보험 시장 규모, 점유율 및 산업 분석, 애플리케이션별(청구 처리, 고객 서비스, 보험 인수, 사기 탐지 및 기타), 배포별(클라우드 및 온프레미스), 기업 유형별(대기업 및 중소기업), 기술별(기계 학습, 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전 및 기타) 및 지역 예측, 2026~2034년

전 세계 보험 AI 시장 규모는 2025년 103억 6천만 달러로 평가되었습니다. 시장은 2026년 134억 5천만 달러에서 2034년까지 1,543억 9천만 달러로 성장하여 예측 기간 동안 CAGR 35.7%를 나타낼 것으로 예상됩니다.

보험에 인공지능(AI)을 적용한다는 것은 고급 알고리즘, 기계 학습, 데이터 기반 시스템을 사용하여 핵심 보험 프로세스를 자동화, 최적화 및 향상시키는 것을 의미합니다. 이는 생명보험사가 보험 인수 정확성을 높이고, 청구 처리를 간소화하고, 사기를 탐지하고, 고객 행동을 기반으로 상품을 개인화하는 데 도움이 됩니다. 대규모 데이터세트를 빠르게 분석하여, 일체 포함더 빠른 의사 결정과 더 나은 위험 평가를 지원합니다. 전반적으로 이는 운영 효율성을 강화하는 동시에 보험 가치 사슬 전반에 걸쳐 고객 경험을 향상시킵니다.

청구 처리 자동화에 대한 필요성이 커지면서 시장이 주도되고 있습니다. 보험사는 늘어나는 청구 건수를 빠르고 정확하게 처리해야 한다는 압박을 받고 있으며, AI는 수작업을 줄이고 오류를 최소화하며 결제 시간을 단축하는 데 도움이 됩니다. 문서, 이미지, 고객 데이터를 실시간으로 분석할 수 있는 도구를 사용하면 기업은 효율성을 높이고 운영 비용을 낮출 수 있습니다. 더욱 빠르고 안정적인 청구 관리에 대한 관심이 높아지면서 보험사는 AI 솔루션을 빠른 속도로 채택하게 되었습니다. 

Lemonade, Inc., Tractable, ZestyAI, FurtherAI, Inc., Afinity 등 시장의 주요 기업은 인수, 가격 책정, 청구를 자동화하는 동시에 새로운 제품 라인과 지역으로 확장하는 AI 네이티브 플랫폼 구축과 같은 전략을 추구하고 있습니다. 

시장 역학

시장 동인

시장 성장을 촉진하기 위해 보험 워크플로우 전반에 걸쳐 생성적 AI 채택 증가

보험 워크플로우 전반에 걸쳐 생성적 AI의 사용이 늘어나면서 AI가 정보의 생성, 처리, 전달 방식을 변화시키므로 보험 시장 성장에서 AI의 주요 촉매제가 되고 있습니다. 생성 모델은 정책 문서 초안을 작성하고, 청구 파일을 요약하고, 고객 친화적인 설명을 몇 초 만에 작성하여 수동 작업량을 대폭 줄여줍니다. GenAI는 정책 문구, 제안, 지지 및 내부 보고서를 자동으로 생성합니다. 예를 들어,

• 생명 보험사는 GenAI를 사용하여 고객의 연령, 소득, 위험 프로필을 기반으로 맞춤형 정책 제안 초안을 작성합니다. 이를 통해 보험업자의 시간이 절약되고 보험 증권 발행이 더 빨라집니다.
• 자동차보험에서는GenAI수리 청구서, 사고 설명 및 사진을 분석한 후 손해 사정인을 위한 구조화된 청구 요약을 생성합니다. 이를 통해 청구 처리 시간이 단축되고 일관성이 향상됩니다.

이러한 모멘텀은 전반적인 투자를 가속화하고 시장에 대한 Gen-AI의 장기적인 성장 전망을 강화할 것으로 예상됩니다.

시장 제약

시장 성장을 제한하는 규제 및 규정 준수 문제

데이터 개인 정보 보호, 자동화된 의사 결정, 고객 보호와 관련된 규제의 불확실성으로 인해 보험 부문에서 AI의 광범위한 채택이 지연되고 있습니다. 보험사는 AI 시스템 배포의 복잡성과 비용을 증가시키는 데이터 사용, 모델 투명성, 공정성, 동의 관리 및 감사 가능성과 관련된 엄격한 규칙을 준수해야 합니다.

