보험 AI 확장을 위해 기업가치 4억 7천만 달러로 평가받으며 7,500만 달러 규모 시리즈 B 투자 유치

보험 청약 자료에는 간단한 신청서와 함께 수년치 손실 기록, 스프레드시트, 증빙 서류, 서로 완전히 일치하지 않는 정보가 포함될 수 있다. Kalepa는 이러한 청약 자료를 둘러싼 업무를 더 폭넓게 통합형 AI 워크플로에 포함하고, 운영, 인수심사, 가격 책정, 포트폴리오 관리 전반으로 플랫폼을 확장하기 위해 7,500만 달러 규모의 시리즈 B 투자를 유치했다.

이번 투자로 회사의 기업가치는 4억 7천만 달러로 평가됐으며, 총 누적 투자 유치액은 9,100만 달러가 됐다. Updata Partners가 이번 투자를 주도했으며, 기존 투자자인 IA Ventures와 Inspired Capital도 참여했다.

11월 5일 발표된 이번 투자는 Kalepa에 따르면 매출과 고객 수가 모두 세 배로 늘고, 플랫폼을 통해 처리되는 업무량은 네 배로 증가한 한 해 뒤에 이뤄졌다. 회사는 2년 넘게 현금 흐름 흑자를 유지하고 있다고도 밝혔다. Kalepa는 AI 제품군을 확장하고, 새로운 시장에 진출하며, 2027년에 직원 수를 두 배로 늘릴 계획이다.

인수심사 결정에 필요한 업무를 연결하다

Kalepa는 자사 제품을 보험 업계를 위한 “전문가급 AI”라고 설명한다. 이 제품은 신청서를 요약하는 데 그치지 않는다. 플랫폼은 위험을 파악하고 가격을 책정하며 보험 인수 여부를 결정하는 데 필요한 여러 단계에 걸쳐 업무를 수행하고 조율한다.

회사의 플랫폼 개요는 청약 자료 접수부터 적격성 검토, 분류, 위험 분석, 요율 산정, 견적 및 계약 체결, 포트폴리오 관리에 이르는 업무 흐름을 보여 준다. 먼저 신청서를 분류하고 누락된 정보나 상충하는 내용이 있는지 확인해야 한다. 그런 다음 보험사의 인수 기준과 지침에 비춰 평가해야 팀이 보험 조건과 가격을 검토할 수 있다.

각 단계는 서로 영향을 주고받는다. 자료를 접수할 때 잘못 추출한 항목 하나가 이후 요율 산정에 영향을 미칠 수 있고, 증빙 서류에서 조건 하나를 놓치면 인수심사 담당자가 위험을 바라보는 관점이 달라질 수 있다. 업무 흐름을 연결하면 각 단계에서 사람이 증거와 맥락을 다시 짜 맞추는 대신, 시스템이 이를 다음 단계로 이어 갈 수 있다.

투자 발표에 따르면 Kalepa의 보험 특화 AI 하네스는 이 업무를 수행하는 에이전트를 조율하고, 작업의 성격과 위험도에 맞춰 자율성 수준을 조정한다. 전문성이나 승인이 필요한 경우에는 사람이 참여하며, 결과물은 추적과 감사가 가능하도록 설계됐다.

다양한 문서를 근거가 연결된 데이터로 전환

Kalepa의 청약 자료 접수 문서에는 첫 단계에 대한 자세한 설명이 담겨 있다. 플랫폼은 이메일 전달, 포털, API를 통해 자료 묶음을 접수한 뒤 문서를 분류하고 위험 데이터를 추출한다.

지원되는 자료에는 ACORD 보험 양식, 스프레드시트, 손으로 쓴 메모, 손실 이력이 포함된다. 손실 이력은 과거 보험금 청구 기록으로, 인수심사 담당자가 신청자의 보험 손실 경험을 파악하는 데 도움이 된다. 같은 사업체에 관한 자료라도 형식과 품질은 크게 다를 수 있다.

Kalepa는 검증 절차에 문서와 연결된 근거 자료, 문서 간 일관성 확인, 신뢰도에 따른 제어 기능이 포함된다고 설명한다. 이는 추출 결과를 그저 신뢰해야 하는 단일 답변으로 취급하는 것보다 실무에 더 적합한 설계다. 검토자는 원본 자료를 다시 확인할 방법과 상충하는 내용을 찾아낼 수단이 필요하다.

예를 들어 두 문서가 위험 요소를 서로 다르게 설명한다면, 두 값을 모두 수집하는 것은 시작에 불과하다. 업무 흐름은 불일치를 자동으로 해소할 수 있는지, 아니면 의사결정에 영향을 미치기 전에 담당자에게 제시해야 하는지 판단해야 한다.

자동화 제어 기능을 갖춘 앙상블 엔진

Kalepa는 IT 및 AI 리더를 위한 기술 페이지에서 확률 모델과 결정론적 로직, 여러 단계의 제어 기능을 결합한 Ensemble Engine을 소개한다. 또한 자사 플랫폼을 API 우선의 모듈형 구조로 설명하며, 보험 계약 관리 시스템, 문서 플랫폼, 내부 데이터 레이크와 통합할 수 있다고 밝힌다.

