[이번 주 AI가 던진 미래의 신호] AI가 기업과 시장을 연결하는 새로운 중개자가 되고 있다 마케팅에서는 소비자가 검색결과를 직접 비교하는 대신 AI에게 질문하고 추천받기 시작하면서, 기업의 경쟁도 검색 순위에서 AI의 답변에 선택되는 AI 최적화(AIO)로 이동하고 있습니다. 앞으로 AI 에이전트가 탐색과 비교를 넘어 예약과 구매까지 대신하게 되면 기업은 인간 고객뿐 아니라 고객을 대신해 판단하고 행동하는 AI에게도 선택받아야 합니다.   공급망에서도 비슷한 변화가 나타나고 있습니다. 제조사와 유통사가 각자의 수요·재고·생산을 최적화하던 방식에서 벗어나, AI 에이전트가 기업의 경계를 넘어 데이터를 공유하고 생산계획과 원재료, 재고와 배송을 함께 조정하는 Agentic Supply Chain이 등장하기 시작했습니다. 앞으로 기업의 경쟁력은 AI를 얼마나 잘 사용하는가를 넘어, AI가 고객과 기업을 연결하는 새로운 시장에서 얼마나 잘 선택되고 연결되는가에 의해 달라질 것입니다.   미래학자 이경상 책임교수 godo@kaist.ac.kr "© 2026 [남다른 미래의 창]. All rights reserved. 본 자료의 저작권은 [남다른 미래의 창]에게 있습니다. 저작권자의 명시적 동의 없이 본 자료의 전부 또는 일부를 편집, 복제, 배포, 전송하는 행위는 저작권법에 의해 엄격히 금지되며 법적 처벌을 받을 수 있습니다."

 

[Future Signal] SEO에서 AIO로, 기업 마케팅의 게임이 바뀐다

- 검색결과 상위보다 AI의 답변에 선택되는 브랜드가 중요해진다

 

[이번 주의 뉴스 | 2026. 8. 11] 프랑스 언론단체가 Google의 AI 기사 요약이 원본 사이트 방문과 수익을 감소시킨다며 경쟁당국에 개입을 요청했다. 프랑스 규제기관 Arcom은 AI 요약으로 언론 사이트 트래픽이 33~38% 감소한 것으로 추산했다.

 

프랑스 언론사들은 왜 Google의 AI 검색에 강하게 반발하고 있을까? 그동안 Google과 언론사는 서로에게 필요한 관계였다. 언론사가 기사를 만들면 Google은 검색결과에 기사를 보여주고, 사람들은 링크를 클릭해 언론사 사이트로 들어갔다. 언론사는 이렇게 들어온 독자를 광고와 유료 구독으로 연결해 수익을 만들었다. 그런데 생성형 AI가 이 오래된 관계를 흔들기 시작했다. 

 

이제는 사용자가 여러 사이트를 직접 방문하지 않아도 된다. AI가 여러 콘텐츠를 대신 찾아 읽고 핵심 내용을 종합해 검색 화면에서 바로 답을 만들어주기 때문이다.

콘텐츠 → AI가 탐색·요약 → 바로 답변 → 사용자

여기에서 사라지는 것이 바로 **‘클릭’**이다. 실제로 AI 검색이 등장하면 언론사 사이트로 이동하는 클릭이 크게 줄어들고 있다는 연구 결과도 나오고 있다.

 

문제는 이것이 언론사만의 위기가 아니라는 점이다. 소비자가 검색결과의 링크를 클릭하지 않고 AI의 답변만 보고 판단하기 시작한다면, 지난 20여 년간 기업의 디지털 마케팅을 지배해온 **SEO(Search Engine Optimization, 검색엔진 최적화)**의 게임 규칙도 달라질 수밖에 없다.

 

검색하는 소비자에서 AI에게 묻는 소비자로

이제는 ChatGPT나 Gemini에 이렇게 물을 수 있다.

