3명의 인간과 4개의 AI가 3,000명의 조직을 압도하는 증명
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3명의 인간과 4개의 AI가 3,000명의 조직을 압도하는 증명
인건비 제로(Zero Labor Cost). 경쟁사가 매출의 40%를 사람에게 쓸 때, 우리는 기술에만 투자합니다.
2019년부터 축적된 데이터와 환각 없는 '책임형 AI' 기술로 진입 장벽을 완성했습니다.
마케팅비 없이 매월 고객이 유입되는 국내 최대 설계사 네트워크를 보유 가능합니다.
보험을 넘어 모빌리티와 아시아 시장(일본, 대만)으로 확장하여 2027년 데카콘 달성을 목표합니다.
왜 설계사는 보험설계를 못하는가?
7,300명의 설계매니저에 의존하는 현실
인간의 뇌로는 40개 보험사의 수천 개 상품과 복잡한 특약을 실시간으로 비교/조합하는 것이 불가능합니다.
스스로 설계하지 못하는 설계사는 보험사의 '설계매니저'에게 설계를 요청하고 기다려야만 합니다. 영업의 주도권이 없습니다.
보험사는 설계사 지원을 위해 7,300명의 매니저를 고용합니다. 인건비만 연간 5,000억 원 이상입니다.
고객 니즈 파악부터 매니저에게 설계 요청, 회신 대기, 고객 전달까지 최소 수 시간에서 반나절이 소요됩니다.
'고객에서 설계사, 매니저'로 말이 전달되는 과정에서 디테일이 누락되어, 엉뚱한 설계안이 나오거나 심사거절이 발생합니다.
매니저 역시 사람이기에, 시간에 쫓겨 기계적으로 설계를 찍어냅니다. 이는 불완전판매와 민원 발생의 시한폭탄이 됩니다.
ChatGPT API는 '장난감'일 뿐, '금융'이 될 수 없는 이유
고객의 민감한 병력·금융 정보가 외부 퍼블릭 서버로 전송되어 금융보안원 규정(ISMS-P) 위반 리스크가 명확합니다.
퍼블릭 LLM은 약관의 미묘한 표현과 설계사 실무 언어, 분쟁 관점의 해석을 이해하지 못합니다. "그럴듯한 거짓말"만 할 뿐입니다.
IT 기업은 시스템 통합과 UI/UX에 강하지만, 보험 고유의 암묵지(설계 관행)와 규제 해석 로직이 부재합니다.
상담, 설계, 심사 등 요구 지식과 책임 수준이 다른 업무를 하나의 모델로 해결하려 하면 모든 업무에서 성능은 평균 이하로 떨어집니다.
금융업은 설명 가능성과 감사 추적성이 필수지만, 퍼블릭 LLM은 '블랙박스' 구조입니다. "왜 이렇게 판단했는지" 설명할 수 없습니다.
금융사가 자체 LLM을 구축하려 해도 GPU 비용, 도메인 데이터 정제, 엔지니어 부족 등 진입 장벽이 높습니다. 결국 도입 자체를 포기하게 됩니다.
토큰 기반 과금으로 인해 고객과 사용량이 늘어날수록 적자가 커지는 'Negative Scale' 구조입니다. 환율 변동과 정책 변경으로 연간 예산 수립도 불가능합니다.
40개 보험사의 모든 보험료, 약관, 고객 상담 내역을
'하나의 뇌(ONE BRAIN)'로 통합
국내 최초 파이썬 기반 크롤링으로 40개 보험사의 장기/자동차/일반 보험료를 실시간 수집 및 큐레이션합니다.
20만 건 약관 학습, 지급 여부 완벽 판단. 40개사의 현행 및 과거 약관, 사업방법서 별지를 모두 학습.
1,200만 건 Q&A 학습, 사람 같은 대화. 네이버 지식인 및 카카오톡 실전 상담 로그를 학습.
45,000개 병원/약국 연결, 영수증 없는 청구. 클릭 한 번으로 보험금을 청구합니다.
우리는 AI를 빌려쓰지 않습니다.