이러한 조합은 보험 분야에서 중요하다. 확률 모델은 다양한 문서와 표현을 해석하는 데 도움이 되고, 결정론적 로직은 명시된 규칙이나 계산을 적용할 수 있다. 유용한 시스템이라면 이 둘을 연결하고, 남아 있는 불확실성을 해결하려면 인수심사 담당자의 판단이 필요한 시점을 파악해야 한다.

Kalepa는 자사 제품을 보험사의 핵심 시스템을 대체하지 않고도 인수심사 규칙과 위험 허용 기준에 맞춰 설정할 수 있다고 밝혔다. 기술적으로는 새로운 보험 계약 관리 시스템을 전제 조건으로 삼기보다, 기존 운영 환경에 AI를 도입하는 방향을 추구한다.

이 때문에 거버넌스 역시 업무 흐름의 일부가 된다. 에이전트가 어떤 작업을 완료할 수 있는지, 어떤 작업에 승인이 필요한지, 조치의 근거를 다음 검토자가 계속 확인할 수 있는지 등이 중요한 질문이다.

성장 관련 발표, 생산성과 인수심사 원칙에 주목

발표에 따르면 W.R. Berkley, Bowhead Specialty, AmRisc가 Kalepa의 고객사다. Kalepa의 더 넓은 시장에는 보험사, 총괄대리점, 재보험사, 보험 프로그램 관리사가 포함된다.

Kalepa는 인수 담당자 1인당 보험료가 30%~60% 증가하고, 견적 처리 시간이 58% 단축되며, 견적의 계약 전환율이 두 배로 높아지고, 합산비율이 960bp 개선되는 등 고객 성과를 보고했다. 이는 회사가 보고한 고객 성과이며, 모든 도입 사례에서 동일한 결과를 보장하는 것은 아니다.

이 지표들은 사업의 서로 다른 측면을 보여 준다. 인수 담당자 1인당 보험료는 담당자가 처리하는 사업 규모와 관련이 있는 반면, 견적의 계약 전환율은 견적이 실제 보험 계약으로 이어지는 비율을 나타낸다. 합산비율 개선은 보험 인수 성과와 관련된 지표다. 960bp는 960% 변화가 아니라 9.6%포인트에 해당한다.

이 차이는 중요하다. 더 많은 청약 건을 처리한다고 해서 반드시 더 나은 위험을 선택하는 것은 아니기 때문이다. 보험 AI의 사업적 가치는 운영 속도를 요율 산정의 원칙과 그 결과로 형성되는 포트폴리오의 질에 연결해야 한다.

Kalepa의 공동 창업자 겸 CEO인 Paul Monasterio는 보도자료에서 “보험업은 숙련된 전문가의 판단을 바탕으로 운영되며, 당사의 Professional Grade AI에도 같은 기준을 적용합니다”라고 말했다. 그는 사람과 AI의 업무 분담을 적절히 설계하면 숙련된 직원들이 복잡한 위험, 판단이 엇갈리는 사안, 보험 브로커와의 관계에 집중할 수 있다고 덧붙였다.

확대되는 제품군을 뒷받침할 신규 자금과 리더십

Kalepa의 직전 투자 유치는 2021년에 이뤄진 1,400만 달러 규모의 시리즈 A였으며, Inspired Capital이 주도하고 IA Ventures가 참여했다. 이번 신규 투자 라운드는 채용 확대 계획과 함께 보험 가치 사슬의 더 많은 영역으로 사업을 확장하는 데 쓰일 예정이다.

회사는 Affirm에서 12년간 근무하며 실시간 보험 인수 시스템 구축을 지원한 Garrett Schlesinger를 최고기술책임자로 영입했다. 그 밖에 Addepar 출신 최고매출책임자 David Meister, Palantir와 Butterfly Network 출신 제품 총괄 Audrey Howell, Block과 Shopify 출신 인재 총괄 Tim Khoo-Jones도 고위 임원으로 합류했다.

2018년에 설립된 Kalepa는 전문 지식과 업무를 실행하고 기록할 수 있는 소프트웨어를 연결하는 더 큰 기업용 AI 시장을 공략하고 있다. Unite.AI가 다룬 거버넌스 체계 아래 이루어지는 기업용 AI 의사결정 역시 추천을 권한, 증거, 결과와 연결해야 한다는 같은 필요성을 살펴본다.

Kalepa의 다음 단계는 이러한 접근 방식을 더 많은 보험 업무와 시장에서 유용하게 만드는 것이다. 7,500만 달러 규모의 시리즈 B 투자로 사업 확장에 필요한 자원을 확보했지만, 운영 측면의 과제는 여전히 명확하다. 사업의 지속 가능성을 뒷받침하는 판단력과 원칙을 잃지 않으면서 보험사가 더 많은 업무를 처리하도록 돕는 것이다.