特表 2022-550210 人工知能保険サーバおよび人工知能保険サービスの提供方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2022-11-30

(54)【発明の名称】人工知能保険サーバおよび人工知能保険サービスの提供方法

(51)【国際特許分類】

   G06Q 40/08 20120101AFI20221122BHJP

【ＦＩ】

G06Q40/08

【審査請求】未請求

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2022526262

(86)(22)【出願日】2020-05-29

(85)【翻訳文提出日】2022-06-13

(86)【国際出願番号】 KR2020007054

(87)【国際公開番号】W WO2020242269

(87)【国際公開日】2020-12-03

(31)【優先権主張番号】10-2019-0064873

(32)【優先日】2019-05-31

(33)【優先権主張国・地域又は機関】KR

(81)【指定国・地域】

(71)【出願人】

【識別番号】520159215

【氏名又は名称】ルニット・インコーポレイテッド

【氏名又は名称原語表記】ＬＵＮＩＴ ＩＮＣ．

【住所又は居所原語表記】１５Ｆ．， ２７， ＴＥＨＥＲＡＮ‐ＲＯ ２‐ＧＩＬ， ＧＡＮＧＮＡＭ‐ＧＵ， ＳＥＯＵＬ ０６２４１， ＲＥＰＵＢＬＩＣ ＯＦ ＫＯＲＥＡ

(74)【代理人】

【識別番号】110001519

【氏名又は名称】弁理士法人太陽国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】チョン、ナ ヨン

(72)【発明者】

【氏名】チャン、ミン ホン

【テーマコード（参考）】

5L055

【Ｆターム（参考）】

5L055BB61

(57)【要約】

人工知能保険サーバおよび人工知能保険サービスの提供方法が提供される。前記人工知能保険サーバは、保険利用者の医療データが含まれる入力データを受信する受信部、前記入力データに基づいて比較データを選別する比較データ選別部として、第１分析データは、前記比較データを分析して導出する、比較データ選別部、前記入力データを人工知能分析して導出された第２分析データを取得する人工知能分析部、前記第１および第２分析データを比較し、前記第１および第２分析データを通じて最終分析データを生成する比較部及び最終分析データを通じて保険関連意思決定を行う意思決定部とを含む。
【選択図】図８

【特許請求の範囲】

【請求項1】

保険利用者の医療データが含まれる入力データを受信する受信部、
前記入力データに基づいて比較データを選別する比較データ選別部であって、第１分析データは前記比較データを分析して導出される、比較データ選別部、
前記入力データを人工知能分析して導出された第２分析データを取得する人工知能分析部、
前記第１および第２分析データを比較し、前記第１および第２分析データを通じて最終分析データを生成する比較部、及び
前記最終分析データを通じて保険関連意思決定を行う意思決定部を含む、
人工知能保険サーバ。

【請求項2】

前記受信部は、前記入力データが十分であるか否か判断し、前記入力データが十分である場合に前記比較データ選別部に進行信号を送信する、
請求項１に記載の人工知能保険サーバ。

【請求項3】

前記医療データは、Ｘ線、ＣＴ（Computed Tomography）、乳房撮影術画像、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）画像、超音波画像、病理スライド画像、組織画像、マルチオミックス（Multi-omics）データを含む誘電体データ、生物学的（biological）データ、医療レポート、個人健康記録（ＰＨＲ）のうち少なくとも１つを含む、
請求項１に記載の人工知能保険サーバ。

【請求項4】

前記比較データは、前記入力データを通じて選別された前記保険利用者のコホートデータを含む、
請求項１に記載の人工知能保険サーバ。

【請求項5】

前記入力データは、前記保険利用者の人口統計学的情報及び事故疾病誘発要素情報のうち少なくとも一つを含み、
前記コホートデータは、前記人口統計学的情報及び事故疾病誘発要素情報のうち少なくとも一つを介して選別される、
請求項４に記載の人工知能保険サーバ。

【請求項6】

前記コホートデータは、前記入力データの組み合わせと類似した組み合わせのデータに選別される、
請求項４に記載の人工知能保険サーバ。

【請求項7】

前記比較データは、前記保険利用者の過去のデータを含む、
請求項１に記載の人工知能保険サーバ。

【請求項8】

前記比較データ選別部は、前記入力データに対する診断結果を含む診断データを受信し、前記診断データを第１分析データに変換させる、
請求項１に記載の人工知能保険サーバ。

【請求項9】

前記人工知能分析部は、前記入力データに対して人工知能分析された第２分析データを受信する、
請求項１に記載の人工知能保険サーバ。

【請求項10】

前記意思決定部は、
前記保険利用者が保険加入前である場合、保険商品推薦、アンダーライティング（underwriting）、及び保険料割引算定のうち少なくとも一つの意思決定を行い、
前記保険利用者が保険加入後である場合、健康管理、保険金支給、及び追加保険商品推薦のうち少なくとも一つの意思決定を行う、
請求項１に記載の人工知能保険サーバ。

【請求項11】

前記意思決定部は、保険金支給の意思決定を行い、
前記比較部は、
前記第１分析データを通じて第１追加検査が必要か否かを確認し、
前記第２分析データを通じて第２追加検査が必要か否かを確認し、
前記意思決定部は、
前記第１および第２追加検査が必要か否かのうち少なくとも１つが肯定である場合、前記保険利用者に追加検査を要請する、
請求項１に記載の人工知能保険サーバ。

【請求項12】

前記受信部は、前記保険利用者から追加検査の実施か否かを受信し、前記追加検査の実施か否かを前記意思決定部に送信し、
前記意思決定部は、前記第２追加検査が必要か否かが肯定で、前記追加検査の実施か否かが否定である場合、前記保険利用者の今後の確定診断に対する診断給付金を縮小させる、
請求項１１に記載の人工知能保険サーバ。

【請求項13】

前記受信部は、前記保険利用者から追加検査の実施か否かを受信し、前記追加検査の実施か否かを前記意思決定部に送信し、
前記意思決定部は、
前記第１追加検査が必要か否かが否定で、前記第２追加検査が必要か否かが肯定であり、前記追加検査の実施か否かが肯定の場合、早期診断か否かを判断し、
前記早期診断か否かが肯定の場合、保険金を上乗せ支給する、
請求項１１に記載の人工知能保険サーバ。

【請求項14】

前記比較データ選別部は、データベースに比較データを要請し、
前記受信部は、前記データベースから前記比較データを受信し、前記比較データ選別部に送信する、
請求項１に記載の人工知能保険サーバ。

【請求項15】

保険利用者の医療データが含まれる入力データを受信し、
前記入力データに基づいて比較データを選別し、
前記比較データに対する第１分析データを取得し、
前記入力データに対する第２分析データを取得し、
前記第１および第２分析データを比較し、前記第１および第２分析データを通じて最終分析データを生成し、
前記最終分析データを通じて意思決定を行うことを含む、
人工知能保険サービスの提供方法。

【請求項16】

前記比較データに対する第１分析データを取得することは、前記比較データを人工知能分析して第１分析データを取得することを含む、
請求項１５に記載の人工知能保険サービスの提供方法。

【請求項17】

前記比較データに対する第１分析データを取得することは、
前記比較データに対する医療スタッフの診断データを受信し、
前記診断データを変換して前記第１分析データを取得することを含む、
請求項１５に記載の人工知能保険サービスの提供方法。

【請求項18】

前記入力データは、前記保険利用者の人口統計学的情報及び事故疾病誘発要素情報のうち少なくとも一つを含む、
請求項１５に記載の人工知能保険サービスの提供方法。

【請求項19】

前記比較データは、前記人口統計学的情報および事故疾病誘発要素情報のうち少なくとも１つを介して選択されたコホートデータを含む、
請求項１８に記載の人工知能保険サービスの提供方法。

【請求項20】

前記第２分析データを取得することは、
前記入力データのうち、前記比較データに対応する対応部分を選定し、
前記対応部分を分析して前記第２分析データを取得することを含む、
請求項１５に記載の人工知能保険サービスの提供方法。

【請求項21】

前記の意思決定は、
前記保険利用者が保険加入前である場合、保険商品推薦、アンダーライティング、及び保険料割引算定のうち少なくとも一つを含み、
前記保険利用者が保険加入後である場合、健康管理、保険金支給、及び追加保険商品推薦のうち少なくとも一つを含む、
請求項１５に記載の人工知能保険サービスの提供方法。

