[논문]인공지능 기술 기반 인슈어테크와 디지털보험플랫폼 성공사례 분석: 중국 평안보험그룹을 중심으로

이재원; 오상진

doi:10.13088/jiis.2020.26.3.071

인공지능 기술 기반 인슈어테크와 디지털보험플랫폼 성공사례 분석: 중국 평안보험그룹을 중심으로
Analysis of Success Cases of InsurTech and Digital Insurance Platform Based on Artificial Intelligence Technologies: Focused on Ping An Insurance Group Ltd. in China 원문보기

지능정보연구 = Journal of intelligence and information systems, v.26 no.3, 2020년, pp.71 - 90

이재원 (서울과학종합대학원) , 오상진 (서울과학종합대학원 경영학과)

초록
AI-Helper

최근 전 세계 보험업계에도 기계학습, 자연어 처리, 딥러닝 등의 인공지능 기술 활용을 통한 디지털 전환이 급속도로 확산하고 있다. 이에 따라 인공지능 기술을 기반으로 한 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스 성공을 이룬 해외 보험사들도 증가하고 있다. 대표적으로 중국 최대 민영기업인 평안보험그룹은 '금융과 기술', '금융과 생태계'를 기업의 핵심 키워드로 내세우며 끊임없는 혁신에 도전한 결과, 인슈어테크와 디지털플랫폼 분야에서 괄목할만한 성과를 보이며 중국의 글로벌 4차 산업혁명을 선도하고 있다. 이에 본 연구는 평안보험그룹 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스 활동을 ser-M 분석 모델을 통해 분석하여 국내 보험사들의 인공지능 기술기반 비즈니스 활성화를 위한 전략적 시사점을 제공하고자 했다. ser-M 분석 모델은 기업의 경영전략을 주체, 환경, 자원, 메커니즘 관점에서 통합적으로 해석이 가능한 프레임으로, 최고경영자의 비전과 리더십, 기업의 역사적 환경, 다양한 자원 활용, 독특한 메커니즘 관계가 통합적으로 해석되도록 연구하였다. 사례분석 결과, 평안보험은 안면·음성·표정 인식 등 핵심 인공지능 기술을 활용하여 세일즈, 보험인수, 보험금 청구, 대출 서비스 등 업무 전 영역을 디지털로 혁신함으로써 경비 절감과 고객서비스 발전을 이루었다. 또한 '중국 내 온라인 데이터'와 '회사가 축적한 방대한 오프라인 데이터 및 통찰력'을 인공지능, 빅데이터 분석 등 신기술과 결합하여 금융 서비스와 디지털 서비스 사업이 통합된 디지털 플랫폼을 구축하였다. 이러한 평안보험그룹의 성공 배경을 ser-M 관점에서 분석해 보면, 창업자 마밍즈 회장은 4차 산업혁명 시대의 디지털 기술발전, 시장경쟁 및 인구 구조의 변화를 빠르게 포착하여 새로운 비전을 수립하고 디지털 기술중시의 민첩한 리더십을 발휘하였다. 환경변화에 대응한 창업자 주도의 강력한 리더십을 바탕으로 인공지능 기술 투자, 우수 전문인력 확보, 빅데이터 역량 강화 등 내부자원을 혁신하고, 외부 흡수역량의 결합, 다양한 업종 간의 전략적 제휴를 통해 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스를 성공적으로 끌어냈다. 이와 같은 성공사례 분석을 통하여 인슈어테크와 디지털플랫폼 도입을 본격 준비하고 있는 국내 보험사들에게 디지털 시대에 필요한 경영 전략과 리더십에 대한 시사점을 줄 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

