보험업은 거대 데이터 세트, 위험 평가, 예측 분석, 핀테크, 고객 서비스의 교차점에서 작용하는 곳이기에 인공지능 혁신에 비옥한 토양이 되어왔습니다.
이러한 모멘텀을 탄 스타트업은 보험사들이 위험을 더 잘 이해하고 대응할 수 있도록 돕는 AI 기반 인수 심사(underwriting) 플랫폼을 사업 확장하기 위해 4천만 달러를 모금했습니다.
StepStone Group이 Emergence Capital, Caffeinated Capital, Pear VC와 같은 기존 투자자들의 참여로 이번 라운드를 주도했습니다. 이 스타트업은 현재까지 총 8천만 달러를 모금했습니다. 회사는 기업 가치(valuation)를 공개하지 않았지만, CEO 겸 공동 창업자 Will Ross는 인터뷰에서 이번 라운드가 이전 가치보다 몇 배나 큰 "상당하고 중요한 후속 투자 라운드(serious, significant up round)"였다고 밝혔습니다.
참고로, Federato의 지난 기업 가치는 작년 자금 조달을 기반으로 1억 2,500만 달러였습니다. 더 나아가, 경쟁사 중 하나인 Duck Creek이 2023년 Visa Equity에 26억 달러에 인수된 사례가 있습니다. 후자(Duck Creek) 회사는 보험사를 위한 더 광범위한 SaaS를 제공하지만, 이 사례는 이 분야를 목표로 하는 수익성 높은 AI 제품의 기업 가치가 어느 정도까지 도달할 수 있는지 방향성을 제시합니다. (보험업은 전 세계적으로 수조 달러 규모의 가치를 지닌 세계 최대 산업 중 하나로 추정되며, 그중 인수 심사(underwriting)는 AI가 주도적인 역할을 할 것으로 예상되는 핵심 영역입니다.)
Federato는 Will Ross(CEO)와 William Steenbergen(CTO)이 공동 창업했습니다. Ross는 IBM Watson 그룹의 초기 직원 중 한 명으로, 그곳에서 Weather Company가 IBM에 인수된 후 이 회사와 긴밀히 협력하며 데이터를 활용하여 환경 모델을 구축하는 데 기여했습니다. 이후 스탠퍼드 대학원으로 진학하여 Steenbergen을 만났습니다.
시기적으로 2021년이었고 AI는 이미 대유행이었습니다 (OpenAI가 이미지 생성기인 Dall-E를 출시한 달은 2021년 1월이었습니다). 하지만 이미 많은 이들이 AI를 반복적인 업무를 대체할 수단으로 인식하고 있었습니다.
로스는 "우리는 AI가 저가치 작업을 단순히 자동화하는 것보다는, 인간이 할 수 없거나 시간이 부족한 것을 최적화하는 데 더 잘 적용될 수 있다는 공통된 논지를 가지고 있었습니다"라고 말했습니다. "여기서의 비유는 우버(Uber)와 도어대시(DoorDash)입니다. 이들은 소비자 회사이지만, 아무도 시간이 없어 효과적으로 해결할 수 없었던 문제를 해결합니다. 그리고 그러한 문제들은 최적화 문제의 성격을 띠는 경향이 있습니다."
로스는 비즈니스 스쿨에 재학 중이었고, Steenbergen은 전산 및 수학 공학 분야에서 근무하고 있었습니다. 로스는 "사실 우리는 완전히 다른 프로젝트, 즉 산불 모델링 프로젝트로 협업하고 있었습니다"라며 말을 이었습니다. "우리는 이 과정에서 보험 산업에 대해 알게 되었고, 그들이 산불 모델링에 관심을 가지면서 저희의 역량을 확장할 수 있었습니다."
이 과정에서 그들은 보험업이 가진 더 광범위한 난제들을 생각하게 되었습니다. 일반적으로 보험사들이 인수 심사를 수행하며 제품의 가격을 관련 위험에 맞춰 책정하거나, 심지어 어떤 제품을 개발해야 할지를 결정할 때, 사내 팀은 잠재적인 보험 시나리오와 직간접적으로 관련된 방대한 양의 데이터를 통합하고, 통계 분석을 거쳐 더 나은 통찰력을 얻고 더 정보에 입각한 결정을 내립니다. Federato가 제공하는 RiskOps 솔루션은 바로 이 과정 전반의 의사결정 지원을 제공합니다.
이 스타트업은 고객들이 '견적 시간(time to quote)'—특정 서비스에 대한 견적을 내는 데 걸리는 시간, 이는 판매 성사율 제고에 도움됨—이 90% 개선되는 등 다른 효율성 개선을 체감한다고 주장합니다.
두 창업자의 초기 산불 모델링 시도는 재보험 플랫폼인 한 초기 고객사, [빈칸],를 만나는 계기가 되었습니다. 이 고객사는 지금까지 주로 캘리포니아라는 한 시장과 그 지역의 주요 문제인 재보험 및 화재 대재해에 초점을 맞추고 있으며, Nationwide과 같은 대형 기업들도 고객으로 확보하고 있습니다.
AI가 업무에 분명 속도라는 이점을 가져다주지만, 여기서 또 다른 중요한 측면은 보험사들이 업무를 수행하며 반드시 거쳐야 하는 실사(diligence)의 중요한 부분인 대량의 데이터를 평가하는 데 어떻게 사용되느냐입니다.
Emergence의 파트너인 Lotti Siniscalco는 "저희는 '페이스북의 영역', 즉 빠르게 움직이며 무언가를 부수는 곳에 있습니다"라며 "하지만 보험업계에서는 그렇게 할 수 없습니다."라고 말했습니다.
(로스가 IBM에서 맡은 역할에 대한 명확화를 위해 업데이트되었습니다.)
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[출처:] https://techcrunch.com/2024/11/20/federato-fixes-insurance-risk-analysis-with-ai-raises-40m