【請求項22】

前記の意思決定は保険金の支給を含み、
前記保険金の支給は、
前記第１分析データを通じて第１追加検査が必要か否かを確認し、
前記第２分析データを通じて第２追加検査が必要か否かを確認し、
前記第１および第２追加検査が必要か否かの少なくとも一つが肯定である場合、前記保険利用者に追加検査を要請することを含む、
請求項１５に記載の人工知能保険サービスの提供方法。

【請求項23】

前記保険金の支給は、
前記第２追加検査が必要か否かが肯定であり、前記追加検査を実施したか否かが否定である場合、前記保険利用者の今後の確定診断に対する診断給付金を縮小させることを含む、
請求項２２に記載の人工知能保険サービスの提供方法。

【請求項24】

前記保険金の支給は、
前記第１追加検査が必要か否かが否定で、前記第２追加検査が必要か否かが肯定であり、前記追加検査を実施したか否かが肯定の場合、早期診断か否かを判断し、
前記早期診断か否かが肯定の場合、保険金を上乗せ支給することを含む、
請求項２２に記載の人工知能保険サービスの提供方法。

【請求項25】

保険利用者の少なくとも１つの医療データを含む入力データを取得する段階、
医療データを人工知能分析する段階、及び
前記人工知能分析の結果に基づいて、前記保険利用者に対するアンダーライティング、推薦保険商品、予想保険料、及び追加検査が必要か否かのうち少なくとも一つに対する情報を提供する段階を含む、
人工知能保険サービスの提供方法。

【請求項26】

前記入力データは、前記保険利用者の人口統計学的情報及び事故疾病誘発要素情報のうち少なくとも一つを含む、
請求項２５に記載の人工知能保険サービスの提供方法。

【請求項27】

前記提供する段階は、追加検査が必要か否かを提供する段階であり、
前記追加検査が必要か否かを提供する段階は、
前記追加検査が必要か否かが肯定である場合、前記追加検査に対する情報及び追加検査の未実施による不利益に対する情報を提供する段階を含む、
請求項２６に記載の人工知能保険サービスの提供方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、人工知能保険サーバおよび人工知能保険サービスの提供方法（AI Insurance Server and Method for Providing AI Insurance Service）に関するものである。

【背景技術】

【0002】

既存の保険業界は、保険商品の販売のために性別や年齢別に関心保険を一括的に設定した後にこれを広報し、保険利用者の特性や商品の保証内訳にかかわらず、加入チャンネルなどの付加的な要素を通じて割引を提供して保険商品に対する販売及びマーケティングを進めている。

【0003】

また、既存の保険加入審査、すなわち、アンダーライティング（underwriting）は、人口統計学的要素および事故疾病誘発要素を考慮して行われているが、これらの要素は証明できない部分が多く、保険利用者の告知内訳に大きく頼るほかないので信頼性が高くない。

【0004】

さらに、個別的な危険度の算出とは異なり、全人口対象の統計学的根拠で加入審査を行うため、実質的な個々人の危険度が否定（negative）に判断される場合が発生する。

【0005】

保険会社の立場でも保険利用者の個別評価が難しく、保険会社ごとに違いを持ちにくく、効率的なマーケティング戦略を開発するのが難しい実情である。

【0006】

したがって、人工知能を利用して個別の医学的判断を獲得し、これを通じて保険会社別に差別的な保険サービスを提供するための発明に対する需要が発生している。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0007】

本発明が解決しようとする課題は、保険利用者の危険度を個別に精密判断できる人工知能保険サーバを提供することである。

【0008】

また、本発明が解決しようとする他の課題は、保険利用者の危険度を個別に精密判断できる人工知能保険サービスの提供方法を提供することである。

【0009】

本発明が解決しようとする課題は、以上で言及した課題に限定されず、言及されていない他の課題は、以下の記載から当業者に明確に理解されるだろう。

【課題を解決するための手段】

【0010】

前記課題を解決するための本発明の一実施形態による人工知能保険サーバは、保険利用者の医療データが含まれる入力データを受信する受信部、前記入力データに基づいて比較データを選別する比較データ選別部であって、第１分析データは前記比較データを分析して導出される比較データ選別部、前記入力データを人工知能で分析して導出された第２分析データを取得する人工知能分析部、第１及び第２分析データを比較して、前記第１及び第２分析データを通じて最終分析データを生成する比較部、及び前記最終分析データを通じて保険関連意思決定を行う意思決定部を含む。

【0011】

前記受信部は、前記入力データが十分であるかどうかを判断し、前記入力データが十分である場合に前記比較データ選別部に進行信号を送信することができる。

【0012】

前記医療データは、Ｘ線、ＣＴ（Computed Tomography）、乳房撮影術画像、ＭＲＩ（Magnetic Resonance Imaging）画像、超音波画像、病理スライド画像、デジタル病理学（digital pathology）の組織画像、マルチオミクス（Multi-omics）データを含む遺伝体データ、生物学的（biological）データ、医療レポート、個人健康記録（personal health record、PHR）のうち少なくとも１つを含むことができる。

【0013】

前記比較データは、前記入力データを通じて選別された前記保険利用者のコホートデータを含むことができる。

【0014】

前記入力データは、前記保険利用者の人口統計学的情報および事故疾病誘発要素情報のうち少なくとも１つを含み、前記コホートデータは、前記人口統計学的情報および事故疾病誘発要素情報のうち少なくとも１つを介して選択することができる。

【0015】

前記コホートデータは、前記入力データの組み合わせと類似した組み合わせのデータとして選択することができる。

【0016】

前記比較データは、前記保険利用者の過去のデータを含むことができる。

【0017】

前記比較データ選別部は、前記入力データに対する診断結果を含む診断データを受信し、前記診断データを第１分析データに変換することができる。

【0018】

前記人工知能分析部は、前記入力データに対して人工知能で分析された第２分析データを受信することができる。

【0019】

前記意思決定部は、前記保険利用者が保険加入前である場合、保険商品推薦、アンダーライティング（underwriting）及び保険料割引算定のうち少なくとも一つの意思決定を行い、前記保険利用者が保険加入後である場合、健康管理、保険金支給及び追加保険商品推薦のうち少なくとも１つの意思決定を行うことができる。

【0020】

前記意思決定部は、保険金支給の意思決定を行い、前記比較部は、前記第１分析データを通じて第１追加検査が必要か否かを確認し、前記第２分析データを通じて第２追加検査が必要か否かを確認する。前記意思決定部は、前記第１および第２の追加検査が必要か否かを確認し、少なくとも１つが肯定である場合、前記保険利用者に追加検査を要請することができる。

【0021】

前記受信部は、前記保険利用者から追加検査の実施か否かを受信し、前記追加検査の実施か否かを前記意思決定部に送信し、前記意思決定部は、前記第２追加検査が必要か否かが肯定であり、前記追加検査の実施か否かが否定である場合、前記保険利用者の将来の確診に関する診断給付金を減らすことができる。

【0022】

前記受信部は、前記保険利用者から追加検査の実施か否かを受信し、前記追加検査の実施か否かを前記意思決定部に送信し、前記意思決定部は、前記第１追加検査が必要可否が否定であり、前記第２追加検査が必要か否かが肯定であり、前記追加検査を実施したか否かが肯定の場合、早期診断か否かを判断し、前記早期診断か否かが肯定の場合、保険金を上乗せ支給することができる。

【0023】

前記比較データ選別部は、データベースに比較データを要請し、前記受信部は前記データベースから前記比較データを受信して、前記比較データ選別部に送信することができる。

【0024】

前記他の課題を解決するための本発明の一実施形態による人工知能保険サービスの提供方法は、保険利用者の医療データを含む入力データを受信し、前記入力データに基づいて比較データを選別し、前記比較データに対する第１分析データを取得し、前記入力データに対する第２分析データを取得し、前記第１および第２分析データを比較し、前記第１および第２分析データを通じて最終分析データを生成し、前記最終分析データを通じて意思決定を実行することを含む。

【0025】

前記比較データに対する第１分析データを取得することは、前記比較データを人工知能分析して第１分析データを取得することを含むことができる。

【0026】

前記比較データに対する第１分析データを取得することは、前記比較データに対する医療スタッフの診断データを受信し、前記診断データを変換して第１分析データを取得することを含むことができる。

【0027】

前記入力データは、前記保険利用者の人口統計学的情報および事故疾病誘発要素情報のうち少なくとも１つを含むことができる。

【0028】

前記比較データは、前記人口統計学的情報および事故疾病誘発要素情報のうち少なくとも１つを介して選別されたコホートデータを含むことができる。

【0029】

前記第２分析データを取得することは、前記入力データのうち前記比較データに対応する対応部分を選定し、対応部分を分析して第２分析データを取得することを含むことができる。