Recently, the global insurance industry is rapidly developing digital transformation through the use of artificial intelligence technologies such as machine learning, natural language processing, and deep learning. As a result, more and more foreign insurers have achieved the success of artificial intelligence technology-based InsurTech and platform business, and Ping An Insurance Group Ltd., China's largest private company, is leading China's global fourth industrial revolution with remarkable achievements in InsurTech and Digital Platform as a result of its constant innovation, using 'finance and technology' and 'finance and ecosystem' as keywords for companies. In response, this study analyzed the InsurTech and platform business activities of Ping An Insurance Group Ltd. through the ser-M analysis model to provide strategic implications for revitalizing AI technology-based businesses of domestic insurers. The ser-M analysis model has been studied so that the vision and leadership of the CEO, the historical environment of the enterprise, the utilization of various resources, and the unique mechanism relationships can be interpreted in an integrated manner as a frame that can be interpreted in terms of the subject, environment, resource and mechanism. As a result of the case analysis, Ping An Insurance Group Ltd. has achieved cost reduction and customer service development by digitally innovating its entire business area such as sales, underwriting, claims, and loan service by utilizing core artificial intelligence technologies such as facial, voice, and facial expression recognition. In addition, "online data in China" and "the vast offline data and insights accumulated by the company" were combined with new technologies such as artificial intelligence and big data analysis to build a digital platform that integrates financial services and digital service businesses. Ping An Insurance Group Ltd. challenged constant innovation, and as of 2019, sales reached $155 billion, ranking seventh among all companies in the Global 2000 rankings selected by Forbes Magazine. Analyzing the background of the success of Ping An Insurance Group Ltd. from the perspective of ser-M, founder Mammingz quickly captured the development of digital technology, market competition and changes in population structure in the era of the fourth industrial revolution, and established a new vision and displayed an agile leadership of digital technology-focused. Based on the strong leadership led by the founder in response to environmental changes, the company has successfully led InsurTech and Platform Business through innovation of internal resources such as investment in artificial intelligence technology, securing excellent professionals, and strengthening big data capabilities, combining external absorption capabilities, and strategic alliances among various industries. Through this success story analysis of Ping An Insurance Group Ltd., the following implications can be given to domestic insurance companies that are preparing for digital transformation. First, CEOs of domestic companies also need to recognize the paradigm shift in industry due to the change in digital technology and quickly arm themselves with digital technology-oriented leadership to spearhead the digital transformation of enterprises. Second, the Korean government should urgently overhaul related laws and systems to further promote the use of data between different industries and provide drastic support such as deregulation, tax benefits and platform provision to help the domestic insurance industry secure global competitiveness. Third, Korean companies also need to make bolder investments in the development of artificial intelligence technology so that systematic securing of internal and external data, training of technical personnel, and patent applications can be expanded, and digital platforms should be quickly established so that diverse customer experiences can be integrated thro

주제어

표/그림 (5)

그림 ser-M Model Overview
표 Subfactors by Component
그림 Overview of the Implementation of Artificial Intelligence Technology in Ping An Insurance Ltd.
그림 Major Digital Insurance Platform Services of Ping An Insurance Ltd.
그림 Results of ser-M analysis of Ping An Insurance Ltd.