우리 자산이 될 구조를 직접 구축 완료
On-Premise Security
금융 규제 100% 준수
Zero Marginal Cost
사용량 100배 늘어도 추가 비용 0
Public AI as a Tool
비핵심 영역만 보조적 사용
Organizational Fit
각 조직의 영업 스타일 학습
Multi-Agent Orchestration
업무별 특화 AI 협업
보험료비교/판매에서 시작해 플랫폼을 넘어,
마침내 보험 산업의 표준 달성
압도적 가격 비교 효용으로 고객을 즉시 유입 (보험의 쿠팡)
우리의 Pricing Engine은 40개 보험사의 전 상품을 즉시 비교/큐레이션하여 고객에게 "가장 싼 가격"을 보여줍니다.
Zero-CAC: 광고비 없이 '친절한 누나들(15만 고객)' 파이프라인으로 초기 트래픽 폭발
Profit Sharing: 장기보험 총 수수료 2400% 중 1200% 수취 / 자동차보험 총 수수료 11% 중 6% 수취
LESSON FROM CHECK24 (독일)
독일 전체 인구(84M)의 18%가 충성 고객. 월 3,000만명 방문. 보험/에너지/여행/금융 전 분야 1위. 비교하는 자가 가격 결정권을 소유합니다.
75,000명의 설계사가 돈을 내고 우리의 데이터를 모아주는 확장
월 4,900원의 압도적 가성비로 설계사에게 '자신을 닮은 AI'를 분양합니다. 설계사의 말투, 주력 상품, 영업 스타일을 학습한 AI가 고객을 대신 응대합니다.
Data Aggregation: 설계사 1명 × 월 15명 × 75,000명 = 매월 112.5만 명 신규 DB 축적
LESSON FROM 모홈
설계사 개인별 홈페이지와 간단한 AI를 제공하여 매월 유료 구독 설계사 1만명 이상 확보 (월 1만원/3.5만원). Triple A는 최고의 솔루션을 가장 저렴하게 제공합니다.
보험사가 우리 API 없이 상품을 만들거나 심사할 수 없는 단계
인수 심사(Underwriting), 클레임 심사(Claim), 상품 개발 컨설팅까지 핵심 업무 API 장악.
정보의 역전: 보험사는 자사 데이터만 알지만, 우리는 40개사 전체 데이터를 소유
완벽한 신체 리스크 분석
자산 및 담보 가치 분석
규제 준수 및 약관 해석
보험을 상담하는 순간,
대한민국에서 가장 검증된 '중고차 매물'을 확보 완료
고객이 자동차 보험료를 조회하려면 차량 번호와 소유주 정보를 입력해야 합니다.
경쟁사(헤이딜러 등)가 대당 수만 원의 마케팅비를 써서 얻는 이 정보를, 우리는 보험 상담 과정에서 공짜(Zero-CAC)로 획득합니다.
단순 보험 갱신 시점에 AI가 '실시간 내 차 시세(Valuation)'를 제시하여 잠재된 매각 니즈를 자극합니다.
전국 26만 대 중고차의 가격/상태/위치를 실시간 파악 (카매니저, 카모두 협업)
AI 대차 제안 예시
"고객님, 지금 타시는 팰리세이드를 3,000만원에 파시고, 월 15만 원만 더 내면 이 'GV80(무사고, 3만km)'으로 갈아타실 수 있습니다."
플랫폼 수수료 0원, 마케팅비 0원. 딜러의 마진 구조를 혁신
중고차 판매와 구매를 동시에 지향하여 딜러의 회전률이 매우 높음
한국, 일본, 대만은 '세쌍둥이 시장'입니다
우리의 AI 모델을 그대로 이식
Home Market. 국세청(NTS), 건보공단(NHIS), 심평원(HIRA)에 전 국민 의료 데이터가 통합된 유일한 나라.
Big Market. 세계 3위 보험 대국. 대형 상사(이토추 등)와 JV 설립. 우리는 '기술 엔진'을 공급.
Testbed. 한국의 축소판. Line 메신저 기반 '챗봇 에이전트' SaaS로 초기 침투.