【0030】

前記意思決定は、前記保険利用者が保険加入前である場合、保険商品推薦、アンダーライティング及び保険料割引算定のうち少なくとも一つを含み、前記保険利用者が保険加入後である場合、健康管理、保険金支給及び追加保険商品推薦のうち少なくとも１つを含むことができる。

【0031】

前記意思決定は、保険金支給を含み、前記保険金支給は、前記第１分析データを通じて第１追加検査が必要か否かを確認し、前記第２分析データを通じて第２追加検査が必要か否かを確認し、前記第１および第２追加検査が必要か否かのうち少なくとも１つが肯定である場合、前記保険利用者に追加検査を要請することを含むことができる。

【0032】

前記保険金支給は、前記第２追加検査が必要か否かが肯定であり、前記追加検査を実施したか否かが否定の場合、前記保険利用者の今後の確認に対する診断給付金を縮小させることを含むことができる。

【0033】

前記保険金支給は、前記第１追加検査が必要か否かが否定であり、前記第２追加検査が必要か否かが肯定であり、前記追加検査を実施したか否かが肯定の場合、早期診断か否かを判断し、前記早期診断の実施か否かが肯定である場合、保険金を上乗せ支給することを含むことができる。

【0034】

前記他の課題を解決するための本発明の一実施形態による人工知能保険サービスの提供方法は、保険利用者の少なくとも１つの医療データを含む入力データを取得する段階、前記医療データを人工知能分析をする段階、及び人工知能分析結果に基づいて、前記保険利用者のアンダーライティング、推薦保険商品、予想保険料、および追加検査が必要か否かのうち少なくとも１つに関する情報を提供する。

【0035】

前記入力データは、前記保険利用者の人口統計学的情報および事故疾病誘発要素情報のうち少なくとも１つを含むことができる。

【0036】

前記提供する段階は、追加検査が必要か否かを提供する段階であり、前記追加検査が必要か否かを提供する段階は、前記追加検査が必要か否かが肯定である場合、前記追加検査に対する情報、及び追加検査の未実施による不利益に対する情報を提供する段階を含むことができる。

【図面の簡単な説明】

【0037】

【図1】本発明のいくつかの実施形態による人工知能保険サーバを含む人工知能保険サービスシステムを説明するための概念図である。

【図2】図１の人工知能保険サーバを詳細に説明するためのブロック図である。

【図3】図２の意思決定部が保険加入時点前後で行う意思決定を詳細に説明するための概念図である。

【図4】図２の意思決定部が保険金支給の手続きを行う方法を説明するための表である。

【図5】本発明のいくつかの実施形態による人工知能保険サーバを含む人工知能保険サービスシステムを説明するための概念図である。

【図6】図５の人工知能保険サーバを詳細に説明するためのブロック図である。

【図7】本発明のいくつかの実施形態による人工知能保険サーバを含む人工知能保険サービスシステムを説明するための概念図である。

【図8】本発明のいくつかの実施形態による人工知能保険サービスの提供方法を説明するためのフローチャートである。

【図9】図８の第２分析データを取得する段階を詳細に説明するためのフローチャートである。

【図10】図８の意思決定段階のうちの保険金支給を詳細に説明するためのフローチャートである。

【図11】本発明のいくつかの実施形態による人工知能保険サービスの提供方法を説明するために複数主体を表示したフローチャートである。

【図12】本発明のいくつかの実施形態による人工知能保険サービスの提供方法を説明するために複数主体を表示したフローチャートである。

【図13】本発明のいくつかの実施形態による人工知能保険サービスの提供方法を説明するために複数主体を表示したフローチャートである。

【図14】本発明のいくつかの実施形態による人工知能保険サービスの提供方法を説明するために複数主体を表示したフローチャートである。

【図15】本発明のいくつかの実施形態による人工知能保険サービスの提供方法を説明するために複数主体を表示したフローチャートである。

【図16】本発明のいくつかの実施形態による人工知能保険サービスの提供方法を説明するために複数主体を表示したフローチャートである。

【図17】本発明のいくつかの実施形態による人工知能保険サービスの提供方法を説明するために複数主体を表示したフローチャートである。

【図18】本発明の実施形態による人工知能保険サーバおよび人工知能保険サービスの提供方法が具現された電子システムのブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0038】

本発明の利点および特徴、ならびにそれらを達成する方法は、添付された図面と共に詳細に後述されている実施形態を参照することによって明確になるだろう。しかしながら、本発明は、以下に開示される実施例に限定されるものではなく、互いに異なる様々な形態で具現されるものであり、単に本実施例は、本発明の開示が完全になるようにし、本発明が属する技術分野において通常の知識を有する者に発明の範疇を完全に知らせるために提供するものであり、本発明は、請求項の範疇によって定義されただけである。図面における層および領域の相対的な大きさは、説明を明確にするために誇張されたものであり得る。明細書全体にわたって、同じ参照番号は同じ構成要素を指す。

【0039】

明細書全体にわたって、同じ参照番号は同じ構成要素を指す。 「および／または」は、言及されたアイテムのそれぞれ及び１つ以上の全ての組み合わせを含む。

【0040】

たとえ第１、第２などが様々な素子、構成要素および／またはセクションを説明するために使用されるが、これらの素子、構成要素および／またはセクションはこれらの用語によって制限されないのは言うまでもない。これらの用語は、単に1つの素子、構成要素またはセクションを、他の素子、構成要素またはセクションと区別するために使用するものである。したがって、以下で言及される第１要素、第１構成要素、又は第１セクションは、本発明の技術的思想内で第２素子、第２構成要素、又は第２セクションであり得るのはもちろんである。

【0041】

本明細書で使用される用語は、実施形態を説明するためのものであり、本発明を限定しようとするものではない。本明細書において、単数形は文脈において特に言及しない限り複数形も含む。本明細書で使用される「含む（comprises）」および／または「含む～（comprising）」は、言及された構成要素、段階、動作および／または要素は、１つ以上の他の構成要素、段階、動作および／または要素の存在または追加を排除しない。

【0042】

また、本明細書で使用される「部」という用語は、ソフトウェアまたはハードウェア構成要素を意味し、「部」はある役割を行う。ただし、「部」は、ソフトウェアまたはハードウェアに限定される意味ではない。 「部」は、アドレス指定可能な記憶媒体に構成されてもよいし、１つまたはそれ以上のプロセッサを再生するように構成されてもよい。したがって、一例として、「部」は、ソフトウェア構成要素、オブジェクト指向ソフトウェア構成要素、クラスの構成要素、およびタスク構成要素のような構成要素と、プロセス、関数、属性、プロシージャ、サブルーチン、プログラムコードのセグメント、ドライバ、ファームウェア、マイクロコード、回路、データ、データベース、データ構造、テーブル、アレイ、および変数を含む。構成要素および「部」内で提供される機能は、より少ない数の構成要素と「部」に組み合わせることができ、または追加の構成要素と「部」にさらに分離することができる。

【0043】

他の定義がない場合、本明細書で使用されるすべての用語（技術的および科学的用語を含む）は、本発明が属する技術分野において通常の知識を有する者に共通に理解される意味として使用されるだろう。また、一般的に使用される辞書で定義されている用語は、特に明確に定義されていない限り、理想的または過度に解釈されない。

【0044】

まず、図１～図４を参照して、本発明の一実施形態による人工知能保険サーバについて説明する。

【0045】

図１は、本発明のいくつかの実施形態による人工知能保険サーバを含む人工知能保険サービスシステムを説明するための概念図であり、図２は、図１の人工知能保険サーバを詳細に説明するためのブロック図である。図３は、図２の意思決定部が保険加入時点前後で行う意思決定を詳細に説明するための概念図であり、図４は、図２の意思決定部が保険金支給の手続きを行う方法を説明するための表である。

【0046】

図１を参照すると、人工知能保険サービスシステムは、保険利用者（100）、第１人工知能保険サーバ（200）、データベース（300）、および医療スタッフ（400）を含む。
保険利用者（100）は、第１人工知能保険サーバ（200）を介して保険に加入しようとする人と、保険に既に加入している人との両方を含むことができる。すなわち、保険利用者（100）は、第１人工知能保険サーバ（200）を介して保険サービスの提供を受ける全ての人を意味することができる。

【0047】

保険利用者（100）は、入力データを第１人工知能保険サーバ（200）に送信することができる。このとき、入力データは、保険利用者（100）の医療データ、保険利用者（100）の人口統計学的情報、及び保険利用者（100）の事故疾病誘発要素情報を含むことができる。ただし、本実施形態がこれに限定されるものではない。

