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AI 기반 자동차견적시스템
박종욱 기자  |  pjw2cj@gyotongn.com
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승인 2019.01.08  
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[교통신문] 엊그제 나온 뉴스 가운데 교통 분야에서 관심을 끌만한 것 중 하나로, 보험개발원은 AI 기반 자동차견적시스템 'AOS 알파‘(Automobile repair cost On-line Service-α)' 개발에 착수했다는 것이 있었다.

보도에 따르면 사고현장 사진을 AI로 판독, 파손된 부품 종류와 손상 정도를 인식해 수리비 견적을 내는 게 핵심이다. 지난해 9월부터 시험 연구한 결과 사진 판독을 통한 부품 인식률은 99%, 해당 부품의 손상 인식 정확도는 81%로 측정됐다고 한다.

따라서 이 시스템을 보다 더 고도화할 경우 대부분의 자동차 사고에서 수리 견적비용을 더욱 정확히 산출해 낼 수 있다는 것이어서 산업 발달 측면에서 진일보한 성과로 기록될 수 있을 것이다.

다만, 첨단 기술의 발달로 산업의 지평에 변화를 초래하는 일은 ‘카풀 유상운송’의 경우처럼 어느 일방의 결정적 피해를 가져오는 것이라면 활용성에 매우 신중해야 할 필요가 있는 만큼 대비책도 함께 연구돼야 할 것으로 보인다.

AI 기반 자동차견적시스템은 자동차 사고 보상을 위해 피해 규모를 산출하는 사람의 작업을 대신해준다는 의미와 함께 그동안 이 분야에서의 오류 가능성과 허위 등 범죄행위를 차단하고자 하는 의미도 포함한다.

오늘날과 같이 해당 업무가 발달한 상황에서는 드문 사례지만, 과거 자동차 수리견적비를 놓고 소비자들이 겪어야 했던 불이익은 결코 사소하지 않았다. 잘못 산출한 수리견적비는 개인에게 보험료 부담을 가중시키지만, 고의일 경우 누군가에게 잘못 산출된 수리비 일부가 전달되는 것이어서 그 부당한 수혜가 보험사나 보험사 직원, 정비공장에 부당 이득으로 돌아가는 것이어서 문제가 된다.

그러나 지금도 간혹 그와 같은 불미스러운 일이 완전히 사라지지 않고 있으며, 특히 서비스 공급자끼리 짜고 소비자에게 더 많은 비용을 청구하는 일은 잊을만하면 나타나곤 했기에, 그런 점 때문에 AI 기반 자동차견적시스템에 기대를 거는 사람도 적지 않은 듯하다.

그러나 문제는 시스템이 현재 손상된 부품을 인식하는 정확도가 81% 수준이라면 아직은 갈 길이 멀어 보인다. 그간의 불미스런 사례가 전체 사고 자동차의 수리견적비용 산출과정에서 차지하는 비율이 매우 미세하다는 점을 감안하면 더욱 그렇다. 또 시스템 도입으로 일자리를 잃게 될 관련 업무 종사자에 대한 문제는 더욱 중요하다.

따라서 기술발전을 위한 연구는 찬성하지만, 실제 상황으로의 도입 여부는 더 진지한 연구와 논의가 필요하다는 점을 강조한다.

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