“부모님과 제주도에서 3박 4일 여행하려고 해. 바다가 보이고 조용하면서 1박 30만원 이하인 호텔 세 곳을 찾아 장단점을 비교해줘.” 

AI가 여러 정보를 찾아 조건에 맞는 호텔을 비교하고 추천한다. 소비자는 수십 개의 검색결과를 직접 열어볼 필요가 없다. 결국 기업의 마케팅도 “검색에서 몇 등인가?”에서 “AI가 고객에게 우리 회사를 추천하는가?”로 바뀐다.

 

바로 여기에서 AIO(AI Optimization, AI 최적화)가 등장한다.

 

AIO는 사람들이 AI에게 질문했을 때 AI가 우리 기업과 상품, 콘텐츠를 발견하고 이해하고 신뢰하여 답변이나 추천에 포함하도록 만드는 활동이다. 현재 업계에서는 GEO(Generative Engine Optimization), AEO(Answer Engine Optimization) 등의 용어도 함께 사용되고 있다.

 

SEO가 ‘검색에서 발견되는 경쟁’이었다면 AIO는 ‘AI의 답변에 선택되는 경쟁’이다.

 

 

SEO가 사라지는 것은 아니다. AI 역시 웹에서 신뢰할 정보를 찾아야 한다. 다만 기업이 관리해야 할 영역이 검색순위에서 ‘AI가 인터넷 전체의 정보를 통해 우리 기업을 어떻게 이해하는가’로 확대되는 것이다.

 

 

기업 마케팅은 이미 움직이기 시작했다

첫째, 검색순위에서 AI 추천으로 이동한다. 기업들은 Google 상위 노출뿐 아니라 ChatGPT·Gemini 등의 답변에서 자사 브랜드가 얼마나 노출되고 추천되는지를 새로운 마케팅 지표로 보기 시작했다.

 

둘째, 홈페이지 관리에서 AI 평판 관리로 이동한다. AI는 홈페이지뿐 아니라 언론기사, 리뷰, 전문가 평가, 비교자료 등 여러 출처를 종합한다. 따라서 “AI는 인터넷에 흩어진 정보를 통해 우리 회사를 어떻게 이해하고 있는가?”가 중요해진다.

 

셋째, 마케팅 성과의 기준이 달라진다. 검색순위, 페이지뷰, 클릭률에 더해 앞으로는 AI 답변에서 얼마나 언급되는가, 어떤 질문에서 추천되는가, 경쟁 브랜드와 비교해 어떻게 평가되는가가 새로운 지표가 될 가능성이 크다.

 

AIO는 새로운 갈등을 만든다

AIO가 기업에는 기회라면 콘텐츠를 생산하는 언론사에는 생존의 문제가 될 수 있다. 

앞으로 중요한 질문과 갈등들이 생길 것이다.

AI가 콘텐츠로 가치를 만들면 원 콘텐츠 생산자에게 어떻게 보상할 것인가? AI가 기업에 대해 잘못된 정보를 제공하면 누가 책임질 것인가? SEO 스팸처럼 AI 추천을 노리는 ‘AIO 조작’이 등장하지 않을까?

결국 AIO는 새로운 마케팅 기법 하나의 문제가 아니다. AI가 소비자와 기업 사이의 새로운 중개자가 되면서 정보·광고·브랜드·콘텐츠 산업의 가치배분 구조가 다시 설계되는 변화이다.

 

미래학자 인사이트 | AIO 다음에는 무엇이 오는가

더 큰 변화는 이제부터다.

지금은 사람이 AI에게 질문하고 AI가 제품이나 서비스를 추천한다. 그러나 AI 에이전트가 발전하면 소비자를 대신해 탐색하고 비교하고 예약하고 구매하는 단계로 넘어간다.

그렇게 되면 기업 마케팅의 고객은 인간만이 아니다. 인간 고객과 그를 대신해 판단하고 행동하는 AI 에이전트를 동시에 설득해야 하는 시대가 열린다.

AI 에이전트 시대에는 AI의 선택을 실제 거래로 연결하는 기업이 시장을 선점하게 될 것이다.