【0048】

保険利用者（100）の医療データは、保険利用者（100）の身体を撮影した様々な映像を含むことができる。例えば、医療データは、Ｘ線、ＣＴ（Computed Tomography）、乳房撮影術画像（e.g. Mammography、DBT）、MRI（Magnetic Resonance Imaging）画像、超音波画像、病理スライド画像を含むことができる。ただし、本実施形態がこれに限定されるものではない。

【0049】

保険利用者（100）の人口統計学的情報は、保険利用者（100）の性別、年齢、身長、体重、及び所得のうち少なくとも１つを含むことができる。ただし、本実施形態がこれに限定されるものではない。

【0050】

保険利用者（100）の事故疾病誘発要素情報は、保険利用者（100）の職業、運転可否、喫煙可否、飲酒可否、過去病歴のうち少なくとも一つを含むことができる。ただし、本実施形態がこれに限定されるものではない。

【0051】

保険利用者（100）が入力データを第１人工知能保険サーバ（200）に送信する方法は様々である。例えば、保険利用者（100）は、保険利用者（100）のみが接続できるウェブページまたはアプリページから入力データをアップロードすることができる。

【0052】

あるいは、保険利用者（100）は、保険利用者（100）のみが接続できるウェブページまたはアプリページで、単に入力データ提供に対する同意を行い、第１人工知能保険サーバ（200）が医療機関、医療人工知能会社、保険会社などから入力データを引き出すことができる。ただし、本実施形態がこれに限定されるものではない。

【0053】

第１人工知能保険サーバ（200）は、人工知能を介して保険利用者（100）にサービスを提供することができる。第１人工知能保険サーバ（200）は、保険利用者（100）から入力データを受信することができる。第１人工知能保険サーバ（200）は、入力データを受信した後、これを人工知能として分析して様々な意思決定を行うことができる。

【0054】

具体的には、意思決定は、アンダーライティング、保険料割引情報の提供、健康管理、保険金の支給、および追加保険商品推薦のうち少なくとも１つを含むことができる。これについては後でさらに詳しく説明する。

【0055】

データベース（300）は、第１人工知能保険サーバ（200）に様々なデータを提供することができる。データベース（300）は、例えば、入力データに対するコホート（Cohort）データおよび保険利用者（100）の過去データを保持することができる。したがって、データベース（300）は、第１人工知能保険サーバ（200）が要請するデータを選択的に第１人工知能保険サーバ（200）に提供することができる。

【0056】

医療スタッフ（400）は、専門の医療従事者として、第１人工知能保険サーバ（200）から医療データが含まれるデータを受信し、これに対する診断を行うことができる。医療スタッフ（400）は、診断結果すなわち診断データを第１人工知能保険サーバ（200）に送信することができる。

【0057】

図２は、図１の人工知能保険サーバを詳細に説明するためのブロック図である。

【0058】

図１及び図２を参照すると、第１人工知能保険サーバ（200）は、受信部（210）、比較データ選別部（220）、人工知能分析部（230）、比較部（240）、及び意思決定部（250）を含む。

【0059】

受信部（210）は、第１人工知能保険サーバ（200）が受信する全てのデータを受信することができる。具体的には、受信部（210）は、保険利用者（100）から入力データを受信し、データベース（300）から比較データを受信することができる。また、受信部（210）は、医療スタッフ（400）から診断データを受信することができる。ただし、本実施形態がこれに限定されるものではなく、受信部（210）以外の他の部分がデータを受信してもよい。

【0060】

受信部（210）は、保険利用者（100）から入力データを受信した後、入力データが十分であるか否かを判断することができる。受信部（210）は、入力データが十分な場合には、比較データ選別部（220）に進行信号を送信することができる。これにより、比較データ選別部（220）は、後で動作を進めることができる。

【0061】

受信部（210）は、入力データが十分でない場合には、比較データ選別部（220）に進行信号を送信せずに待機することができる。この場合、比較データ選別部（220）は、進行信号なしで後の動作を行わず、手順を中断することができる。

【0062】

受信部（210）が入力データが十分であるか否かを判断することは、入力データの質的要素と量的要素の両方を考慮して判断するものである。すなわち、受信部（210）は、入力データが不足して受信される場合に十分ではないと判断することができる。また、受信部（210）は、入力データのクオリティが悪い場合、例えば解像度が低い画像であるか、一部が毀損された映像データである場合、入力データが十分でないと判断することができる。

【0063】

受信部（210）は、入力データが十分であるか否かを判断するとともに、分析に使用するデータを選別することができる。すなわち、分析に必要でないデータが入力データに含まれる場合には、これを除外する動作も行うことができる。

【0064】

比較データ選別部（220）は、受信部（210）から入力データを受信することができる。比較データ選別部（220）は、入力データに基づいて比較データを選別することができる。

【0065】

ここで、比較データは入力データのコホートデータであってもよい。コホートデータは、入力データに含まれる人口統計学的情報および事故疾病誘発要素情報のうち少なくとも
１つを通じて選別することができる。

【0066】

具体的には、保険利用者（100）の人口統計学的情報に類似した対象の医療データを含むデータ、保険利用者（100）の過去の病歴に類似した対象の医療データを含むデータ、及び保険利用者（100）の入力データの組み合わせと類似した組み合わせで構成されたデータのうち少なくとも１つをコホートデータとして選別することができる。ただし、本実施形態がこれに限定されるものではない。

【0067】

比較データをコホートデータとして選別する場合には、保険利用者（100）の入力データと比較データとを比較して保険利用者（100）の個別の特性を把握しやすくすることができる。これにより、第１人工知能保険サーバ（200）がより正確な意思決定を行うことができる。

【0068】

あるいは、比較データは、保険利用者（100）が過去に提出したデータであることができる。この場合、比較データは、保険利用者（100）が提出した入力データと同じタイプのデータであるが、データタイプが異なっても分析結果タイプが類似したデータであることができる。

【0069】

具体的には、入力データに病変が撮影された胸部Ｘ線画像が含まれている場合、比較データには過去の胸部Ｘ線画像が含まれており、病変の時系列比較が可能である。

【0070】

あるいは、入力データに乳房Ｘ線検査画像が含まれる場合には、過去に提出した乳房超音波検査画像と時系列比較が可能である。

【0071】

比較データと入力データが時系列比較が可能な場合には、同じ保険利用者（100）の医療データを通じて保険利用者（100）の危険度を正確に判断することができるので、第１人工知能保険サーバ（200）の意思決定の精度を向上させることができる。

【0072】

比較データがコホートデータや保険利用者（100）の過去データである場合には、比較データ選別部（220）がデータベース（300）に比較データを要請することができる。これにより、データベース（300）は、要請されたデータを受信部（210）を経て比較データ選別部（220）に送信することができる。

【0073】

比較データ選別部（220）は、データベース（300）の保持データに対するインデックスを保持しているか、データベース（300）に検索要請を通じて必要な範囲のデータの存在を予め知っていてもよい。これにより、比較データ選別部（220）は、比較データを選別することができる。

【0074】

あるいは、比較データは、保険利用者（100）が提出した入力データに対する医療スタッフ（400）の診断データであってもよい。この場合、比較データ選別部（220）は、入力データを医療スタッフ（400）に送信することができる。医療スタッフ（400）は、受信した入力データの診断データを受信部（210）に送信することができる。

【0075】

受信部（210）は診断データを比較データ選別部（220）に送信し、比較データ選別部（220）は診断データを変換して第１分析データを生成することができる。第１分析データは、診断データが第２分析データと同じ形態で比較されるように変換されたデータであることができる。

【0076】

人工知能分析部（230）は、内部に医療データを分析する人工知能を含むことができる。人工知能分析部（230）は、入力データに含まれる医療データを分析して第２分析データを生成することができる。

【0077】

具体的には、人工知能分析部（230）は、入力データのうち比較データと対応する部分を対応部分に選定することができる。次いで、人工知能分析部（230）は、対応部分を人工知能分析して第２分析データを生成することができる。ここで、人工知能分析とは、人工知能アルゴリズムを用いて医療データを分析して診断結果を導出する動作を意味する。

【0078】

もし、比較データ選別部（220）が比較データをコホートデータや保険利用者（100）の過去データで選別した場合には、人工知能分析部（230）が比較データを人工知能分析して第１分析データを生成することができる。

