AI 기반 GA 리스크 관리 · Miri-Sight™

Miri-Sight™ — AI 기반 GA 리스크 관리

설계사가 떠나기 전에, 돈이 나가기 전에

GA의 손실은 대개 이미 지급한 뒤에 드러납니다. 선지급한 수수료를 환수하지 못하고, 설계사가 조직째 빠져나간 뒤에야 숫자가 보입니다. Miri-Sight™는 계약 · 수수료 원장 위에서 설계사 이탈 시점과 수수료 · 정산금 환수 가능성을 미리 계산하고, 그 판단을 자금 지급 통제까지 연결하는 시스템입니다. 예측에서 끝나지 않고 돈이 나가기 전에 개입한다는 점이 다릅니다. ㈜수소프트가 자체 개발해 특허 등록을 마친 기술입니다.

Miri-Sight™ — 인공지능을 활용한 보험 대리점(GA)의 영업 성과 예측 및 동적 리스크 통제 시스템 (등록특허 제10-3010022호). [특허 등록 구조 5단계] ① 데이터 정제(DATA) — GA · 원수사 이종 데이터를 맞추고 시차를 보정. ② AI 예측(PREDICT) — 이탈 시점과 수수료 · 정산금 환수 가능성 예측. ③ 점수 · 등급(SCORE) — 이탈 확률 × 손실 예상 금액으로 등급 판정. ④ 자금 통제(CONTROL) — 위험 구간의 지급을 유보 · 심사 대기로 전환. ⑤ 근거 제시(EXPLAIN) — 판단 요인과 해제 조건을 제시하고 이력 기록. [설계사 360° 6대 영역] 리스크 11개 지표, 수익성 8개, 상품 8개, 시점 8개, 네트워크 8개, 활동 8개 — 모두 51개 지표로 설계사 한 명을 입체적으로 봅니다. [자체 개발 AI 엔진] DeepSurv 이탈 시점 예측, XGBoost 재무 리스크 판정, Autoencoder 이상 패턴 탐지, RandomForest XAI 판단 근거 산출. [리스크 등급] A 최우선 · B 주의 · C 관찰 · D 안정. [데이터 보호] 분석과 학습은 해당 고객사 시스템 내에서만 이루어지며 등급 임계치도 고객사가 정합니다.

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※ 등록특허 제10-3010022호 (2026.08) · 발명의 명칭 : 인공지능을 활용한 보험 대리점(GA)의 영업 성과 예측 및 동적 리스크 통제 시스템과 그 방법

사후에 드러나는 네 가지 손실

아래 네 가지는 문제가 드러난 시점에 이미 손실이 확정된 뒤입니다. Miri-Sight™는 이 네 가지를 발생 전에 점수로 봅니다.

선지급 수수료 환수 실패
계약이 해지 · 실효되면 이미 지급한 수수료를 돌려받아야 하지만, 설계사가 떠난 뒤에는 회수가 어렵습니다. 환수 가능성을 지급 전에 예측합니다.
설계사 이탈
실적이 유지되는 것처럼 보여도 중장기적으로 해지 · 실효가 늘어나는 구간이 있습니다. 언제 떠날지를 확률과 시점으로 봅니다.
조직 동반 이탈
한 명의 이탈은 도입 관계와 조직을 타고 번집니다. 설계사 간 관계를 구조로 분석해 전이 가능성을 미리 식별합니다.
허위 계약 · 실적 조작
활동량은 적은데 특정 기간 실적이 급증하는 패턴을 이상 징후로 잡아냅니다. 단기 실적 확보 후 이탈하는 행위를 사전에 식별합니다.

특허 등록 구조 — 5단계

데이터를 맞추고, 예측하고, 점수를 매기고, 자금을 통제하고, 왜 그렇게 판단했는지 설명하는 다섯 단계입니다. 이 구조 전체가 특허로 등록돼 있습니다.

데이터 정합 · 정제 Data
- GA · 원수사 이종 데이터를 동일 포맷으로 정합
- 발생 시차를 동일 시점 기준으로 보정
- 결측 구간을 과거 패턴으로 확률적 보간
AI 예측 Predict
- 미래 영업 성과와 수수료 · 정산금 환수 가능성 예측
- 도입 · 조직 · 이동 관계를 따라 리스크 전이 분석
- 성과 확산 가능성까지 결합해 최종 예측값 산출
리스크 점수 · 등급 Score
- 이탈 확률에 손실 예상 금액을 결합해 점수화
- 고객사가 정한 다단계 임계치와 대비해 등급 판정
자금 흐름 통제 Control
- 위험 구간의 수수료 · 정산금 지급 유보 또는 중단
- 심사 대기 계정으로 전환해 리스크 해소 전까지 보관
- 리스크 구간별 지급률 차등 적용
설명 · 근거 제공 Explain
- 판단에 기여한 주요 요인(Key Factor) 제시
- 통제 해소를 위한 조치 안내
- 결정 근거를 이력으로 남겨 감사 추적 지원

※ 등급 임계치와 자금 통제 수준은 고객사의 자금 운용 정책에 맞춰 설정합니다. 시스템은 판단까지 수행하고, 어디서 막을지는 고객사가 정합니다.