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

제안 방법

Ser-M 모델을 중심으로, 인공지능기술 기반 보험사들의 비즈니스 활동을 세부적으로 분석하기 위해 선행연구(Daft, 1983; Van de Ven et al., 1984; Lee, 2004; Lee et al., 2005; Yeo and Eom, 2018)와 보험회사 및 디지털추진 전문가 12명과의 인터뷰를 통하여 주체(Subject), 환경(Environment), 자원(Resource)의 3가지 구성요소에 대한 9가지의 추가적 하위요인들을 도출하여 이를 기준으로 사례를 분석하였다 <table 1 참조>.
특히 금번 연구는 미시적이고 나열적인 사례 연구에서 벗어나 ser-M 분석 모델을 활용한 융합적 차원의 경영 연구를 하였다. ser-M 분석 틀을 통해 최고경영자의 비전과 리더십, 기업의 역사적 환경, 다양한 자원 활용, 독특한 메커니즘 관계가 통합적으로 해석되도록 연구하였다. 이와 같은 평안보험의 성공사례 분석을 통하여 인슈어테크와 디지털플랫폼 도입을 본격화하고 있는 국내 보험사들이 디지털 시대에 필요한 경영 전략과 리더십을 벤치마킹할 수 있을 것으로 기대한다.
둘째, 딥러닝, 머신러닝, 빅데이터 분석, RPA 등의 디지털기술을 적극적으로 활용하여 핵심 업무영역인 보험인수(underwriting)와 보험금 청구(claims) 및 사후 고객 서비스 등 오퍼레이션 모델을 혁신하였다. 우선 보험인수 시 핵심절차인 신원 확인과 과거 보험사기 이력 등을 조사하는데 안면인식 기술을 적극적으로 활용한다.
또한 소셜미디어 플랫폼, 애플리케이션, 통신 지원의 3개 축을 근간으로 하는 ‘SAT(Social, App, Tele-support) 모델’을 구축하여 본사와 설계사 및 고객 간 긴밀한 관계를 형성하고 관계를 강화하여 판매로까지 전환할 수 있도록 하였다.
세 번째 단계에서는 금융 서비스와 디지털 서비스 사업에 대해 단일계좌 모델을 만드는 것에 주력하였다. 보험 및 금융 서비스 상품을 마케팅하기 위해 고객 및 소비자들과의 소통하고 이를 통해 만들어지는 데이터의 효과적인 수집과 통합을 위해 인프라와 인공지능 기술에 지속해서 투자하였다.
셋째, 평안보험은 인공지능 기술을 선도하기 위해 내·외부 역량을 결합하고 다양한 업종과 전략적 제휴를 하는 등 평안보험만의 차별화된 메커니즘을 구축하였다.
소프트웨어 엔지니어, 데이터 과학자, 인공지능 전문가들을 보유한 가공할 인재 풀을 구성했으며 중국 내 소비자 집단이 생성한 ‘온라인’ 데이터와 보험사업에서 축적한 방대한 ‘오프라인’ 데이터 및 통찰력을 결합하였다.
소프트웨어 엔지니어, 데이터 과학자, 인공지능 전문가들을 보유한 가공할 인재 풀을 구성했으며 중국 내 소비자 집단이 생성한 ‘온라인’ 데이터와 보험사업에서 축적한 방대한 ‘오프라인’ 데이터 및 통찰력을 결합하였다. 아울러 글로벌 혁신 ICT 업체, 동종업계, 다양한 벤처기업 등과의 전략적 제휴를 통해 평안 자체 플랫폼 생태계를 구축하였다. 우리나라 기업들도 내외부 데이터의 체계적 확보, 기술인력 양성, 특허 출원 등이 확대되도록 인공지능 기술 발전에 더욱 과감한 투자가 필요하며 학습된 인공지능이 고객과 접촉할 수 있도록 디지털플랫폼을 신속히 구축할 필요가 있다.
셋째, 자원배분 측면에서도 다양한 업종간의 전략적 제휴를 통해 경쟁우위를 확보할 수 있었다. 알리바바, 텐센트와 함께 종안(衆安)온라인재산보험을 공동 설립하고 은행, 금융서비스 회사, 자동차 딜러들과 전략적으로 제휴하여 평안보험만의 생태계를 구축하였다.
평안보험의 디지털플랫폼 사업은 신기술이 접목된 앱 기반의 비대면 플랫폼 노하우를 활용하여 [Figure 3]과 같이 보험 서비스에서 시작해 고객의 생활 접점 분야로 사업을 확장하는 형태로 전개된다. 자동차 보험과 연계해 차량 수리비 견적을 평균 168초에 뽑아내고 부품, 정비소 데이터베이스를 활용하여 차량정비 서비스를 제공하며 신차 및 중고차 판매 서비스까지 제공한다. 또한 중국 최대의 온라인 헬스케어 플랫폼인 ‘평안 굿닥터’를 통해 온라인 헬스케어, 원격진료 사업 등을 추진하고 있다.
중국의 평안보험은 위에서 언급한 디지털 플랫폼 진화 3단계를 모두 거쳤다고 볼 수 있다. 첫 번째와 두 번째 단계는 주력인 보험 사업(생명, 건강, 자동차보험)과 비보험사업의 4개 포털(건강관리, 자동차, 금융, 부동산 정보)을구축하였으며 각 포털은 온라인을 통한 의료, 자동차 구매, 재무관리, 부동산 목록 서비스 등 디지털 상품과 서비스를 홍보하였다. 보험과 무관한 소비자들과 연결고리를 만들기 위해 앱(헬스케어·의료 플랫폼인 굿닥터, 부동산 정보 앱인 하오팡, 쇼핑 관리 앱인 완리통 등)을 개발하였으며 사용자는 5.
첫째, 설계사 채용, 교육, 관리 및 영업모델 전반에 걸쳐 인공지능 기술을 포함한 디지털기술을 적극적으로 활용하여 세일즈 모델을 혁신하였다. 인공지능 면접 시스템을 활용한 설계사 채용은 안면인식 기술을 활용하여 신원을 검증하고 간단한 신체검사(예: 얼굴 스캔을 통해 체지방 비율 계산)까지 수행한다.