 

[AX 성공사례 인사이트] 생명보험 산업 AX 미래

AI가 생명보험의 일하는 방식을 다시 설계하기 시작했다

TAL·Manulife·Ping An에서 읽는 보험 AX의 미래

 

대표 뉴스 | 2026. 8. 14BCG, 호주 생명보험사 TAL을 ‘AI Transformist’ 대표 사례로 선정BCG는 새롭게 발표한 Tech–Industry Partnership 연구에서 TAL과 Microsoft의 협력을 AI로 기업의 핵심 업무를 변화시키는 대표적인 ‘AI Transformist’ 사례로 소개했다. TAL의 AI 지식베이스는 질문 한 건당 약 7분을 절약하고 사용자 긍정평가 93%를 기록했다.

 

생명보험 산업에서 AI의 역할이 빠르게 달라지고 있다. 초기에는 문서 작성이나 정보검색을 돕는 도구로 활용했지만 이제는 보험가입 심사와 보험금 청구, 고객서비스와 영업 등 핵심 업무로 들어가고 있다.

BCG가 8월 14일 발표한 연구는 이러한 변화를 잘 보여준다. BCG는 기업과 기술기업의 AI 협력이 단순한 기술 구매를 넘어 양측의 산업지식과 기술을 결합해 핵심 업무를 함께 재설계하는 방향으로 이동하고 있다고 분석했다.

글로벌 생명보험사들의 사례를 함께 살펴보면 AX의 진화 방향은 더욱 분명해진다. 호주 TAL에서는 AI가 직원의 지식검색과 상담을 지원하고, 캐나다 Manulife에서는 보험가입 심사의 일부를 처리하며, 중국 Ping An에서는 보험회사의 주요 업무를 연결하는 운영 인프라로 확대되고 있다.

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TAL(호주) | 보험지식을 찾는 7분을 되돌려주다

호주의 대표적인 생명보험사 TAL은 2023년 Microsoft 365 Copilot Early Access Program에 참여하면서 생성형 AI 활용을 시작했다. 초기 사용자들은 반복 업무에서 주당 평균 1~2시간을 절약했고 일부 직원은 5~6시간까지 절약한 것으로 나타났다.

 

TAL은 이후 범용 AI 활용을 넘어 보험업무에 특화된 AI 구축으로 방향을 확대했다. 2024년 Microsoft와 전략적 기술협약을 체결하고 Azure OpenAI Service를 활용해 보험금 청구업무를 위한 Claims Assist Knowledge Search를 구축했다.

 

보험금 청구 담당자는 고객의 질문에 답하기 위해 복잡한 보험규정과 내부 자료를 수시로 확인해야 한다. Claims Assist는 직원이 자연어로 질문하면 TAL의 내부 지식에서 관련 내용을 찾아 정리해 제공한다.

 

성과는 구체적이었다. AI Knowledge Assistant는 3만7,000건 이상의 보험금 청구 관련 질문을 처리했고 질문 한 건당 평균 약 7분을 절약했으며 사용자 긍정평가 93%를 기록했다.

 

TAL은 이어 고객과의 통화를 전사하고 핵심 내용을 자동으로 정리하는 Post-call Summarisation Tool을 도입했다. 2026년 4월까지 12만 건 이상의 보험금 관련 통화를 처리했다.

TAL의 AX가 보여주는 핵심은 명확하다. AI에 검색과 기록을 맡기고 직원의 시간을 고객에게 돌려준 것이다.

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Manulife(캐나다) | AI가 보험가입 심사를 맡기 시작하다

캐나다 Manulife에서는 AI가 지식검색을 넘어 보험의 핵심 판단 업무인 언더라이팅으로 들어갔다.

 

Manulife는 자체 AI 기반 자동 언더라이팅 시스템 MAUDE(Manulife Automated Underwriting Decision Engine)​를 구축했다. 보험가입 신청이 들어오면 시스템이 위험요인을 평가해 일정한 조건을 충족하는 건을 자동 처리하고, 복잡하거나 추가 판단이 필요한 건을 인간 언더라이터에게 전달한다.