【0079】

あるいは、比較データ選別部（220）が、比較データをコホートデータや保険利用者（100）の過去データで選別した場合に、比較データ選別部（220）は、比較データを医療スタッフ（400）に送信することができる。医療スタッフ（400）は、比較データを受信した後に比較データに対する診断データを生成することができる。受信部（210）は、前記診断データを受信し、これを比較データ選別部（220）に再び送信することができる。比較データ選別部（220）は、診断データを変換して第１分析データを生成することができる。

【0080】

このように、第１分析データは様々な方法で生成することができる。すなわち、比較データがコホートデータや保険利用者（100）の過去データである場合、人工知能分析または医療スタッフ（400）の診断によって第１分析データを生成することができる。

【0081】

あるいは、比較データが医療スタッフ（400）の診断によって生成されたら、単純な変換によって第１分析データが生成されることがある。

【0082】

これに対して、第２分析データは、人工知能分析部（230）によって入力データを人工知能分析して生成することができる。

【0083】

比較部（240）は、第１分析データと第２分析データとを互いに比較することができる。比較部（240）は、互いに異なる方法によって示された２つの分析データを比較した値を記録することができる。記録された値は、後に人工知能分析部（230）の学習データとして使用されるか、または意思決定部に送信され、意思決定に使用されることがある。

【0084】

比較部（240）は、第１分析データおよび第２分析データを通じて最終分析データを生成することができる。最終分析データは、第１分析データおよび第２分析データによって導出される様々な形態のデータであることができる。

【0085】

意思決定部（250）は、比較部（240）から最終分析データを受信することができる。意思決定部（250）は、最終分析データを通じて意思決定を行うことができる。

【0086】

図３は、図２の意思決定部が保険加入時点前後で行う意思決定を詳細に説明するための概念図である。

【0087】

図２及び図３を参照すると、意思決定部（250）は、保険利用者（100）の保険加入時点に応じて様々な意思決定を行うことができる。

【0088】

具体的には、保険利用者（100）が保険加入前である場合、意思決定部（250）は、保険商品推薦、アンダーライティング、及び保険料割引の意思決定を行うことができる。

【0089】

保険商品推薦とは、保険加入前にどの保険商品に加入するかを推薦する意思決定を意味することができる。第１人工知能保険サーバ（200）は、保険利用者（100）の危険度に合った適切な保険商品を推薦して加入を誘導することができる。

【0090】

アンダーライティングとは、保険加入審査を意味する。すなわち、保険利用者（100）が保険に加入するためには、現在の健康状態及び将来に予想される健康状態が特定レベル以上でなければならない。これにより、保険利用者（100）の健康状態を入力データ及び比較データをそれぞれ分析し、互いに比較して精密に判断する場合には、第１人工知能保険サーバ（200）が保険利用者（100）の保険加入が可能かどうかを明確に決定することができる。

【0091】

保険料割引とは、保険に加入する際に、保険利用者（100）の健康状態が特定レベル以上である場合には、保険料を割引する意思決定を意味する。すなわち、保険利用者（100）が一般的な場合よりさらに健康で危険度が低いと判断されれば、第１人工知能保険サーバ（200）が保険利用者（100）の保険料を割引するプロモーションを通じて保険商品の販売を促進することができる。

【0092】

意思決定部（250）は、アンダーライティング情報及び保険料割引情報を保険利用者（100）に送信することができる。これにより、保険加入前の保険利用者（100）は、人工知能分析による精密な危険度判定を通じて保険加入が可能なのか、加入時に保険料の割引が可能なのかを明確に判断することができる。これにより、人工知能保険サーバと連携した保険会社は、危険度の高い保険利用者（100）の保険加入を適切に遮断し、危険度の低い保険利用者（100）の保険加入を適切に誘導することができる。

【0093】

もし、保険利用者（100）が保険加入後であれば、意思決定部（250）は健康管理、保険金支給及び追加保険商品推薦の意思決定を行うことができる。

【0094】

健康管理とは、保険利用者（100）の健康レベル及び危険度に応じて第１人工知能保険サーバ（200）が健康管理活動及び連携サービスを推薦する意思決定を意味する。これにより、保険利用者（100）は、本人の健康レベルをチェックすることができ、必要なサービスの提供を適切に受けることができる。さらに、第１人工知能保険サーバ（200）は、保険利用者（100）に必要なカスタマイズサービスを提供して追加収益を獲得することができる。

【0095】

このとき、連携サービスとは、健康検査や追加検査を含むことができる。したがって、第１人工知能保険サーバ（200）は、健康検査の案内や追加検査の勧告を保険利用者（100）に提供することができる。

【0096】

意思決定中の保険金の支給とは、保険商品に明示されている保険金の支給に対する意思決定を意味する。保険金は、医療実費、診断給付金、通院/入院治療費を含む。医療実費とは、実際に必要な治療費を意味し、診断給付金とは、疾病の確定診断時に慰労金の概念で支払う保険金を意味する。なお、通院／入院治療費とは、必要な治療費にかかわらず、１件当たり支給される保険金を意味する。

【0097】

診断給付金は、例えば、がんの診断時５０００万ウォン、少額がんの診断時５００万ウォンなど、病気の種類によって異なり、早期診断時にはより低い金額に設定することができる。すなわち、少額がんの場合、癌の初期を意味することができる。通院/入院治療費は、「入院3万ウォン/日」のように必要な治療費とは無関係に期間で精算される保険金である。

【0098】

図４は、図２の意思決定部が保険金支給の手続きを行う方法を説明するための表である。

【0099】

図２及び図４を参照すると、意思決定部（250）は、第１分析データ及び第２分析データを通じて第１及び第２追加検査が必要か否かをそれぞれ判断することができる。このとき、第１および第２追加検査が必要か否かは比較部（240）で判断されて生成された最終分析データのうち１つであり得る。すなわち、意思決定部（250）は、比較部（240）から最終分析データである第１および第２追加検査が必要か否かを受信することができる。ただし、本実施形態がこれに限定されるものではない。意思決定部（250）が直接第１分析データおよび第２分析データを通じて第１および第２追加検査が必要か否かをそれぞれ判断することも可能である。

【0100】

もし、第１および第２追加検査が必要か否かが否定（negative）であれば、手順を終了することができる。

【0101】

もし、第１及び第２追加検査が必要か否かのうち一つでも肯定（positive）があれば、保険利用者（100）に意思決定部（250）は追加検査を要請することができる。これにより、保険利用者（100）は、追加検査を実施したか否かを、受信部（210）を経て意思決定部（250）に送信することができる。もし一定期間まで保険利用者（100）が追加検査の実施か否かを送信しなかった場合、否定（negative）で意思決定部（250）に送信されたとみなすことができる。

【0102】

もし、第２追加検査が必要か否かが否定（negative）で、追加検査の実施か否かが否定（negative）の場合には手順が終了されることも可能である。

【0103】

もし、第２追加検査が必要か否かが肯定（positive）で、追加検査実施可否が否定（negative）の場合、後日の一定期間内に保険利用者（100）が確定診断される場合には、意思決定部（250）は診断給付金を縮小させることができる。このとき、診断給付金の縮小は診断給付金の未払いを含む概念であることができる。すなわち、第１人工知能保険サーバ（200）が第２分析データに従って追加検査の必要性を提案したにもかかわらず、保険利用者（100）が追加検査を行っていない場合には、ペナルティ形式で診断給付金を縮小することができる。これは保険利用者（100）の帰責事由が大きいと判断できる部分を反映したものである。

【0104】

もし、追加検査の実施か否かが肯定（positive）である場合には、確定診断か否かに応じて、意思決定部（250）の動作が決定される。確定診断か否かが肯定（positive）の場合、意思決定部（250）は保険金を支給し、確定診断か否かが否定（negative）の場合には、意思決定部（250）が追加検査費を支払うか否かを判断する。

【0105】

もし、第１追加検査が必要か否かが肯定（positive）であるが、第２追加検査が必要か否かが否定（negative）であり、確定診断か否かが否定（negative）の場合には、追加検査費が未払いとなることがある。これは、第１分析データより、保険利用者（100）の入力データを人工知能で分析した第２分析データがさらに信頼性が高い点に起因する。

【0106】

もし、第１追加検査が必要か否かが否定（negative）で、第２追加検査の必要か否かが肯定（positive）であり、確定診断か否かが肯定（positive）である場合には、意思決定部（250）が早期診断か否かを判断する。早期診断か否かが否定（negative）である場合には、意思決定部（250）が保険金をそのまま支給し、早期診断か否かが肯定（positive）である場合には、意思決定部（250）が保険金を上乗せ支給することができる。これは、第２分析データによる早期診断のリワードであり、第２分析データが第１分析データよりさらに信頼性が高いことに起因する。

