태아보험 추천 AI, 클로드코드로 만들 때 어디까지 가능할까

태아보험 설계안을 받아도 특약을 빼거나 보장금액을 바꾸면 무엇이 달라지는지 파악하기 어렵다. 클코단에서 나온 질문은 명확하다. 보장과 예산을 입력받는 AI가 그 비교를 도울 수 있을까? 어디부터 ‘보험 추천’이 될까?

출발점은 상품 순위보다 설계안 비교다

방에서는 태아보험 관련 글을 계기로 소비자가 제안받은 설계안을 충분히 따져보기 어렵다는 문제의식이 나왔다. 채팅에서 원하는 보장과 월 예산을 묻고 선택지를 조절하도록 돕자는 구상이다. 아직 서비스가 만들어졌거나 실제 상품을 추천했다는 이야기는 아니다.

출발 범위를 좁힐 이유가 있다. 보험다모아의 상품 비교 화면은 제시된 보험료와 보장이 표준·기본 예시이며 실제 가입조건에 따라 달라질 수 있다고 안내한다. 화면의 숫자만 수집해 ‘가장 저렴한 태아보험’을 고르면 개인별 보험료처럼 오해를 부를 수 있다. (e-insmarket.or.kr)

두 설계안에서 같은 이름처럼 보이는 담보가 실제로 무엇을 보장하는지부터 나란히 읽어야 한다. 보험료 하나로 순위를 매기지 않고 보장금액, 보장기간, 갱신 여부와 지급제한 사유를 분리해 보여주는 방식이다. 금융소비자보호법도 보장성 상품의 보험료와 보장범위, 보험금 지급제한 사유를 중요한 설명사항으로 규정한다. (law.go.kr)

클로드코드로 만드는 첫 산출물은 비교표다

구현은 채팅창보다 데이터에서 시작한다. 공개된 상품설명서·약관과 비교하려는 설계안을 확보하고 각 문서의 상품명·개정일·출처를 기록한다. 설계안은 제공받은 범위에서만 쓰고 초기 테스트에는 가상 사례를 사용한다.

그다음 담보 하나를 표의 한 행으로 옮긴다. 열에는 담보명, 보장금액, 보험료, 보장 시작일, 종료일, 갱신 여부, 지급제한 조건과 원문 위치를 둔다. 문서마다 표현이 다르면 원문 명칭을 남기고 별도 열에서 비교용 분류를 붙인다. 동일한 분류를 붙였다는 이유만으로 보장이 같다고 처리하지 않는다.

클로드코드에는 이 표를 읽는 프로그램과 검증용 테스트를 작성하도록 맡길 수 있다. Anthropic의 공식 문서는 클로드코드를 프로젝트에서 실행하는 도구로 소개하고 비대화형 실행과 JSON 출력 옵션도 안내한다. 다만 코드 생성 기능이 보험 해석의 정확성까지 보증하지는 않는다. (docs.anthropic.com)

입력은 가령 ‘월 예산 범위’와 ‘비교할 보장 항목’이다. 프로그램은 예산 안의 설계안을 걸러낸 뒤 항목별 차이와 확인이 필요한 약관 문구를 출력한다. 보장 시작일이 빠졌거나 서로 다른 담보를 같은 것으로 묶었다면 추천 문장을 만들지 않도록 테스트한다. 그 결과물이 첫 버전의 핵심인 비교표다.

채팅의 역할은 선택 이유를 드러내는 일이다

비교표 다음에 채팅을 붙이면 사용자는 ‘이 특약을 제외하면?’ 같은 질문을 할 수 있다. 답변은 수정 전후의 월 보험료와 빠지는 보장을 함께 보여줘야 한다. 보험료 변화가 자료에서 확인되지 않으면 계산한 척하지 않고 재산출이 필요하다고 표시하는 편이 정확하다.

방에서 제안된 방향도 사용자가 직접 고르는 상담형 화면에 가까웠다. 한편 써본 사람들 사이에선 보험료가 비싸 보인다는 인상만으로 특약을 덜어내기 어렵고 다른 설계안과 실제 보장조건을 함께 보고 싶다는 반응도 있다. 불만의 초점은 챗봇의 말투보다 비교 근거에 있다.

화면에는 AI가 읽은 약관의 위치, 비교에서 제외한 상품, 자료의 기준일을 함께 남길 수 있다. 설명을 따라가다 원문으로 돌아갈 수 있어야 잘못 분류한 담보도 발견한다. 개인 개발자나 작은 팀이라면 상품 전체를 한꺼번에 수집하기보다 검증 가능한 설계안 몇 개의 차이를 정확히 보여주는 기능부터 시험할 수 있다.

‘판매하지 않는다’는 말만으로 규제가 사라지지 않는다

비교 도구와 개별 상품 권유 사이에는 확인할 경계가 있다. 금융위원회는 플랫폼의 보험상품 비교·추천을 운영하면서 기존 모집 자격이 없는 플랫폼에는 혁신금융서비스 지정이 필요하다고 설명했다. 보험업법 제83조는 모집할 수 있는 사람과 기관을 열거한다. 서비스 이름이 ‘상담’이어도 실제로 어떻게 권유하고 가입으로 연결하는지가 중요하다. (fsc.go.kr)

방에서는 보험설계사 자격 취득이나 보험사·대리점과 함께 일하는 방안도 언급됐다. 그러나 개인의 자격 취득만으로 별도 AI 플랫폼의 모든 추천 방식이 허용된다고 단정할 수는 없다. 금융위원회의 2025년 발표에서 운영 중인 플랫폼 비교·추천 상품군은 자동차·용종·저축·펫·여행자보험이었다. 태아보험에 같은 운영 방식을 그대로 적용할 수 있다는 근거로 읽어선 안 된다. (fsc.go.kr)

실제 고객 정보를 받는 단계에는 또 다른 문제가 생긴다. 건강에 관한 정보는 개인정보 보호법상 민감정보다. 가입 이력이나 건강 상태를 채팅에 입력받을 계획이라면 정보 수집·처리 요건을 서비스 설계와 함께 검토해야 한다. 초기 시연을 가상 정보로 제한할 실질적인 이유다. (law.go.kr)

신뢰를 가르는 것은 추천 문장보다 보류 판단이다

태아보험 AI의 첫 시험은 ‘최적 상품’을 맞히는 일이 아니다. 서로 다른 설계안을 넣었을 때 비교 가능한 항목을 구분하고 불명확한 조건 앞에서는 답을 보류하는지 확인하는 일이다. 방에서 우려한 업계와의 분쟁도 특정 설계가 소비자에게 불리하다고 단정하기보다 확인 가능한 보장 차이를 제시할 때 다루기 쉬워진다.

금융위원회가 공개한 플랫폼 비교·추천 사례는 소비자의 비교 수요가 이미 서비스로 이어졌음을 보여준다. 하지만 태아보험 설계안의 복잡성과 개별 권유의 경계는 별도로 풀어야 한다. 이 구상에서 AI가 먼저 증명해야 할 능력은 상품을 고르는 자신감이 아니라 고를 근거가 부족한 순간을 정확히 알아채는 능력이다. (fsc.go.kr)