[서울=뉴스핌] 김승동 기자 = # 동년배 친구인 A, B씨는 같은 날 동일한 종류의 자동차를 구매했다. 하지만 A씨의 자동차보험료가 더 비싸다. B씨는 무사고자인 반면 A씨는 몇 번의 사고 경력이 있기 때문이다. A씨는 보험료를 더 내는 것을 당연하게 받아들였다. 며칠 후 A씨와 B씨는 같은 건강보험을 가입했다. 이번엔 B씨의 보험료가 더 비쌌다. 현재 건강하지만 암과 심혈관질환 가족력이 있다는 이유에서다.

자동차보험료는 운전자의 나이, 교통법규 위반이나 사고 경력 등에 따라 다르게 책정된다. 보장이 동일한 자동차보험에 가입한다고 해도 가입자에 따라 보험료가 달라지는 것.

반면 종신보험이나 암보험, 건강보험은 나이와 성별이 같다면 보험료도 동일하다. 흡연 여부와 체지방량 등을 따져 ‘건강체할인특약’ 등을 적용할 경우 보험료가 조금 싸질 뿐이다. 이마저도 할인폭이 같다. 즉 나이와 성별, 건강상태가 같다면 보험료도 동일하다는 거다. 건강이 좋지 않아 보험금 지급 확률이 높을 경우 보험사는 계약을 받아주지 않을 수 있다. 그렇지만 보험료에 차등을 두지는 않는다.

다시 말해 자동차보험과 달리 사람의 건강을 보상하는 상품은 보험사가 임의적으로 보험료를 더 받을 수는 없다. 하지만 머지않아 건강보험도 사람에 따라 보험료에 차등을 둘 것으로 보인다. 질병 경력과 가족력 등의 빅데이터가 쌓이면 보험사는 더 정밀하게 건강 위험을 측정할 수 있기 때문이다.

◆ '많이 걸으면 보험료 할인' 상품 이미 판매 중

앞서 말한 A, B씨 사례에서 자동차보험료는 현재 적용되고 있지만 건강보험은 아니다. 하지만 건강보험료 차등화가 이르면 5년 이내에 현실화될 것으로 보인다. 이미 외국에서는 보험가입자의 건강상태는 물론 건강관리에 따라 보험료를 할인해 주는 상품이 활성화됐다. 이런 상품이 발전하면 가입 단계부터 건강에 따라 보험료가 싼 상품도 나올 것이다. 이미 몇몇 보험사가 많이 걸으면 보험료를 할인해 주는 상품을 판매 중이다.

AIA생명은 지난해 9월 ‘100세 시대 걸작 건강보험’을 출시했다. 이 상품은 업계 최초로 가입자가 건강 증진 활동을 얼마나 했는지에 따라 매년 보험료 할인율을 다르게 적용한다. 걸음 수와 기초건강검진, 금연 등의 데이터를 스마트폰의 건강관리 앱을 통해 축적한다. 이런 정보를 보험포인트로 변환한다. 가령 하루 1만 보를 걸으면 보험포인트 100점을 제공한다. 포인트 누적에 따라 건강관리 등급이 정해지며, 이 등급에 따라 보험료 할인폭이 결정되는 식이다.

AIA생명 바이탈리티는 걸음수 등 운동 여부에 따른 보험포인트를 제공하고 보험료 할인을 연계한다[사진=AIA생명]

ABL생명도 걸음 수를 적립금으로 변환하는 서비스를 도입했다. 신한생명은 당뇨 측정·관리 프로그램을 도입했다. 혈당측정시간을 예약하고, 혈당 추이를 분석한다. 이 혈당수치는 암호화돼 보험사에 등록된다. 혈당수치에 따라 보험료 할인 여부가 결정된다. 또 오렌지라이프(옛 ING생명)는 정부의 체력인증 서비스인 ‘국민체력100’에 연계, 운동량에 따라 보험료를 최대 50만 원 환급한다.

이처럼 보험사가 건강관리 활동을 하면 보험료를 할인하는 이유는 그만큼 보험금 지급 확률이 낮아지기 때문이다. 보험금을 덜 지급하면 보험사의 이익도 증가한다. 즉 가입자가 건강할수록 보험사 수익도 증가하는 셈.

◆ 축적된 데이터 바탕으로 가입 시 차등하는 상품 나올 전망

다만 현재 나온 건강증진형 상품은 아직 걸음마 수준이라는 게 업계 전문가들의 평가다. 축적된 데이터를 바탕으로 가입 단계에서 보험료를 할인, 할증하는 게 아니라 건강관리 활동에 따라 할인 서비스를 제공하는 것이기 때문.

한 보험사 헬스케어센터 관계자는 “현재 건강증진 상품은 기초적인 단계”라며 “앞으로는 건강관리 활동을 하면 보험료를 할인하거나 보험포인트를 돌려주는 것은 물론 가입 단계부터 보험료가 차등화될 것”이라고 설명했다.

이어 “이런 보험료 차등화는 가장 데이터가 많고 대중화돼 있는 상품인 실손의료보험부터 적용될 가능성이 크다”며 “병원을 자주 다닌 사람은 병원을 잘 안 가는 사람보다 큰 병에 걸릴 확률이 높으니 보험료를 더 책정할 수도 있을 것”이라고 예측했다.

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