보험의 미래를 만드는
AI & 데이터 사이언스
인공지능과 머신러닝으로 보험업계를 혁신하세요. 실시간 데이터 분석부터 예측 모델링까지, 차세대 보험 전문가가 되기 위한 모든 것을 제공합니다.
보험통계 분석 방법론
보험업계에 특화된 통계 분석 기법과 방법론을 통해 정확한 리스크 평가와 프라이싱을 수행합니다.
건강/의료 데이터 분석
건강보험 데이터와 의료 정보를 활용한 개인별 건강 위험도 평가 및 맞춤형 보험 상품 개발을 지원합니다.
보험 AI분석 선진화 방안
최신 AI 기술과 고급 분석 기법을 도입하여 보험업계의 데이터 활용도와 의사결정 정확성을 혁신적으로 향상시킵니다.
인태교
(보험계리사, 경영학 박사, 보험상품개발 및 재보험 경력)
경력 사항
1996년 ~ 현재: 코리안리 근무
상품개발 및 계리업무를 중심으로 30년간 재보험 분야에 종사
1997~2009년 상품개발 실무자로써 우량체 등 개발
2007년 스코르(SCOR) 재보험사 파견을 통해 글로벌 재보험 실무 경험 축적
2009~2012년 리스크관리팀에서 DFA 구축/운영
2012~2015년 장기자동차보험팀에서 장기업무 담당
2015~2021년 선임계리사 선임(책임준비금 등 결산 및 지급여력 비율 검증)
2020~2025년 상품개발팀장으로 신상품 개발 주도
2002년 보험계리사 자격 취득, 2018년 금융감독원 표창 수상
연구 실적
전희주, 인태교 (2022. 12). 국민건강보험 표본코호트2.0DB를 활용한 건강상태에 따른 암발생과 암수술건수 상대위험도 연구, 리스크관리연구, 제 33권, 4호, 53-83.
전희주, 인태교, 황용순 (2023. 7). 신용정보에 따른 입원 및 수술 발생 상대위험도 적용방안 연구: 신용정보원 데이터 이용, 보험학회지, 제 135호, 101-125.
전희주, 인태교 (2024.4). 간편고지보험 고지항목별 무사고기간에 따른 암 발생 및 치료 상대위험도 예측, 보험학회지, 제 138호, 41-72. (KCI)
전희주, 문기태, 인태교 (2024, 4). 건강상태에 따른 사망률 및 유병기간 분석과 건강여명을 활용한 건강나이 산출에 관한 연구, 금융감독연구, 제 11권 1호, 33-66. (KCI)
전희주, 인태교 (2025, 4). 과거질병이력과 건강검진지표에 기반한 치매 발병 예측모형 개발 - 국민건강보험공단 노인코호트DB 사용, 금융감독연구, 제 12권 1호, 1-23. (KCI)
전희주, 인태교 (2025.4). 간편고지보험 가입대상자 우량층 확대를 위한 요율차등화 연구: 질병입원발생 및 질병수술발생을 중심으로, 보험학회지, 제142호, 115-141. (KCI)
인태교, 전희주 (2025, 5). 노인코호트DB를 이용한 개인건강상태에 따른 노인장기요양등급 예측모형, 한국데이터정보과학회지, 36(3), 443-455.
전문 분야
보험 배움 마당
실무 중심의 보험 데이터 분석 및 모델링 교육 과정을 통해 전문성을 향상시키세요.
엑셀365의 최신 통계 함수와 데이터 분석 도구를 활용하여 보험 실무에 필요한 데이터 처리 및 분석 능력을 향상시킵니다.
일반보험 프라이싱을 위한 빈도 및 심도 모형을 엑셀로 실습하며, 다양한 통계 기법과 시뮬레이션을 통해 실무 적용 능력을 강화합니다.
보험사에서 활용 가능한 머신러닝 기법을 중심으로 지도 및 비지도 학습의 이론과 실습을 병행합니다.
엑셀365에 내장된 파이썬 기능을 활용하여 데이터 전처리부터 분석, 시각화까지 통합된 분석 환경을 실습합니다.
보험 모델링 실무자료
동료들과 함께 학습하고 실무 경험을 공유할 수 있는 온라인 커뮤니티에 참여하세요.
최신 실무 자료
엑셀에서 파이썬을 활용하는 방법, 제한사항, 편의성 등을 포함한 완전한 가이드를 제공합니다.
판별 분석의 이론적 배경과 보험 위험도 분류에서의 활용법을 살펴보고, 실무 적용 사례를 제공합니다.
요인 분석의 이론적 배경과 보험 위험요인 구조 파악에서의 활용법을 살펴보고, 실무 적용 사례를 제공합니다.
문의하기
교육 과정이나 컨설팅에 대해 궁금한 점이 있으시면 언제든 연락주세요.
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contact@insurance-ml.edu
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서울특별시 강남구 테헤란로 123
보험빌딩 15층
긴급 문의는 이메일로 연락주시면 24시간 내 답변드립니다.