대상 데이터

수석과학자 샤오는 실리콘밸리의 세이코 엡손과 마이크로소프트에서 근무한 뒤 2013년 입사하였다. 또한, 평안보험은 2만 4,000명 이상의 소프트웨어 엔지니어, 800명의 데이터 과학자, 180명의 인공지능 전문가들을 보유하고 있어 가공할만한 인재 풀을 구성했다. 평안보험은 2020년 3월 현재, 23,933개의 기술 특허를 출원하였으며 이 중 5,567건은 특허협력조약(PCT) 또는 해외에서 출원되었다.
본 연구에서는 인공지능을 기반으로 한 인슈어테크와 디지털보험플랫폼 성공 사례로 중국 최대 민영기업인 평안보험을 연구 대상으로 하였다. 평안보험은 ‘금융과 IT’, ‘금융과 생태계’를 기업의 핵심 키워드로 내세우며 끊임없는 혁신에 도전한 결과, 2019년 말 기준 매출 1,550억 달러, 이익 183억 달러, 자산 1,219억 달러, 시가 총액 1,872억 달러를 기록하여 Forbes Magazine 이 선정한 Global 2000순위에서 전 세계 7위를 기록하였다.
회사의 최고혁신책임자인 조너선 라슨(Jonathan Larsen)도 호주 출신으로 씨티은행에서 글로벌 소매금융 대표 등을 역임했다. 수석과학자 샤오는 실리콘밸리의 세이코 엡손과 마이크로소프트에서 근무한 뒤 2013년 입사하였다. 또한, 평안보험은 2만 4,000명 이상의 소프트웨어 엔지니어, 800명의 데이터 과학자, 180명의 인공지능 전문가들을 보유하고 있어 가공할만한 인재 풀을 구성했다.
이러한 평안보험은 전통 산업에 속한 보험회사가 정보기술(IT)을 혁신하여 새로운 성장 동력 확보에 성공했다는 평가를 받고 있다. 특히 안면인식 등 선도적 인공지능 기술들을 바탕으로 운영업무와 사업모델을 혁신하였다는 측면에서 금융기관의 디지털 전환 우수 사례로 인정받고 있는 만큼 본 연구에서는 평안보험의 사례를 연구 대상으로 설정하였다.

이론/모형

본 연구에서는 평안보험의 인슈어테크와 디지털보험플랫폼 사업에 대한 기업 전반의 경영전략을 분석하기 위해 ser-M 모델을 선정하였다. [Figure 1]과 같이 ser-M 모델은 주체(Subject), 환경(Entertainment), 자원(Resource), 메커니즘(Mechanism)으로 구성된 모델로(Cho, 2014) 주체는 기업의 주체인 창업주 또는 CEO가 지니고 있는 리더십, 사고, 경험 등의 역량이 기업의 성과에 핵심적 역할을 한다는 것을 의미한다.