 

2026년 공개된 자료에 따르면 MAUDE는 적격 개인 생명보험 신청의 상당 부분을 자동화하고 있으며, 조건을 충족하는 고객은 최단 2분 만에 가입 승인을 받을 수 있다.

 

표준적인 심사를 AI가 담당함으로써 인간 언더라이터는 복잡한 위험평가와 예외적인 사례에 더 많은 시간을 사용할 수 있게 됐다.

 

Manulife의 변화는 TAL과 차이가 있다. TAL이 직원의 탐색 시간을 혁신했다면 Manulife는 판단 시간을 혁신하고 있는 것이다.

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Ping An(중국) | AI가 보험회사를 움직이는 인프라가 되다

중국 Ping An에서는 AI 활용 규모가 다시 한 단계 확대된다.

Ping An이 공개한 2025년 실적에 따르면 생명보험 계약의 94%가 수초 내 언더라이팅됐으며 생명보험 청구의 59%가 Quick Claim을 통해 처리됐다. AI 서비스 담당자는 약 17억 회의 고객서비스를 처리했으며 이는 전체 고객서비스의 약 80%에 해당한다.

 

보험금 청구 분야의 ‘111 Quick Claims’는 이러한 변화를 상징적으로 보여준다. 한 문장으로 사고를 접수하고 → 한 번의 클릭으로 자료를 제출하면 → 1분 내 청구 심사가 이루어지는 방식이다.

 

AI 활용은 영업과 내부 업무에도 확산됐다. 2025년에는 23만 명 이상의 직원이 내부 AI Agent 플랫폼을 사용했고 7만 개 이상의 AI Agent 애플리케이션이 만들어졌다. AI Agent가 지원한 판매액도 1,331.79억 위안에 달했다.

 

Ping An의 특징은 특정 AI 서비스 하나의 성공에 있지 않다. 언더라이팅·청구·고객서비스·판매 등 보험사의 여러 기능에 AI가 대규모로 내재화되고 있다는 데 의미가 있다.

 

세 회사가 보여주는 생명보험 AX의 미래

세 사례는 AI의 적용단위가 Task에서 Process로, 다시 Operating Model로 확대되고 있음을 보여준다.

 

여기에서 세 가지 중요한 미래 변화가 나타난다.

첫째, AI 경쟁의 단위가 ‘도구 도입’에서 ‘업무 재설계’로 이동한다.

몇 명이 AI를 사용하는지가 아니라 가입과 심사, 고객서비스와 청구의 흐름이 얼마나 달라졌는지가 중요해진다. 앞으로 AX의 핵심 성과지표도 AI 사용률보다 핵심 프로세스의 변화와 실제 사업가치가 될 가능성이 크다.

둘째, AI의 역할이 ‘답변’에서 ‘행동’으로 이동한다.

TAL에서는 AI가 필요한 정보를 찾아주지만 Manulife에서는 보험가입 심사에 참여하고, Ping An에서는 보험금 청구와 고객서비스, 판매까지 실제 업무를 수행한다. Agentic AI가 확산될수록 기업의 질문도 “AI를 어디에 사용할 것인가”에서 “AI에게 어디까지 맡길 것인가”로 바뀔 것이다.

 

셋째, 경쟁우위의 원천이 범용 AI에서 ‘산업지식 × 데이터 × AI’로 이동한다.

보험사가 글로벌 기술기업보다 뛰어난 AI 모델을 직접 개발할 필요는 없다. 중요한 것은 자신이 수십 년간 축적한 보험 데이터와 업무지식, 프로세스를 AI와 얼마나 깊게 결합하느냐이다. 

 

AX의 승자는 AI를 가장 많이 도입한 보험사가 아니라, AI와 인간의 역할을 가장 잘 다시 설계한 보험사가 될 것이다.

 

[지방정부티비유=미래학자 이경상]