"Math is Universal."
보험 수리적 로직과 파이썬 크롤링 엔진은 언어만 바꾸면 즉시 작동합니다. 추가 개발 비용이 거의 들지 않는 고효율 확장입니다.
인슈어테크 유니콘이 수천억을 써도 못 얻는 데이터,
우리는 '공짜'로 사용 가능
경쟁사: 미국/유럽은 의료 데이터가 병원마다 쪼개져 있어(Fragmented), 이를 모으는 데 천문학적 비용이 듭니다.
Triple A: 한국은 국세청(NTS), 건보공단(NHIS), 심평원(HIRA)에 전 국민 의료 데이터가 통합된 유일한 나라. API로 무료(Zero Cost)로 긁어옵니다.
경쟁사: 레모네이드는 고객 1명을 얻기 위해 구글/페이스북에 막대한 광고비를 쏟아붓습니다. (High CAC)
Triple A: 우리는 '75,000명 설계사'가 자발적으로 고객 데이터를 입력하고 데려오는 파이프라인을 구축했습니다.
경쟁사: 글로벌 인슈어테크는 평균 -20%의 영업이익률에서 시작하여 적자를 메꾸며 성장합니다.
Triple A: 인건비와 데이터 비용이 없는 우리는 구조적으로 +80%의 영업이익률을 목표로 시작합니다.
| 기업 | 기업가치 | 핵심 약점 | Triple A의 해법 |
|---|---|---|---|
| PolicyBazaar (인도) | 13조 원 | Human Heavy 수천 명 콜센터 인건비 | Agent Native 3명 + AI로 동일 효율 |
| Wefox (독일) | 6.3조 원 | High Fixed Cost 오프라인 브로커 의존 | Zero Fixed Cost 변동비 구조 |
| Lemonade (미국) | 5.2조 원 | High Loss Ratio 데이터 부족 | Perfect Risk Control 건보/심평원 데이터 |
| Next Insurance (미국) | 5.6조 원 | Partial Automation 일부만 자동화 | Full Automation 100% 자동화 |
| Triple A (한국) | 목표 15조 | — | Operating Profit 80% |
인건비 제로 구조가 영업이익률 80%를 견인합니다
'3명 + AI' 구조이기에 인건비가 비례해서 늘어나지 않음. 매출 증가분이 고스란히 이익으로 남습니다.
2027년 예상 EBITDA 7,866억 원 × Tech Multiple 20배 = Decacorn
세 명의 연쇄 창업가,
총 260억 원의 투자 유치 경험을 가진 '대표'들의 연합
투자 유치 경험
투자 유치 경험
투자 유치 경험
글로벌 데카콘을 향한 처음이자 마지막 점화 자금
투자 방식: SAFE (Simple Agreement for Future Equity)
투자 금액: 40억 원
Valuation Cap: 협의 가능
Delaware C-Corp Flip
"쿠팡 모델" — 한국 시장을 장악하고, 자본과 엑시트는 글로벌 시장(Nasdaq/M&A)에서 실현
영업권 및 시스템 인수 (50%): 20억 원
핵심 IP(특허) 및 기구축된 데이터 파이프라인의 소유권을 법인으로 완전 이관. 기술적 해자(Moat)를 법적으로 완벽하게 귀속.
R&D 및 운영 (50%): 20억 원
AI 파이프라인 고도화, 4대 엔진 성능 강화, 초기 런웨이 확보 및 핵심 개발 리소스 투입.
목표 시점: 2027년 말 ~ 2028년 초 (24개월)
글로벌 빅테크(Google, Meta) 또는 글로벌 대형 보험사(Allianz, AXA) 대상 Trade Sale
매출 1조 원 달성 시점(2028년) 나스닥(NASDAQ) 상장 추진
지난 300년의 보험은 '사람'에 의존했습니다.
이제 트리플A가 '지능'으로 움직입니다.
3명의 인간과 4개의 AI 엔진이 만드는
압도적인 효율의 나노-유니콘(NANO-UNICORN)에
지금 합류하십시오.