AI 엔진

외부 솔루션을 붙인 것이 아니라 자체 개발한 모델입니다. 월 마감 기준으로 갱신하며, 필요하면 일 단위 생성도 가능합니다.

DeepSurv — 이탈 시점 예측
Cox 부분우도 손실 기반 생존분석 신경망. 이탈 여부가 아니라 언제 떠날지를 확률로 산출합니다.
XGBoost — 재무 리스크 판정
매월 이전 모델 위에 누적 학습하는 이어학습 구조. 최근 흐름을 잃지 않고 과거 학습을 유지합니다.
Autoencoder — 이상 패턴 탐지
정상 패턴을 학습한 뒤 재구성 오차로 비정상을 잡아냅니다. 정답이 없는 신종 패턴에 대응합니다.
RandomForest XAI — 판단 근거
점수를 올린 변수를 중요도 순으로 제시합니다. 왜 그 등급인지 설명할 수 있어야 실무에서 쓰입니다.
시간 · 추세 피처 8종
계약 건수 증감, 유지율 변동, 수수료 확정 지연, 환수 발생 빈도 등 시계열 특성을 정형화해 예측 입력으로 씁니다.
확률 × 손실규모 하이브리드
단순 이탈 확률이 아니라 손실 예상 금액을 함께 반영해 점수화합니다. 같은 확률이라도 손실 규모가 크면 우선순위가 올라갑니다.

설계사 360° — 6대 영역 51개 지표

GA 현장에서 실제로 벌어지는 일은 대부분 숫자로 바로 잡히지 않습니다. 밀어넣기 영업, 쪼개기 계약, 품앗이 계약, 퇴사 직전의 정산금 확인 같은 것들입니다. 秀 ERPsystem이 오랫동안 GA 전산을 운영하며 본 이 행태들을 관측 가능한 지표로 설계했고, 그 결과가 6대 영역 51개 지표입니다.

리스크 · 11개 지표
잠재환수총액, 담보커버리지, 무실적 지속기간, 마감집중도, 명세서 조회 빈도 등 환수 위험과 이탈 징후.
수익성 · 8개 지표
기초체력, 실질수익률, 선지급 의존도, 잠재환수폭탄, 초단기 철회율 등 실제로 남는 돈.
상품 · 8개 지표
포트폴리오 편중, 단기납 종신 비중, 고객 집중도, 원수사 편중도 등 무엇을 어떻게 파는가.
시점 · 8개 지표
실적 기울기, 소득 방어 압박율, 슬럼프 기간, 소득 모멘텀 등 추세와 압박의 변화.
네트워크 · 8개 지표
리더 리스크, 동반입사 규모, 지점 잔존율, 자계약 집중도 등 조직을 타고 번지는 위험.
활동 · 8개 지표
영업 가동일수, 고객케어 성실도, 디지털 청약 활용도, 활동 변동성 등 실제로 움직이는가.

현장 행태를 지표로 바꾼 예

GA 현장 행태와 이를 관측하는 지표
현장에서 실제로 벌어지는 일	이를 잡는 지표	무엇을 보는가
월말 밀어넣기 영업	마감집중도	월말 며칠에 실적이 쏠리는 정도
한 고객에게 쪼개기 계약	고객집중도	계약 건수 ÷ 고객 수
팔고 나서 관리하지 않음	신계약수수료비중	총소득 대비 신계약 수수료 비율
실적 맞추기용 고액 계약	객단가급증	당월 건당 보험료 ÷ 최근 평균
동료끼리 품앗이 계약	교차영업패턴	설계사 간 상호 계약 발생
본인 · 가족 명의 자기 계약	자계약집중도	본인 · 가족 명의 계약 비율
조직 단위 동반 이탈	동반입사규모	함께 입사한 동료의 상태 변화
퇴사 직전 정산금 확인	명세서조회횟수	수수료 명세서 조회 빈도 급증

※ 지표 정의와 판정 임계치는 고객사의 계약 · 수수료 데이터 특성에 맞춰 조정합니다. 보유 데이터 범위에 따라 적용 가능한 지표가 달라지므로 도입 전 데이터 진단을 먼저 진행합니다.

운영 화면 · 설계사 360° 분석

분석 결과는 보고서가 아니라 오늘 누구에게 먼저 연락할지로 나옵니다. 경영진은 전사 요약과 긴급 조치 사안을, 관리자는 콜리스트와 조직별 이탈 위험을, 담당자는 설계사 한 명의 6대 영역 점수와 매출 예측을 각자의 화면에서 봅니다.