【0107】

また、図２及び図３を参照すると、意思決定中の追加保険商品推薦とは、保険利用者（100）が現在加入している保険商品以外に他の保険商品を推薦する意思決定を意味する。

【0108】

すなわち、保険利用者（100）の医療データを分析する過程で、現在加入している保険商品の保障範囲と他の病気の異常兆候が見つかった場合、意思決定部（250）は保険利用者（100）に他の保険商品の推薦を提供することができる。これにより、保険利用者（100）は現在必要な保険商品を確認することができ、第１人工知能保険サーバ（200）と連携した保険会社はこれを通じて収益を上げることができる。

【0109】

本実施形態による第１人工知能保険サーバ（200）は、保険利用者（100）の健康状態及び危険度を人工知能を通じて正確に判断して意思決定を効率的にすることができる。また、保険金支給において、本実施形態による第１人工知能保険サーバ（200）は、第１及び第２分析データによる情報に基づいて保険利用者（100）にペナルティ及びリワードを与えることができ、効率的な保険金管理を行うことができる。

【0110】

以下、図５および図６を参照して、本発明のいくつかの実施形態による人工知能保険サーバを説明する。前記の説明と重複する部分は簡略化または省略する。

【0111】

図５は、本発明のいくつかの実施形態による人工知能保険サーバを含む人工知能保険サービスシステムを説明するための概念図であり、図６は、図５の人工知能保険サーバを詳細に説明するためのブロック図である。

【0112】

図５および図６を参照すると、本発明のいくつかの実施形態による第２人工知能保険サーバ（201）は、内部にデータベース（260）を含むことができる。これにより、比較データがコホートデータまたは保険利用者（100）の過去データである場合にも、受信部（210）は比較データを受信する必要がなく、データベース（260）が直接比較データを比較データ選別部（220）に送信することができる。

【0113】

本実施形態による第２人工知能保険サーバ（201）は、内部にデータベース（260）を保持しており、データの転送を効率的に行うことができる。さらに、比較データを選別する過程で、比較データ選別部（220）がデータベース（300）が保持しているデータを容易に判断することができ、より迅速かつ効率的な意思決定が可能である。

【0114】

以下、図７を参照して、本発明のいくつかの実施形態による人工知能保険サーバを説明する。前記の説明と重複する部分は簡略化または省略する。

【0115】

図７は、本発明のいくつかの実施形態による人工知能保険サーバを含む人工知能保険サービスシステムを説明するための概念図である。

【0116】

図７を参照すると、本発明のいくつかの実施形態による第３人工知能保険サーバ（202）を含む人工知能保険サービスシステムは、人工知能分析システム（500）をさらに含む。

【0117】

人工知能分析システム（500）は、第３人工知能保険サーバ（202）から人工知能分析対象データを受信して人工知能分析を行うことができる。人工知能分析システム（500）は、人工知能分析されたデータを再び第３人工知能保険サーバ（202）に送信することができる。

【0118】

具体的には、第３人工知能保険サーバ（202）は、入力データを人工知能分析システム（500）に送信することができる。人工知能分析システム（500）は、入力データを人工知能分析して第２分析データを生成し、それを再び第３人工知能保険サーバ（202）に送信することができる。

【0119】

また、比較データがコホートデータまたは保険利用者（100）の過去データに選別される場合、第３人工知能保険サーバ（202）は、比較データを人工知能分析システム（500）に送信し、人工知能分析システム（500）は、比較データを人工知能分析して第１分析データを生成することができる。人工知能分析システム（500）は、第１分析データを第３人工知能保険サーバ（202）に送信することができる。

【0120】

以上の説明では、全ての人工知能分析を人工知能分析システム（500）が行うものとして説明したが、本実施形態がこれに限定されるものではない。すなわち、本実施形態による第３人工知能保険サーバ（202）は、一部の人工知能分析を直接に行い、残りの人工知能分析を人工知能分析システム（500）を通じて実行して受信することができる。

【0121】

本実施形態による第３人工知能保険サーバ（202）は、人工知能分析のためのモジュールが外部に位置しており、意思決定など他の動作に必要なリソースが不足しないように動作することができる。これにより、第３人工知能保険サーバ（202）は、人工知能分析による精密な結果を確保すると同時に効率的な意思決定を行うことができる。

【0122】

以下、図１～図４、図８～図１０を参照して、本発明のいくつかの実施形態による人工知能保険サービスの提供方法を説明する。前記の説明と重複する部分は簡略化または省略する。

【0123】

図８は、本発明のいくつかの実施形態による人工知能保険サービスの提供方法を説明するためのフローチャートであり、図９は、図８の第２分析データを取得する段階を詳細に説明するためのフローチャートである。

【0124】

図８を参照すると、入力データを受信する（S110）。

【0125】

具体的には、図１を参照すると、入力データは、保険利用者（100）の医療データ、保険利用者（100）の人口統計学的情報、および保険利用者（100）の事故疾病誘発要素情報を含むことができる。ただし、本実施形態がこれに限定されるものではない。

【0126】

再び、図８を参照すると、入力データが十分であるか否かを判断する（S120）。

【0127】

具体的には、図２を参照すると、受信部（210）は、入力データが十分であるか否かを判断することができる。受信部（210）は、入力データが十分な場合は比較データ選別部（220）に進行信号を送信し、入力データが十分でない場合は比較データ選別部（220）に進行信号を送信せずに待機することができる。受信部（210）が、入力データが十分であるか否かを判断することは、入力データの質的要素と量的要素の両方を考慮して判断するものである。

【0128】

再び、図８を参照すると、比較データを選別する（S130）。

【0129】

具体的には、図２を参照すると、比較データ選別部（220）は、入力データに基づいて比較データを選択することができる。ここで、比較データは、入力データのコホートデータまたは保険利用者（100）が過去に提出したデータであってもよい。

【0130】

比較データがコホートデータまたは保険利用者（100）の過去データである場合には、比較データ選別部（220）がデータベース（300）に比較データを要請することができる。したがって、データベース（300）は、要請されたデータを受信部（210）を経て比較データ選別部（220）に送信することができる。

【0131】

あるいは、比較データは、保険利用者（100）が提出した入力データに対する医療スタッフ（400）の診断データであってもよい。この場合、比較データ選別部（220）は、入力データを医療スタッフ（400）に送信することができる。医療スタッフ（400）は、受信した入力データに対する診断データを受信部（210）に送信することができる。

【0132】

再び、図８を参照すると、比較データに対する第１分析データを取得する（S140a）。

【0133】

具体的には、図２を参照すると、第１分析データは様々な方法で生成することができる。すなわち、比較データがコホートデータや保険利用者（100）の過去データである場合、人工知能分析または医療スタッフ（400）の診断によって第１分析データを生成することができる。あるいは、比較データが医療スタッフ（400）の診断によって生成された場合、単純変換によって第１分析データを生成することができる。

【0134】

再び、図８を参照すると、入力データに対する第２分析データを取得する（S140b）。
具体的には、図２を参照すると、人工知能分析部（230）は、入力データに含まれる医療データを分析して第２分析データを生成することができる。

【0135】

図９を参照すると、入力データのうち比較データに対応する対応部分を選定する（S141b）。続いて、対応部分に対する第２分析データを取得する（S142b）。

【0136】

再び、図８を参照すると、第１分析データと第２分析データとを比較する（S150）。

【0137】

具体的には、図２を参照すると、比較部（240）は、第１分析データと第２分析データとを比較することができる。比較部（240）は、第１分析データと第２分析データを通じて最終分析データを生成することができる。最終分析データは、第１分析データおよび第２分析データによって導出される様々な形式のデータである。

【0138】

再び、図８を参照すると、意思決定を行う（S160）。

【0139】

具体的には、図２及び図３を参照すると、保険利用者（100）が保険加入前である場合、意思決定部（250）は、アンダーライティング及び保険料割引の意思決定を行うことができる。保険利用者（100）が保険加入後であれば、意思決定部（250）は、健康管理、保険金支給、及び追加保険商品推薦の意思決定を行うことができる。

【0140】

図１０は、図８の意思決定段階中の保険金の支払いを詳細に説明するためのフローチャートである。

【0141】

図４及び図１０を参照すると、第１分析データによって追加検査が必要か否かを判断する（S210）。もし、追加検査が必要な場合にはS220段階に進み、そうでない場合にはS230段階に進む。