성능/효과

Ser-M 모델 분석에 기반한 평안보험만의 메커니즘을 도출해 보면 첫째, 평안보험은 창업자의 강력한 리더십을 기반으로 환경변화에 선제적으로 대응한 ‘창업자 주도’의 메커니즘을 보유하였다.
결론적으로 ‘창업자 주도’의 강력한 혁신, 외부 흡수역량의 결합, 다양한 업종 간의 전략적 제휴의 세 가지 메커니즘이 평안보험의 성공사례를 견인하였다고 볼 수 있다.
평안보험은 알리바바, 텐센트, 바이두와 함께 금융을 대표하는 AI 오픈 플랫폼으로 지정되어 기술혁신을 선도할 수 있었다. 둘째, 디지털 금융의 확산을 위한 기본 토대가 될 수 있는 개인정보 데이터에 대한 규제가 선진국 대비 매우 관대하여 AI 플랫폼 개발에 선정된 기업들에 과감하게 개인 데이터를 제공한다. 예를 들어 안면인식 플랫폼 개발 업체인 센스타임(SenseTime)은 범죄자 검거에 활용할 수 있는 시스템 개발 과정에서, 20억 개의 얼굴 정보를 사용하였으며 중국 정부로부터 1억 7천 6백만 개의 감시 카메라 데이터를 공유받았다.
둘째, 디지털 기술의 발전과 함께 극심해지는 보험시장 경쟁 속에서 평안보험은 글로벌 빅테크 기업들을 경쟁자로 인식하고 새로운 인공지능 기술 접목에 주목하였으며 중국 인구의 고령화와 부족한 의료서비스 환경에서 새로운 혁신의 기회를 발견하였다. 이와 아울러 15대 AI 오픈 플랫폼 지정, 개인 데이터 제공 지원 등 정부의 강력한 지원도 평안보험의 성장에 큰 밑거름이 되었다.
설계사 교육의 경우도 빅데이터 분석과 Al 안면인식 기술을 통한 ‘관상’ 데이터까지 활용해 핵심 설계사 양성 기간을 기존 35개월에서 15개월로 줄일 수 있었다.
평안보험의 가장 큰 강점인 보험사업으로부터 축적된 데이터를 바탕으로 전문가 영입 및 신기술 투자 등 외부 역량을 흡수하여 인공지능 기술 발전을 선도할 수 있었다. 셋째, 자원배분 측면에서도 다양한 업종간의 전략적 제휴를 통해 경쟁우위를 확보할 수 있었다. 알리바바, 텐센트와 함께 종안(衆安)온라인재산보험을 공동 설립하고 은행, 금융서비스 회사, 자동차 딜러들과 전략적으로 제휴하여 평안보험만의 생태계를 구축하였다.
예를 들어 안면인식 플랫폼 개발 업체인 센스타임(SenseTime)은 범죄자 검거에 활용할 수 있는 시스템 개발 과정에서, 20억 개의 얼굴 정보를 사용하였으며 중국 정부로부터 1억 7천 6백만 개의 감시 카메라 데이터를 공유받았다. 셋째, 중국 정부는 민간 기업이 개발한 AI 제품과 서비스의 최대의 소비자로 AI 확산을 주도하고 있다. 이렇듯 중국 정부의 전폭적인 지원에 힘입어 평안보험의 인공지능 기술을 기반으로 한 혁신적 도약이 가능할 수 있었다.
실제로 2019년에도 평안보험은 이러한 비전에 기반하여 기술로 금융 서비스를 강화하고, 기술로 생태계를 강화하며, 생태계를 통해 금융 서비스를 강화하였다. 이를 통해 소매 고객 개발을 강화하고 소매 비즈니스 가치를 높이고 금융과 기술 비즈니스의 지속 성장을 유지하였다고 발표하였다. 이렇듯 마 회장은 M&A 실패 등 어려운 경영 위기 상황 속에서도 4차 산업혁명 시대의 환경변화에 대응한 선제적 비전을 수립하고 디지털기술을 중시하는 민첩한 리더십을 발휘하여 평안보험의 사업모델을 혁신하였다.
첫째, 정부가 국가의 인공지능 기술 전략을 지휘하며 ‘AI 오픈 플랫폼 15대 기업’을 지정하여 민관 협동으로 기술 혁신과 기술 사업화를 추진하고 있다.
첫째, 평안보험 마밍즈 회장은 4차 산업혁명시대에 대응한 평안보험의 성장 비전을 “세계 최고의 기술력을 갖춘 소매 금융 서비스”라 정하고 ‘금융+기술’과 ‘금융+생태계’ 전략 아래 비즈니스 모델을 혁신하였다.