보험의 미래를 만드는
AI & 데이터 사이언스
인공지능과 머신러닝으로 보험업계를 혁신하세요. 실시간 데이터 분석부터 예측 모델링까지, 차세대 보험 전문가가 되기 위한 모든 것을 제공합니다.
보험통계 분석 방법론
보험업계에 특화된 통계 분석 기법과 방법론을 통해 정확한 리스크 평가와 프라이싱을 수행합니다.
건강/의료 데이터 분석
건강보험 데이터와 의료 정보를 활용한 개인별 건강 위험도 평가 및 맞춤형 보험 상품 개발을 지원합니다.
보험 AI분석 선진화 방안
최신 AI 기술과 고급 분석 기법을 도입하여 보험업계의 데이터 활용도와 의사결정 정확성을 혁신적으로 향상시킵니다.
인태교
(보험계리사, 경영학 박사, 보험상품개발 및 재보험 경력)
인태교
(보험계리사, 경영학 박사, 보험상품개발 및 재보험 경력)
경력 사항
1996년 ~ 현재: 코리안리 근무
상품개발 및 계리업무를 중심으로 30년간 재보험 분야에 종사
1997~2009년 상품개발 실무자로써 우량체 등 개발
2007년 스코르(SCOR) 재보험사 파견을 통해 글로벌 재보험 실무 경험 축적
2009~2012년 리스크관리팀에서 DFA 구축/운영
2012~2015년 장기자동차보험팀에서 장기업무 담당
2015~2021년 선임계리사 선임(책임준비금 등 결산 및 지급여력 비율 검증)
2020~2025년 상품개발팀장으로 신상품 개발 주도
2002년 보험계리사 자격 취득, 2018년 금융감독원 표창 수상
연구 실적
전희주, 인태교 (2022. 12). 국민건강보험 표본코호트2.0DB를 활용한 건강상태에 따른 암발생과 암수술건수 상대위험도 연구, 리스크관리연구, 제 33권, 4호, 53-83.
전희주, 인태교, 황용순 (2023. 7). 신용정보에 따른 입원 및 수술 발생 상대위험도 적용방안 연구: 신용정보원 데이터 이용, 보험학회지, 제 135호, 101-125.
전희주, 인태교 (2024.4). 간편고지보험 고지항목별 무사고기간에 따른 암 발생 및 치료 상대위험도 예측, 보험학회지, 제 138호, 41-72. (KCI)
전희주, 문기태, 인태교 (2024, 4). 건강상태에 따른 사망률 및 유병기간 분석과 건강여명을 활용한 건강나이 산출에 관한 연구, 금융감독연구, 제 11권 1호, 33-66. (KCI)
전희주, 인태교 (2025, 4). 과거질병이력과 건강검진지표에 기반한 치매 발병 예측모형 개발 - 국민건강보험공단 노인코호트DB 사용, 금융감독연구, 제 12권 1호, 1-23. (KCI)
전희주, 인태교 (2025.4). 간편고지보험 가입대상자 우량층 확대를 위한 요율차등화 연구: 질병입원발생 및 질병수술발생을 중심으로, 보험학회지, 제142호, 115-141. (KCI)
인태교, 전희주 (2025, 5). 노인코호트DB를 이용한 개인건강상태에 따른 노인장기요양등급 예측모형, 한국데이터정보과학회지, 36(3), 443-455.
전문 분야
보험 배움 마당
실무 중심의 보험 데이터 분석 및 모델링 교육 과정을 통해 전문성을 향상시키세요.
엑셀365의 최신 통계 함수와 데이터 분석 도구를 활용하여 보험 실무에 필요한 데이터 처리 및 분석 능력을 향상시킵니다.
일반보험 프라이싱을 위한 빈도 및 심도 모형을 엑셀로 실습하며, 다양한 통계 기법과 시뮬레이션을 통해 실무 적용 능력을 강화합니다.
보험사에서 활용 가능한 머신러닝 기법을 중심으로 지도 및 비지도 학습의 이론과 실습을 병행합니다.
엑셀365에 내장된 파이썬 기능을 활용하여 데이터 전처리부터 분석, 시각화까지 통합된 분석 환경을 실습합니다.
보험 모델링 실무자료
동료들과 함께 학습하고 실무 경험을 공유할 수 있는 온라인 커뮤니티에 참여하세요.
최신 실무 자료
엑셀에서 파이썬을 활용하는 방법, 제한사항, 편의성 등을 포함한 완전한 가이드를 제공합니다.
판별 분석의 이론적 배경과 보험 위험도 분류에서의 활용법을 살펴보고, 실무 적용 사례를 제공합니다.
요인 분석의 이론적 배경과 보험 위험요인 구조 파악에서의 활용법을 살펴보고, 실무 적용 사례를 제공합니다.
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이메일
contact@insurance-ml.edu
전화번호
02-1234-5678
주소
서울특별시 강남구 테헤란로 123
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