【0142】

追加検査が必要な場合には、第２分析データによって追加検査が必要か否かを判断する（S220）。追加検査が必要な場合にはS240段階に進み、そうでない場合はS250段階に進む。

【0143】

S210段階およびS220段階の結果は、両方とも保険利用者（100）に告知することができる。

【0144】

追加検査が必要な場合は、追加検査が実施されたか否かを判断する（S240）。このとき、追加検査の実施か否かは保険利用者（100）から受信することができる。もし追加検査が実施された場合はS260段階に進み、そうでない場合はS270段階に進む。

【0145】

追加検査が実施された場合には、疾病が確定診断されたか否かを判断する（S260）。このとき、疾病の確定診断か否かは、追加検査の結果を受信して確認することができる。もし病気が確定診断された場合には保険金を支給し（S280）、そうでない場合は追加検査費を支給する（S290）。確定診断されなかった場合に追加検査費を支給する理由は、第２分析データによって追加検査が必要であると保険利用者（100）に告知されたため、保険利用者（100）が追加検査費を直接負担する必要がないためである。

【0146】

S240段階で、もし追加検査が実施されていない場合、後日の一定期間内に疾病が確定診断されたか否かを判断する（S270）。もしそうであれば、診断給付金を減らすか未払いする（S300）。そうでなければ、手順を終了する。

【0147】

疾病の確定診断時に診断給付金を縮小または未支給することは、第２分析データによって追加検査する必要があると告知されたにもかかわらず、追加検査を行っていない保険利用者（100）に対するペナルティであってもよい。

【0148】

S220段階で、もし追加検査が必要でない場合、追加検査が実施されたか否かを判断する（S250）。もしそうであれば、S310段階に進み、そうでなければ、手順を終了する。

【0149】

追加検査が実施された場合、疾病が確定診断されたかどうか判断する（S310）。もしそうであれば、保険金を支給し（S280）、そうでなければ、追加検査費を未支給する（S320）。

【0150】

これは、第２分析データによって追加検査が必要ないことを告知したため、保険利用者（100）にあえて追加検査費を支払う必要がないためである。

【0151】

S210段階で、追加検査が必要でない場合、第２分析データによって追加検査が必要か否かを判断する（S230）。もしそうであれば、S330段階に進み、そうでなければ手順を終了する。

【0152】

追加検査が必要な場合は、追加検査が実施されたか否かを判断する（S330）。このとき、追加検査の実施か否かは保険利用者（100）から受信することができる。もし追加検査が実施された場合はS340段階に進み、そうでなければ、S270段階に進む。

【0153】

追加検査が実施された場合、疾病が確定診断されたかどうかを判断する（S340）。もし確定診断された場合はS350段階に進み、そうでなければ、S290段階に進む。

【0154】

確定診断された場合、早期診断か否かを判断する（S350）。もしそうであれば、保険金を上乗せ支給し（S360）、そうでなければ、保険金を支給する（S280）。

【0155】

これは、早期診断の場合、第２分析データによって疾病が早期に発見されたものであるため、保険利用者（100）に告知内訳に応じたリワードを与える概念である。また、早期診断の場合、保険金の総額が低くなる可能性があるため、第１人工知能保険サーバ（200）と連携した保険会社にも利得をもたらすことができる。

【0156】

S340段階で疾病が確定診断されない場合、追加検査費は支給する（S290）。これは、第１分析データによる判断と関係なく、第２分析データによる追加検査が必要だという判断に従って追加検査を行ったためである。すなわち、本実施形態による人工知能保険サービスの提供方法は、第２分析データに基づく判断の信頼度が第１分析データに基づく判断の信頼度より高い点を利用する。

【0157】

S330段階で追加検査が実施されない場合、後日の一定期間内に疾病が確定診断されたか否かを判断する（S270）。もしそうなら、診断給付金を縮小又は未払いする（S300）。そうでなければ、手順を終了する。

【0158】

疾病の確定診断時に診断給付金を縮小または未支給することは、第２分析データによって追加検査の必要が告知されたにもかかわらず、追加検査を行っていない保険利用者（100）に対するペナルティであってもよい。

【0159】

本実施形態による人工知能保険サービスの提供方法は、人工知能分析データを用いて保険金の支給を効率的に行い、既存の支出より低い支出を誘導することができる。さらに、疾病の早期診断を図り、保険利用者（100）の健康を高いレベルに向上させると同時に保険金の支出も下げることができる。

【0160】

以下、図１および図１１を参照して、本発明のいくつかの実施形態による人工知能保険サービスの提供方法を説明する。前記の説明と重複する部分は簡略化または省略する。

【0161】

図１１は、本発明のいくつかの実施形態による人工知能保険サービスの提供方法を説明するために複数主体を表示したフローチャートである。

【0162】

図１及び図１１を参照すると、保険利用者（100）が第１人工知能保険サーバ（200）に入力データを送信する（S410）。

【0163】

続いて、第１人工知能保険サーバ（200）は、入力データが十分であるか否かを判断する（S420）。続いて、第１人工知能保険サーバ（200）は、比較データを選別する（S430）。このとき、比較データは、コホートデータまたは保険利用者（100）の過去のデータを含む第１比較データとして選別されることがある。

【0164】

続いて、第１人工知能保険サーバ（200）は、第1比較データをデータベース（300）に要請する（S440）。データベース（300）は、第１比較データを第１人工知能保険サーバ（200）に送信する（S450）。

【0165】

続いて、第１人工知能保険サーバ（200）は、第１比較データを人工知能分析して第１分析データを取得する（S460）。続いて、第１人工知能保険サーバ（200）は、入力データを人工知能分析して第２分析データを取得する（S470）。

【0166】

図１１では、S460段階とS470段階が順次行われるように示されているが、本実施形態はこれに限定されない。すなわち、S460段階とS470段階は、互いに逆順序で行われてもよく、並行して行われてもよい。

【0167】

続いて、第１人工知能保険サーバ（200）は、第１及び第２分析データの比較を行う（S480）。第１人工知能保険サーバ（200）はこれを通じて最終分析データを導出し、意思決定を行う（S490）。

【0168】

本実施形態による人工知能保険サービスの提供方法は、データベース（300）が外部に位置しているため、第１人工知能保険サーバ（200）がデータ記憶にリソースを使用する必要がなく、より迅速かつ正確な意思決定が可能である。さらに、第１比較データと第２比較データの両方が人工知能分析を行い、第１分析データと第２分析データの形式が類似し、互いに比較が容易であり、最終分析データを導出する効率を向上させることができる。

【0169】

以下、図１および図１２を参照して、本発明のいくつかの実施形態による人工知能保険サービスの提供方法を説明する。前記の説明と重複する部分は簡略化または省略する。

【0170】

図１２は、本発明のいくつかの実施形態による人工知能保険サービスの提供方法を説明するために複数主体を表示したフローチャートである。

【0171】

図１及び図１２を参照すると、S410段階～S450段階は、図１１の説明と同様である。続いて、第１人工知能保険サーバ（200）は、第１比較データを医療スタッフ（400）に送信する（S461）。医療スタッフ（400）は、第１比較データに対する診断結果である第１診断データを再び第１人工知能保険サーバ（200）に送信する（S462）。

【0172】

続いて、第１人工知能保険サーバ（200）は、第１診断データを第１分析データに変換する（S463）。以降、S470段階～S490段階の説明は、図１１と同様である。

【0173】

本実施形態による人工知能保険サービスの提供方法は、第１比較データに対する医療スタッフの診断結果を変換して第１分析データを生成し、人工知能分析で不足する可能性がある具体的な判断を補完することができる。これにより、本実施形態による人工知能保険サービスの提供方法は、さらに正確で効率的な意思決定を行うことができる。

【0174】

以下、図１および図１３を参照して、本発明のいくつかの実施形態による人工知能保険サービスの提供方法を説明する。前記の説明と重複する部分は簡略化または省略する。

【0175】

図１３は、本発明のいくつかの実施形態による人工知能保険サービスの提供方法を説明するために複数主体を表示したフローチャートである。

【0176】

図１及び図１３を参照すると、S410段階及びS420段階は図１１の説明と同様である。続いて、第１人工知能保険サーバ（200）は、比較データを選別する（S430）。このとき、比較データは、保険利用者（100）の入力データに対する医療スタッフ（400）の診断結果である第２診断データとして選別されることがある。

【0177】

続いて、第１人工知能保険サーバ（200）は、第2診断データを医療スタッフ（400）に要請する（S440a）。医療スタッフ（400）は、第２診断データを第１人工知能保険サーバ（200）に送信する（S450a）。

