통지서 숫자는 보이는데, 무엇이 얼마나 반영됐는지는 흐립니다. 각 보험사가 내놓는 ‘갱신 산출 체계/알고리즘’ 공개자료를 읽을 줄 알면, 평균 인상과 내 개인 신호를 분리해서 볼 수 있어요.
여기선 회사별 문서에서 반복적으로 등장하는 공통 축만 추려 설명합니다. 복잡한 수식 대신, 바로 적용 가능한 읽기 순서와 가늠식으로 정리했어요.
알고리즘 공개자료에서 반복되는 7가지 공통 축
-
담보별 손해율: 통원/입원/처방, 비급여 묶음(도수·주사·MRI 등)을 분리해 손해율 반영.
-
연령 위험률: 연령구간이 바뀌면 구조적으로 가산(연령 단계 위험률).
-
급여/비급여 분리: 비급여 축의 변동폭이 별도로 산정·반영될 수 있음.
-
경험요율/표준요율 혼합: 회사·상품의 실제 손해율(경험)과 표준모형을 가중 평균.
-
신뢰도(크레더빌리티) 가중치: 데이터 표본이 적을수록 표준 쪽 가중↑, 표본이 충분하면 경험치 가중↑.
-
개인이용 신호: 일정 기간의 비급여·빈도·집중 사용 패턴을 계수(k) 형태로 반영할 수 있음.
-
상·하한 캡/스무딩: 급격한 변동을 막는 캡/바닥 또는 다년 평균화(스무딩) 장치.
공개자료, 이렇게 읽으면 쉽다(순서 제시)
-
세대/상품 구조 확인: 급여·비급여 분리 여부, 특약 단위.
-
담보별 손해율 표기 찾기: 어떤 담보가 몇 % 변동 기여했는지.
-
연령 위험률 문구 체크: 구간 이동 반영 여부.
-
경험 vs 표준 가중: 어떤 기간 데이터를 몇 대 몇로 섞는지.
-
개인이용 반영식 존재 여부: ‘개별 이용량 반영’ 문구와 계수 범위.
-
캡/스무딩 조건: 상한·하한 또는 단계적 적용 규칙.
-
적용 시점: 통지 후 언제부터 납입액이 바뀌는지.
작은 수식 하나면 감이 온다(개인 가늠식)
-
현재 월보험료
P₀ -
담보·세대 기본 변동률
r -
개인이용 계수
k(비급여·빈도·집중도 신호) -
새 월보험료(가늠치) →
P₁ = P₀ × (1 + r) × k-
급여 위주/저빈도:
k ≈ 1.00~1.02 -
비급여 다빈도/단기 집중:
k ≈ 1.05~1.25
-
캡/스무딩이 있으면 회사 규칙에 따라
P₁이 상·하한으로 다듬어집니다.
케이스별 해석 예시(가상 수치)
-
A | 평균 인상 + 연령 구간 이동, 개인 사용 낮음
-
r=+8%,k=1.01→ 체감은 평균 수준에 가깝고 약간 상향.
-
-
B | 비급여 묶음 손해율 악화 + 개인 비급여 다빈도
-
r=+10%,k=1.15→ 평균보다 뚜렷한 상향. 비급여 회차·간격 설계 필요.
-
-
C | 캡 적용(상한 12%)
-
산식상
+16%라도 적용 상한으로+12%반영.
-
문서에서 놓치기 쉬운 문구(번역기 없이 읽는 팁)
-
“담보별 경험손해율 가중”: 통원/입원/처방·비급여를 각각 반영했다는 뜻.
-
“신뢰도 가중치 적용”: 표본이 작은 담보는 표준모형 비중이 커진다.
-
“개인 이용량 반영”: 특정 기간의 비급여 금액·빈도 신호를
k로 붙인다. -
“단계적 적용”: 다년 평균 또는 구간별 점프(예: 연령 구간 이동).
내 갱신 대응 루틴(5단계)
-
통지서·공개자료에서 담보별 기여를 메모
-
최근 6~12개월 지급내역 PDF로 비급여 합계·빈도 확인
-
P₁ = P₀ × (1+r) × k로 가늠치 산출 -
비급여 회차·간격 재설계, 통원 한도/공제 총지출 기준 비교
-
필요 시 특약 축소/다이어트 시뮬 후 변경
FAQ
-
Q. 회사마다 알고리즘이 완전히 다른가요?
-
A. 표현은 달라도 담보별 손해율·연령 위험·비급여 분리·가중 평균 같은 공통 축이 반복됩니다.
-
-
Q. 평균 인상률과 내 인상률이 다른 이유는?
-
A. 개인 이용 계수(
k)와 담보 구성 차이 때문. 내 패턴이 체감을 좌우합니다.
-
-
Q. 비급여를 줄이면 바로 효과 있나요?
-
A. 월 비급여 합계·집중도를 낮추면 대개 다음 갱신 체감이 완만해집니다.
-
결론｜알고리즘은 틀, 체감은 습관
실손보험 보험사별 갱신 알고리즘 공개자료 요약의 요지는 간단합니다. 문서에서 담보 손해율·연령 위험·개인 계수만 찾아도 절반은 끝나요. 나머지는 당신의 이용 패턴이 만듭니다. 오늘 지급내역을 열고, 비급여 회차와 간격부터 다듬어 보세요.