• 예를 들어, AI 기반 보험 모델에는 잠재적인 편견이나 차별을 피하기 위해 결정이 어떻게 내려지는지에 대한 명확한 설명이 필요합니다. 많은 보험사는 모델 결과를 완전히 설명할 수 없을 경우 규정을 준수하지 않을 경우 처벌을 받을 것을 두려워하여 확장을 연기합니다. 규제 검토를 위해 AI 결정을 추적할 수 있어야 하는 청구 자동화에서도 유사한 문제가 나타납니다.

보험 규제 기관이 AI 거버넌스, 데이터 공유, 알고리즘 책임에 대한 새로운 지침을 도입함에 따라 보험사는 채택에 대해 신중한 접근 방식을 취합니다. 이러한 신중한 속도는 AI 솔루션 배포 속도를 제한하여 전체 시장 성장에 직접적인 영향을 미칩니다.

시장 기회

신흥 시장의 급속한 디지털화로 큰 기회 창출 

스마트폰 보급률 증가, 인터넷 접속 확대, 정부 지원 디지털 이니셔티브로 인해 보험사는 플랫폼을 현대화해야 합니다. 많은 기업이 종이 기반 프로세스에서 완전한 디지털 여정으로 전환하고 있으며, 이는 보험 인수, 가격 책정 및 고객 상호 작용에서 AI 기반 도구에 대한 상당한 수요를 창출합니다. 

동남아시아, 인도, 아프리카, 남미 등 지역의 보험사들은 AI 기능의 보다 빠른 배포를 지원하는 클라우드 기반 시스템을 채택하고 있습니다. AI 추천 엔진이 지원하는 디지털 유통 모델은 보험사가 이전에 서비스가 부족했던 지역의 최초 구매자에게 다가갈 수 있도록 도와줍니다. 처럼 디지털 결제고객 확인 시스템이 더욱 보편화됨에 따라 보험사는 사기 통제 및 운영 효율성을 개선하기 위해 AI를 통합하고 있습니다. 

젊은 디지털 우선 인구와 보험 인식 상승이 결합되어 이러한 기회가 더욱 강화됩니다. 이러한 변화로 인해 신흥 시장은 보험 분야의 AI 확장에 주요 기여자로 자리매김하게 되었습니다.

보험시장 동향 속 AI 

보험사와 Insurtech 회사 간의 파트너십은 중요한 시장 추세입니다. 

기존 보험사가 AI 기능을 가속화하고 운영 모델을 현대화하려고 함에 따라 보험사와 보험 기술 회사 간의 파트너십이 주요 추세가 되었습니다. 보험사는 기술 기반 스타트업과 협력함으로써 전통적으로 내부적으로 구축하는 데 수년이 걸리는 예측 분석, AI 인수 엔진, 자동화된 FNOL 시스템, 사기 탐지 플랫폼과 같은 고급 도구에 액세스할 수 있습니다. 이러한 파트너십을 통해 보험사는 더 빠른 온보딩, 개인화된 정책 추천, 실시간 위험 통찰력 및 원활한 청구 처리를 통해 고객 경험을 향상할 수 있습니다. 예를 들어,

• 2025년 7월, MetLife는 AI 보험 기술인 Sprout.ai와 제휴하여 미국, 아시아, 라틴 아메리카를 포함한 글로벌 시장의 청구 ​​프로세스를 가속화하고 자동화했습니다. 이 확장된 협업은 청구 처리 시간, 정확성 및 고객 만족도의 측정 가능한 개선을 보여주는 AI 기반 플랫폼을 따릅니다.

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세분화 분석

애플리케이션별 

다양한 산업 전반에 걸친 디지털 청구의 증가로 부문 성장이 가속화되었습니다.

애플리케이션에 따라 시장은 청구 처리, 고객 서비스, 보험 인수, 사기 탐지 및 기타(제품 개발)로 구분됩니다.