【0178】

続いて、第１人工知能保険サーバ（200）は、第２診断データを第１分析データに変換する（S463a）。以降、S470段階～S490段階の説明は、図１１と同様である。

【0179】

本実施形態による人工知能保険サービスの提供方法は、比較データ自体を入力データに対する医療スタッフ（400）の診断結果である第２診断データに設定して第１分析データを生成する。これにより、同じ入力データに対する医療スタッフ（400）の分析と人工知能分析とを比較することにより、各々の方式が有する欠点を互いに補完して、さらに精密な分析データを生成することができる。これにより、本実施形態による人工知能保険サービスの提供方法は、さらに正確で効率的な意思決定を行うことができる。

【0180】

以下、図５、図６、および図１４を参照して、本発明のいくつかの実施形態による人工知能保険サービスの提供方法を説明する。前記の説明と重複する部分は簡略化または省略する。

【0181】

図１４は、本発明のいくつかの実施形態による人工知能保険サービスの提供方法を説明するために複数主体を表示したフローチャートである。

【0182】

図５、図６、及び図１４を参照すると、S410段階～S430段階は図１１の説明と同様である。続いて、第２人工知能保険サーバ（201）は、第１比較データを定義する（S450b）。すなわち、第２人工知能保険サーバ（201）は、内部にデータベース（260）を含んでいるので、内部で第１比較データを定義することができる。以降、S460段階～S490段階の説明は、図１１と同様である。

【0183】

本実施形態による人工知能保険サービスの提供方法は、第２人工知能保険サーバ（201）の内部にデータベース（260）を保持しており、データの転送を効率的に行うことができる。さらに、比較データを選別する過程で、比較データ選別部（220）が、データベース（300）が保持しているデータを容易に判断することができ、より迅速かつ効率的な意思決定が可能である。

【0184】

以下、図５、図６、および図１５を参照して、本発明のいくつかの実施形態による人工知能保険サービスの提供方法を説明する。前記の説明と重複する部分は簡略化または省略する。

【0185】

図１５は、本発明のいくつかの実施形態による人工知能保険サービスの提供方法を説明するために複数主体を表示したフローチャートである。

【0186】

図５、図６、及び図１５を参照すると、S410段階～S430段階は図１１の説明と同様である。S450b段階は図１４の説明と同様である。続いて、第２人工知能保険サーバ（201）は、第１比較データを医療スタッフ（400）に送信する（S461）。医療スタッフ（400）は、第１比較データの診断結果である第１診断データを第２人工知能保険サーバ（201）に送信する（S462）。続いて、第２人工知能保険サーバ（201）は、第１診断データを第１分析データに変換する（S463）。以降、S470段階～S490段階の説明は図１１と同様である。

【0187】

本実施形態による人工知能保険サービスの提供方法は、第１比較データに対する医療スタッフの診断結果を変換して第１分析データを生成し、人工知能分析で不足する可能性がある具体的な判断を補完することができる。これにより、本実施形態による人工知能保険サービスの提供方法は、さらに正確で効率的な意思決定を行うことができる。

【0188】

以下、図７および図１６を参照して、本発明のいくつかの実施形態による人工知能保険サービスの提供方法を説明する。前記の説明と重複する部分は簡略化または省略する。

【0189】

図１６は、本発明のいくつかの実施形態による人工知能保険サービスの提供方法を説明するために複数主体を表示したフローチャートである。

【0190】

図７及び図１６を参照すると、S410段階～S430段階は、図１１の説明と同様である。S450b段階は図１４の説明と同様である。

【0191】

続いて、第３人工知能保険サーバ（202）は、第１比較データを人工知能分析システム（500）に送信する（S464）。人工知能分析システム（500）は、第１比較データの人工知能分析結果である第１分析データを第３人工知能保険サーバ（202）に送信する（S465）。続いて、第３人工知能保険サーバ（202）は、入力データを人工知能分析システム（500）に送信する（S471）。人工知能分析システム（500）は、入力データの人工知能分析結果である第２分析データを第３人工知能保険サーバ（202）に送信する（S472）。

【0192】

以降、S480段階及びS490段階の説明は図１１と同様である。

【0193】

本実施形態による人工知能保険サービスの提供方法の第３人工知能保険サーバ（202）は、人工知能分析のためのモジュールが外部に位置しており、意思決定など他の動作に必要なリソースが不足なく動作することができる。これにより、第３人工知能保険サーバ（202）は、人工知能分析による正確な結果を確保すると同時に効率的な意思決定を行うことができる。

【0194】

以下、図７および図１７を参照して、本発明のいくつかの実施形態による人工知能保険サービスの提供方法を説明する。前記の説明と重複する部分は簡略化または省略する。

【0195】

図１７は、本発明のいくつかの実施形態による人工知能保険サービスの提供方法を説明するために複数主体を表示したフローチャートである。

【0196】

図７及び図１７を参照すると、S410段階～S430段階は、図１１の説明と同様である。S450b段階は、図１４の説明と同様である。S461段階～S463段階は、図１５の説明と同様である。S471段階およびS472段階は、図１６の説明と同様である。以降、S480段階およびS490段階の説明は図１１と同様である。

【0197】

本実施形態による人工知能保険サービスの提供方法は、第１比較データに対する医療スタッフの診断結果を変換して第１分析データを生成し、人工知能分析で不足する可能性がある具体的な判断を補完することができる。これにより、本実施形態による人工知能保険サービスの提供方法は、さらに正確で効率的な意思決定を行うことができる。

【0198】

上述した人工知能保険サービスの提供方法は、装置に結合して実施することができ、ソフトウェアで実施することができる。したがって、本開示は、上述した人工知能保険サービスの提供方法を実行する人工知能保険サーバを含むことができる。そして、本開示の様々な実施形態による人工知能保険サーバは、１つの装置で実施することができるが、複数の装置で実施することもできる。

【0199】

図１８は、本発明の実施形態による人工知能保険サーバおよび人工知能保険サービスの製造方法が実施された電子システムのブロック図である。

【0200】

図１８を参照すると、本発明の実施形態による電子システム（1100）は、コントローラ（1110）、入出力装置（1120、I/O）、記憶装置（1130、memory device）、インターフェース（1140）、及びバス（1150、bus）を含むことができる。コントローラ（1110）、入出力装置（1120）、記憶装置（1130）、および／またはインターフェース（1140）は、バス（1150）を介して互いに結合することができる。バス（1150）は、データが移動される通路（path）に該当する。

【0201】

コントローラ（1110）は、CPU（Central Processing Unit）、MPU（Micro Processor Unit）、MCU（Micro Controller Unit）、GPU（Graphic Processing Unit）、マイクロプロセッサ、デジタルシグナルプロセッサ、マイクロコントローラ、およびこれらと類似した機能を行う論理要素のうち少なくとも１つを含むことができる。入出力装置（1120）は、キーパッド（keypad）、キーボード、及び表示装置などを含むことができる。記憶装置（1130）は、データおよび／または命令などを記憶することができる。

【0202】

インターフェース（1140）は、通信ネットワークにデータを送信するか、または通信ネットワークからデータを受信する機能を行うことができる。インターフェース（1140）は有線または無線の形態であることができる。例えば、インターフェース（1140）は、アンテナまたは有無線トランシーバーなどを含むことができる。図示していないが、電子システム（1100）は、コントローラ（1110）の動作を向上させるための動作メモリとして、高速のディーラム及び／又はエスラム等をさらに含むことができる。本発明の実施形態によるフィン電界効果トランジスタは、記憶装置（1130）内に設けられてもよく、コントローラ（1110）、入出力装置（1120、I/O）などの一部として設けられてもよい。

【0203】

電子システム（1100）は、パーソナルポータブル情報端末（PDA、personal digitalassistant）ポータブルコンピュータ（portable computer）、ウェブタブレット（web tablet）、無線電話（wireless phone）、モバイルフォン（mobile phone）、デジタルミュージックプレーヤー（digital music player）、メモリカード（memory card）、または情報を無線環境で送信および／または受信できる全ての電子製品に適用することができる。

【0204】

以上、添付の図面を参照して本発明の実施形態を説明したが、本発明が属する技術分野で通常の知識を有する者は、本発明がその技術的思想や必須の特徴を変更することなく他の具体的な形態で実施することができるということを理解するだろう。したがって、以上で説明した実施形態はすべての点で例示的なものであり、限定的なものではないと理解すべきである。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】

【国際調査報告】