Miri-Sight™ 운영 화면 5종. [경영진 요약] 당월 전사 매출, 가동 조직 수와 설계사 수, 잠재 환수 위험(VaR), 이상 징후 알림 건수를 KPI 카드로 제시하고, 우수 성과 조직 TOP 5 순위와 막대그래프, 긴급 조치가 필요한 사안(월말 집중 계약 의심, 조직 동반 이탈 신호, 매출 급감, 자계약 비중 상승, 명세서 조회 급증)을 함께 띄웁니다. [설계사 360° 개인 분석] 리스크 · 수익성 · 상품전략 · 시계열분석 · 조직관계 · 활동성 6대 영역 레이더 차트와 영역별 점수, 30개월 매출 추이 막대그래프, XGBoost · Ensemble 기반 향후 12개월 AI 매출 예측, 주력 상품군 비중과 신계약 대 유지수수료 비중을 보는 포트폴리오 정밀 분석. [이탈 예측] 분석 대상 인원, 고위험 · 중위험 · 저위험 인원 수, 평균 이탈확률, 예상 환수 손실(VaR)을 요약하고 조직별 이탈 위험 막대그래프와 고위험 주요 요인 도넛 차트(수수료 급감, 활동량 저조, 계약 건수 감소, 환수 위험, 마감 집중, 자계약 비중, 조직 이동 이력)를 제시합니다. [리스크 콜리스트] 리스크 점수순으로 정렬된 설계사 목록. 사원코드 · 성명 · 소속 · 등급 · 리스크 점수 막대 · 주요 사유 태그 · 당월 수수료 · 전월 대비 증감률을 한 줄에 담고 등급과 활동상태로 걸러 엑셀로 내려받습니다. [상품별 수수료 분석] 총 수수료, 총 건수, 건당 평균 수수료, 평균 수수료율을 요약하고 상품별 · 보종별 · 보험사별 수수료 총액과 평균 수수료율을 순위 막대그래프로 제시합니다. 지급 이력에서 요율을 복원해 보험료를 입력하면 예상 수수료를 추정합니다. 화면의 성명 · 조직 · 상품 · 금액은 모두 가공한 예시 데이터입니다.

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고객사 데이터는 고객사 안에 머뭅니다.

분석과 학습은 해당 고객사 시스템 내에서만 이루어지며, 학습 결과가 다른 고객사로 공유되지 않습니다.

수수료 예측 OPTION

설계사가 이번 달 판매한 계약으로 앞으로 회차별 얼마를 받게 되는지를 사전에 산출하는 기능입니다. 등록특허의 지급 확정 금액 예측 구성에 포함된 기능이며, 원수사 구성과 취급 상품이 회사마다 다르므로 고객사별로 별도 구축합니다.

추정이 아니라 규정의 적용
수수료는 기준액 × 회차별 요율로 정해지는 값입니다. 확률로 맞히는 것이 아니라, 지급 이력에서 요율 자체를 복원해 계산합니다.
- 보험사 · 상품 · 회차 · 계약연도별로 요율을 산출
- 표본 수와 편차로 신뢰도 등급을 함께 표시
금액과 함께 근거를 제시
얼마인지만 알려주면 문의가 줄지 않습니다. 어떤 상품에 어떤 요율이 적용됐는지까지 함께 보여줍니다.
- 계약 건별 회차 · 예상 지급월 · 적용 요율 · 표본 수
- 확정 금액이 아닌 예상 금액임을 화면에 명시
정산 오차 검증으로 이어집니다
예상 금액과 실제 지급액을 대비하면 차이 나는 건이 드러납니다. 특허의 정산 오차 검증 구성과 맞물립니다.
- 상품군 전체 오차 → 원수사 규정 변경 신호
- 개별 건 오차 → 정산 누락 · 이상 지급 의심 건
리스크 점수가 정교해집니다
지금까지의 리스크 점수는 얼마를 잃을지만 봅니다. 예상 수수료가 붙으면 순수익 기여도로 볼 수 있습니다.
- 예상 수수료 대비 환수 위험 = 투입 대비 순수익
- 지급 확정 금액을 미리 알면 자금 계획이 가능

※ 수수료 예측은 선택 구축 항목입니다. 수수료 규정은 원수사 · 상품 · 계약연도마다 다르기 때문에 표준 기능으로 일괄 제공할 수 없고, 고객사가 보유한 지급 이력 데이터를 기준으로 요율을 복원해 구축합니다. 보유 데이터 범위에 따라 적용 가능한 상품 범위와 정확도가 달라지므로, 도입 전 데이터 진단을 먼저 진행합니다.

지금 조직에서 가장 먼저 봐야 할 설계사를 뽑아 드립니다.

현재 쓰시는 시스템과 데이터 보유 범위를 알려주시면 적용 가능 여부와 우선순위를 정리해 회신드립니다. 상담은 무료입니다.

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