보험사가 AI를 사용하여 청구 접수, 문서 검토, 사기 확인 및 결제 워크플로를 자동화하여 처리 시간과 운영 비용을 줄였기 때문에 청구 처리는 2025년 보험 시장 점유율에서 가장 큰 AI를 확보했습니다. 자동차, 의료, 재산 전반에 걸쳐 디지털 청구가 증가하면서 지능형 시스템에 대한 수요가 높아졌습니다. 또한 더 빠른 지급에 대한 고객의 기대가 높아지면서 보험사는 청구 플랫폼을 현대화하게 되었습니다. 이러한 변화로 인해 업계에서 가장 널리 구현된 AI 애플리케이션을 처리한다고 주장하게 되었습니다. 

보험 인수 부문은 정확도와 속도를 개선하기 위해 크고 복잡한 데이터 세트를 분석하는 AI 기반 위험 모델의 사용이 증가함에 따라 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR 41.6%로 성장할 것으로 예상됩니다. 보험사는 즉각적인 견적을 제공하고 디지털 유통을 확대하기 위해 자동화된 의사결정 엔진에 대한 투자를 가속화하고 있습니다.

배포별 

시장 성장을 촉진하기 위해 보험 회사의 클라우드 기반 플랫폼 채택 강화

배포에 따라 시장은 클라우드와 온프레미스로 구분됩니다.

클라우드 부문은 2025년에 가장 큰 시장 점유율을 기록했으며, 보험사가 대용량 데이터 처리, 고급 분석 및 AI 모델의 빠른 배포를 지원하는 확장 가능한 클라우드 플랫폼으로 빠르게 전환함에 따라 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR 36.9%로 성장할 것으로 예상됩니다. 

클라우드 기반 인프라는 보험 회사가 자본 비용을 절감하고 운영을 간소화하며 인수, 청구 및 고객 서비스 시스템 전반의 통합을 개선하는 데 도움이 됩니다. 클라우드 네이티브 AI 도구의 등장으로 실시간 통찰력, 자동화된 위험 평가, 더 빠른 제품 출시도 가능해졌습니다. 예를 들어, 

• 2025년 8월 Wipro는 Google Cloud와 파트너십을 맺고 보험을 포함한 업계 전반에 약 200개의 AI '에이전트'를 배포하고 Google Cloud의 확장 가능한 인프라를 활용하여 복잡한 워크플로를 자동화했습니다.

기업 유형별 

대기업 부문 성장을 촉진하는 높은 고객 규모와 복잡한 제품 포트폴리오

기업 유형에 따라 시장은 중소기업과 대기업으로 구분됩니다.

대기업은 고급 AI 솔루션을 대규모로 구현하는 데 필요한 재정 자원, 기술 인재, 구축된 디지털 생태계를 보유하고 있어 2025년 가장 큰 점유율을 차지했습니다. 높은 고객 규모와 복잡한 제품 포트폴리오로 인해 자동화된 인수, 지능형 청구 처리 및예측 분석. 다양한 글로벌 보험사들도 클라우드 마이그레이션을 가속화하고 기술 제공업체와 협력하여 핵심 시스템을 현대화했습니다. 이러한 요인으로 인해 대기업은 소규모 기업보다 AI를 더 빠르게 채택하고 전체 시장에서 지배적인 위치를 유지할 수 있었습니다.

중소기업 부문은 대규모 초기 투자의 필요성을 줄이는 저렴한 클라우드 기반 AI 도구의 가용성 증가로 인해 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR 38.0%로 성장할 것으로 예상됩니다. 소규모 보험사와 중개인은 자동화된 챗봇을 점점 더 많이 채택하고 있으며, AI는 위험 평가를 지원하여 효율성을 높이고 대규모 업체와 경쟁합니다.

기술별 

기계 학습 모델에 대한 보험사의 의존도가 높아 부문의 지배력이 높아짐

기술을 기반으로 시장은 기계 학습, 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전 등으로 분석됩니다.

기계 학습은 2025년에 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다. 보험사는 위험 평가, 사기 탐지, 가격 최적화 및 청구 자동화를 위해 ML 모델에 크게 의존하고 있습니다. 이러한 모델은 대규모 데이터 세트를 처리하고 과거 패턴을 통해 학습하며 기존 규칙 기반 시스템보다 더 정확한 결과를 제공할 수 있습니다. 보험 인수, 고객 분석, 포트폴리오 관리 부문 전반에 걸쳐 광범위하게 사용되면서 지배력이 더욱 강화되었습니다. 예를 들어,

• SAS는 선도적인 보험사와 함께 Viya 4 AI 플랫폼을 배포하여 지속적인 학습 ML 모델을 지원합니다. 이 모델은 사기 조사 시간을 몇 달에서 몇 초로 극적으로 단축한 것으로 알려졌습니다.