후속연구

둘째, 실증적 연구를 수행하지 못하고 기업 경영의 사례 분석에 한정되어 객관성을 확보하기에는 부족하다고 할 수 있다. 따라서 향후에는 복수업종이나 복수기업의 사례들을 분석하거나 또는 실증적 연구를 하여, 인공지능 기술과 관련된 다양한 경영전략에 대해 더욱 폭넓은 연구가 이루어지길 기대한다.
우리 정부도 국내 보험산업이 글로벌 경쟁력을 확보할 수 있도록 「데이터 3법」 제정 이후 이업종 간 데이터 사용이 더욱 활성화되도록 관련 법과 제도를 시급히 정비할 필요가 있다. 또한 기업이 새로운 기술에 적극적 투자에 나설 수 있도록 헬스케어 등 디지털 신사업에 대한 규제 완화, 세제 혜택, 플랫폼 제공 등의 과감한 지원이 병행되어야 하며 인공지능 기술과 관련된 부작용에 대한 대응책도 마련되어야 할 것으로 보인다.
우리나라 기업들도 내외부 데이터의 체계적 확보, 기술인력 양성, 특허 출원 등이 확대되도록 인공지능 기술 발전에 더욱 과감한 투자가 필요하며 학습된 인공지능이 고객과 접촉할 수 있도록 디지털플랫폼을 신속히 구축할 필요가 있다. 이를 위해 오픈형 신기술 개발환경으로 신속히 전환하고 IT 벤처 업체 육성과 이업종 간 협업 등 다양한 전략적 제휴가 필요할 것으로 보인다.
ser-M 분석 틀을 통해 최고경영자의 비전과 리더십, 기업의 역사적 환경, 다양한 자원 활용, 독특한 메커니즘 관계가 통합적으로 해석되도록 연구하였다. 이와 같은 평안보험의 성공사례 분석을 통하여 인슈어테크와 디지털플랫폼 도입을 본격화하고 있는 국내 보험사들이 디지털 시대에 필요한 경영 전략과 리더십을 벤치마킹할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구의 한계점은 다음과 같다. 첫째, ser-M 모델을 활용한 분석이 학술 가치가 있다고 하겠으나 해외 보험회사의 단일 사례를 통한 연구분석으로는 일반화에는 한계가 있을 수 있다. 둘째, 실증적 연구를 수행하지 못하고 기업 경영의 사례 분석에 한정되어 객관성을 확보하기에는 부족하다고 할 수 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	인공지능이란?	인공지능은 컴퓨터가 인간들의 사고하는 과정에서 필요한 능력을 갖추고 문제들을 스스로 해결해 나가는 것이다(Park and Park, 2017). 인공지능은 1956년 존 매카시(John McCarthy)가 개념을 정립하면서 시작되었고 최근 들어 하드웨어 기반의 계산 능력이 크게 발전되고, 소프트웨어 기반의 알고리즘 성능도 획기적으로 개선되면서 크게 관심을 받고 있다.
	제조업에서 활용되고 있는 인공지능은?	또한 인공지능은 학습능력을 강화해주는 인지능력, IoT(사물인터넷) 및 센서 기술, 빅데이터 기술과 밀접한 관련이 있으며 활용 측면에서도 인간의 대부분 활동과 큰 관련이 있다. 제조업에서는 지능형 로봇, 스마트 팩토리, 자율주행 등에 사용될 수 있고, 서비스업에서는 금융, 교육, 의료, 지능형 서비스 등에 활용될 수 있다(Park and Park, 2017).
	미국 리서치 업체인 Tractica에 따른 인공지능 기술 7가지는?	미국 리서치 업체인 Tractica(2015)는 인공지능 기술을 크게 7가지 기술(이미지인식, 음성인식, 자연어 처리, 기계학습, 딥러닝, 인지 컴퓨팅, 응용프로그램 인터페이스 예측)로 구분하였다. Bae and Shin(2016)은 아직 합의된 분류체계는 없지만 공통으로 언급되고 있는 기술 분야는 학습, 추론, 인식을 기반으로 한 4가지 기술 즉, 전문가 시스템(Expert System), 자연어 처리(Natural Language Processing), 기계 학습(Machine Learning), 딥러닝(Deep Learning)이라고 하였다.

참고문헌 (33)

Bae, Y. I. and H. R. Shin, "A Study on Convergence and Cooperation Patterns of Artificial Intelligence Technology", Gyeonggi Research Institute Basic Research, (2016), 1-115.
Catlin, T., J. T. Lorenz, J. Nandan , S. Sharma and A. Waschto, Insurance beyond digital: The rise of ecosystems and platforms, McKinsey & Company, 2018.
Cho, D. S., Mechanism-based View: A new strategy paradigm for holistic management, Seoul Economic Management, Seoul, 2014.
Choi, H. L. and J. W. Gu, "A Case Study on Mechanism Factors for Result Creation of Informatization of IT Service Company", Management & Information Systems Review, Vol 36, No.5(2017), 1-26.
Choi, C. Y., "A Study on a Business Model Based on the InsurTech Cases", The e-Business Studies, Vol.19, No.4 (2018), 155-168.

상세보기
Choi, Y. R. and H. J. Jeong, "A study on the development plan of the InsurTech industry in the era of the 4th industrial revolution", Asian Trade Risk Management (ATRM), 2(2017), 23-40.

