 간 차별화를 내세운 고객 확보 경쟁이 치열해지고 있음
• 현재 보험사들은 건강한 고객을 대상으로 보험료 할인을 부여하고 있으나 실제 혜택을 받는 경우는 5%가 채 되지 않음
• 통신데이터를 통해 개인의 라이프스타일을 파악하고 보험사의 보험금 지급정보를 통해 질병 및 상해 위험을 측정하여, 기존의 진단결과 또는 검진수치 기반과는 차별된 새로운 형태의 보험료 할인 모델을 개발하고자 함

3. 결합데이터

데이터 보유기관	데이터 개요	레코드 수
한화생명	2018~2021년 보험계약 정보 및 보험금 지급정보	약 3천만 건
KT	2019년 고객 모바일, 인터넷TV 사용정보, 멤버십 사용정보	약 8백만 건

4. 분석결과 및 향후 계획

• 평소 보행시간이 길수록 암 발생 위험이 33% 정도 낮아지며 새벽시간 통화가 잦은 사람은 질병, 재해 입원 위험이 각 14%, 63% 정도 증가하는 등 현재의 라이프스타일 데이터를 기반으로 향후 질병 및 상해위험 예측 모델을 새롭게 도출함
• 통신사 고객 중 상대적으로 건강한 라이프스타일을 보유한 고객을 대상으로 보험료 할인을 부여하는 신규 보험상품 개발을 기획함
  • 보험료 할인 혜택을 통해 고객의 건강한 라이프스타일을 유도하여 개인의 건강을 증진시키고 보험사는 건강한 신규 고객을 확보할 수 있으며 통신사는 보험사의 고객 유치에 따른 수수료 확보 및 고객 유지 효과를 기대할 수 있음

결합데이터 분석을 통한 향후계획 <출처 : 2022년 가명정보 활용 우수사례집>

※ 본 포스팅에서 소개하는 가명정보 활용사례들은 개인정보보위원회, 한국인터넷진흥원, 한국지능정보사회진흥원 등에서 배포하는 "가명정보 활용 우수사례집"에서 발췌한 내용들을 정리한 것이니 참고하시기 바랍니다.
※ 본 포스팅에 문제가 있다면 「jstream@jstream.co.kr」 로 메일 주시기 바랍니다.

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