자연어 처리(NLP) 보험 워크플로우 전반에 걸쳐 텍스트 및 음성 기반 자동화의 사용 증가로 인해 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR 39.4%로 성장할 것으로 예상됩니다. 보험사에서는 청구 문서에서 정보를 추출하고, 고객 문의를 해석하고, 정책 요약을 생성하고, 서비스 품질을 향상시키기 위해 NLP를 채택하고 있습니다.

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보험 시장의 AI 지역 전망

지역별로 시장은 유럽, 북미, 아시아 태평양, 남미, 중동 및 아프리카로 분류됩니다. 

북아메리카

북미 지역은 2025년에 41억 4천만 달러로 가장 큰 비중을 차지했습니다. 이러한 성장은 주로 보험사 간의 강력한 디지털 채택, AI 기반 인수 및 청구 시스템에 대한 높은 투자, 고급 분석 및 클라우드 솔루션을 제공하는 주요 기술 제공업체의 존재에 의해 주도됩니다. 이 지역의 대형 보험사는 기존 플랫폼을 빠르게 현대화하고 AI를 통합하여 운영 효율성과 고객 경험을 개선하고 있습니다.

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• 2025년 미국 시장은 32억3000만 달러에 이를 것으로 추산된다. 미국 시장은 빠른 청구 해결에 대한 높은 소비자 수요와 서비스 채택을 장려하는 맞춤형 보험 상품으로 인해 이익을 얻었습니다. 또한 클라우드 인프라 및 생성 AI 도구에 대한 보험사의 지속적인 투자도 미국 시장 성장에 중요한 역할을 했습니다.

유럽

유럽 ​​시장은 2025년 25억8000만 달러에 달해 강력한 입지를 확보할 것으로 예상된다. 이 지역의 보험사들은 인수 개선, 위험 평가 강화, 청구 프로세스 간소화를 위해 AI에 막대한 투자를 하고 있습니다. 데이터 중심 혁신에 대한 강력한 규제 지원도 AI 솔루션 배포를 가속화하는 데 도움이 됩니다. 또한 더 빠르고 개인화된 보험 서비스에 대한 높은 고객 기대로 인해 기업은 운영 전반에 걸쳐 AI를 확장해야 합니다. 예를 들어,

• 2025년 5월, 유럽보험직업연금청(EIOPA)은 EU 전역의 보험사들이 생성 AI 시스템, 거버넌스 프레임워크 및 향후 계획을 어떻게 채택하고 있는지 평가하기 위한 설문 조사를 시작했습니다.

이 지역은 영국과 같은 성숙한 시장과 보험 부문의 고성장 기회를 결합합니다. 이러한 요인에 힘입어 2025년 영국을 포함한 국가는 5억 6천만 달러, 독일은 5억 5천만 달러, 프랑스는 3억 달러를 기록했습니다. 

아시아 태평양

유럽에 이어 아시아 태평양 지역은 42.2%의 가장 높은 성장률을 기록하고 2025년에 28억 달러의 가치를 기록했습니다. 이 지역에서 인도와 중국은 모두 2025년에 각각 5억 8천만 달러와 7억 1천만 달러의 점유율을 기록했습니다. 이 지역의 성장은 침투가 부족한 시장으로 확장하기 위해 AI를 공격적으로 배치하는 인도와 중국의 보험사 수가 증가함에 따라 뒷받침됩니다. 또한 디지털 생태계 및 데이터 인프라에 대한 정부 지원 이니셔티브는 AI 기반 보험 솔루션에 대한 투자를 장려하여 아시아 태평양 시장 성장을 지원하고 있습니다.

남미, 중동 및 아프리카

예측 기간 동안 남미와 중동 및 아프리카 지역은 이 시장 공간에서 적당한 성장을 보일 것입니다. 2025년 남미 시장 가치는 3억 3천만 달러를 기록했다. 이러한 지역 시장 성장은 금융 서비스의 급속한 디지털화와 모바일 기반 보험 채널의 보급 확대에 의해 주도됩니다.