상세보기
Chung, Y. K., "An Exploratory Study on Adoption of Artificial Intelligence(AI) in Insurance Industry : Cases and Implications", Journal of International Trade and Insurance, Vol. 12, No.1 (2020), 69-88.
Daft, R. L., Organization theory and design, New York : West, 1983.
Gawer, A. and M. A. Cusumano, "Industry platforms and ecosystem innovation.", Journal of product innovation management, Vol. 31, No.3 (2014), 417-433.

상세보기
Gartner, Inc., "Top Trends in the Gartner Hype Cycle for Emerging Technologies", 2017.
Gu, J. W. and Y. C. Lee, "An Empirical Study on the Effect of Subject, Environment, Resource and Mechanism Factors on the Firms' Performance : Focused on the Mediate Effect of Performance and Industries", Journal of Strategic Management, Vol. 12, No.1 (2009), 105-133.

상세보기
Jang, K.Y., "Using AI as a Case of China Ping An Insurance", DBR, NO.285 (2019).
Jung, S. H., "Recent Global InsurTech Market Trends", Bi-Weekly Hana Financial Focus, Vol. 7, No.11 (2017).
Kim, E. S. and Y. J. Kim, "An Empirical Study on Users Intention to Use InsurTech Digital Insurance Platform Service", korean management review, Vol. 48, No. 4 (2019), 997-1043.

상세보기
Kim, M. S. and G. H. Lee, "Understanding Digital Platform and Artificial Intelligence (AI)", ICT & Media Policy, Vol. 29, No.18 (2017), 1-19.
Kim,W. G., S. M. Ryu and Y. S. Kim, "Impacts of A.I on Fintech", Korea Institute of Information Technology Magazine, Vol.14, No.1 (2016), 23-28.
Kwon, O. K., "InsurTech Assessment and Prospect", Kiri Report, 409 (2016), 31-32.
Lee, C. W., "A Model of business venture's firm resources through literature review on the strategic assets of business ventures", Journal of Strategic Management, Vol. 7, NO.1(2004), 33-69.
Lee, H. J., C. G. Chun and K. B. Kim, "Platform Business Success Strategy", Samjong Insight, Vol. 67 (2019).
Lee, J. W., D. J. Kim and H. J. Kim, "A Longitudinal Study on Strategic Change : The Case of Korean Start-up Companies", JSM, Vol. 8, No.2 (2005), 27-53.
Lee, S. Y. and J. S. Yang, The Future of Digital Business: Platform Innovation Strategy in the Era of the Fourth Industrial Revolution, Leadersbook, Seoul, 2019.
Lee, Y. C. and J. W. Gu, "An Empirical Study on the Determinants of Firms' Performance by the Stages of Growth: Focused on Subject, Environment, Resource and Mechanism factors", korean management review, Vol.38, No.4 (2009), 991-1025.
Lee, Y. J., "Utilization trends by major industries according to Corona19", AI TREND WATCH, 4 (2020), 11-17.
Park, S. J. and J. Y. Park, "InsurTech Innovation: the Current and the Future", Korea Insurance Research Institute Report, 11 (2017), 1-170.
Ping An, Ping An Insurance (group) company homepage, 2020, Available at http://www.pingan.cn.
Rhee, S. G., "The Definition of Two-sided Market and Its Conditions", International telecommunications Policy Review, Vol. 17, No.4 (2010), 73-105.
Seo, C., A Study on the Intention of Consumer Innovation Resistance to InsurTech Service in China's Insurance Industry, a doctoral dissertation on the Graduate School, Gongju University, 2019.
Statista, "Revenues from the artificial intelligence (AI) software market worldwide from 2018 to 2025", 2020.
Tjun, T., H. Michelle and C.W. Angelo, "Why Chinese Insurers Lead the Way in Digital Innovation", BCG report, 2018.
Tractica, "Artificial Intelligence for Enterprise Applications", 2015.
Turrin, R., "InsurTech and AI-You Can Run but You Cannot Hide from the Future", The InsurTech Book: The Insurance Technology Handbook for Investors, Entrepreneurs and FinTech Visionaries, (2018), 244-246.
Van de Ven, A. H., R. Hudson and D. M. Schroeder, "Designing new business startups: Entrepreneurial, organizational, and ecological considerations", Journal of management, Vol. 10, No.1 (1984), 87-108.

상세보기
Yeo, H. C. and J. G. Eom, "Analysis of Taejong's management leadership in the early Chosun Dynasty: focusing on ser-M model analysis", The Review of Business History, Vol. 33(2018), 1-22.

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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