• 중동 및 아프리카에서 GCC는 2025년에 1억 6천만 달러의 가치를 달성했습니다. 이러한 시장 성장은 야심 찬 국가의 지원을 받습니다.디지털 변혁프로그램과 금융 서비스 전반에 걸쳐 AI에 대한 강력한 투자가 이루어졌습니다.
• 경쟁 환경

주요 산업 플레이어 

시장 성장을 촉진하기 위한 보험사의 제품 혁신 및 생성적 AI 통합

보험 시장 AI의 주요 업체들은 상품 혁신과 생성적 AI 통합에 우선순위를 두어 상품을 차별화하고 고객 참여를 심화하고 있습니다. Insurtech와 기존 기업 모두 보험 증권 발행, 보험 인수, 청구 분류와 같은 핵심 워크플로우에 AI를 내장하여 즉각적인 결정과 맞춤형 보장을 제공하고 있습니다. Lemonade, Tractable, ZestyAI, Afiniti 등의 회사는 고급 분석과 대화형 AI를 결합하여 맞춤형 권장 사항, 사전 위험 경고 및 빠른 결제를 제공하여 고객 만족도와 유지율을 향상시키고 있습니다.

프로파일링된 주요 회사 목록:

• 레모네이드, Inc.(우리를.)
• 다루기 쉬운(영국)
• 제스티AI(우리를.)
• 더에이아이(주)(우리를.)
• 아피니티(버뮤다)
• Metromile, Inc.(미국)
• 카운터포스 헬스(미국)
• STS 소프트웨어(미국)
• 루트(미국)
• 넥스트 보험(미국)
• 히포홀딩스(미국)
• ZhongAn Online P&C Insurance Co Ltd(중국)
• CCC 지능형 솔루션(미국)
• 페어마틱(우리를.)
• OneConnect 금융 기술(중국)

주요 산업 발전:

• 2025년 11월, Chubb는 싱가포르 핀테크 페스티벌에서 임베디드 보험 유통 파트너십을 위한 글로벌 기술 플랫폼인 Chubb Studio 내에서 새로운 AI 기반 최적화 엔진을 선보였습니다. 새로운 기능은 독점 AI를 사용해 데이터를 분석하고 판매 시점에 맞춤형 보험 상품을 제공합니다.
• 2025년 6월, Dai‑ichi Life Group은 Capgemini와 제휴하여 하이데라바드에 글로벌 역량 센터를 설립했습니다. 파트너십은 AI, 데이터 분석 및 사이버보안디지털 혁신 전략의 일환으로
• 2025년 3월, DXC Technology는 보험 산업을 현대화하기 위한 비즈니스 혁신을 위한 AI 플랫폼인 ServiceNow를 통해 새로운 제품을 발표했습니다. 엘리트 파트너인 DXC는 업계 최고의 솔루션과 ServiceNow의 AI 기능 및 워크플로우를 결합하여 ServiceNow에서 지원하는 DXC Assure BPM을 소개합니다.
• 2025년 1월, Generali는 응용 연구 분야에서 세계에서 가장 높은 평가를 받는 대학 중 하나인 매사추세츠 공과대학(MIT)의 정보 및 의사결정 시스템 연구소(LIDS)와 연구 협력을 시작했습니다. 이번 협력의 목표는 실용적인 응용 분야를 연구하고 인공 지능(AI)이 어떻게 보험 업계에 경쟁 우위를 제공할 수 있는지 조사하는 것입니다.
• 2022년 4월, 영국 보험사 중 하나인 Aviva는 인공지능(AI)을 활용하여 영국 자동차 보험금 청구의 정확성과 효율성을 향상시키기 위해 Tractable과 계약을 체결했습니다. 이를 구현함으로써 AI는 모터 클레임에 시간을 추가할 수 있는 오류 가능성을 줄이는 데 도움이 됩니다.

보고서 범위

이 보고서는 시장에 대한 자세한 분석을 제공하고 제품의 주요 기업, 유형 및 주요 응용 프로그램과 같은 주요 측면에 중점을 둡니다. 게다가, 이 보고서는 시장 동향에 대한 통찰력을 제공하고 주요 산업 발전을 강조합니다. 위의 요소 외에도 보고서에는 최근 몇 년간 시장 성장에 기여한 여러 요소가 포함되어 있습니다. 

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보고서 범위 및 세분화