보험 상품 자체도 특허가 되나요?

상품 약관은 아닙니다. 그것을 만들거나 운영하는 처리 구성은 특허 쪽이죠.

금융 서비스는 별도 규제도 보나요?

상품 인가와 판매에는 각각 기준이 있습니다. 특허와는 다른 갈래죠.

같은 회사의 다른 건이 있던데요?

한 회사가 여러 자리를 나눠 세우는 경우입니다. 겨누는 자리가 다르면 각각 두어야 각각 막죠.

특허

파라메트릭보험특허, 지급 방아쇠로 쓸 수 있는지 가려낸 특허등록 사례

#파라메트릭보험특허 #특허등록 #특허출원 #피해 데이터 #커넥티비티 드롭아웃 확률

2026.07.29윤웅채 변리사

#파라메트릭보험특허데이터 기반 파라메트릭 보험 제공 장치 및 그 방법
#특허등록10-2666070
#소요기간특허출원 후 등록까지 16개월

사례 미리보기

파라메트릭보험특허, 피해 데이터를 모아 기계 학습으로 망의 커넥티비티 드롭아웃 확률을 만들고, 그 값이 파라메트릭 보험의 주요 트리거로 쓸 만한지를 판단하는 장치와 방법이 특허등록됐습니다. 특허법인 테헤란이 진행한 출원 건의 등록 정보와, 파라메트릭보험특허를 준비할 때 자주 나오는 질문을 함께 정리했습니다.

등록 개요

발명의 명칭: 데이터 기반 파라메트릭 보험 제공 장치 및 그 방법
출원번호(일자): 10-2022-0175591 (2022.12.15)
등록번호(일자): 10-2666070 (2024.05.09)

2022.12.15

특허 출원

10-2022-0175591

2024.05.09

특허 등록

10-2666070

사례 소개

파라메트릭보험특허는 확률을 계산한 데 있지 않고 그 값을 지급 기준으로 삼아도 되는지 가렸는지에서 갈립니다.

지수형 보험은 무엇을 기준으로 삼을지가 어렵다

이번 사례는 데이터 기반 파라메트릭 보험 제공 장치 및 그 방법입니다. 파라메트릭 보험은 정해 둔 값을 넘으면 손해를 따지지 않고 바로 지급합니다. 심사가 짧아 빨리 받죠. 문제는 그 기준값을 무엇으로 삼느냐입니다. 실제 피해와 잘 맞아떨어지는 값이어야 하는데, 그런지 아닌지를 미리 알기 어려워요. 잘못 잡으면 피해가 없는데 지급되거나, 큰 피해에도 지급되지 않습니다. 상품을 만들려는 쪽에서 가장 막히는 자리입니다.

학습으로 확률을 만들고 쓸 만한지 판단한다

이 건은 그 판단까지 담았습니다. 수집부가 정보 제공 서버에서 피해 데이터를 모으죠. 그다음 그 데이터를 전처리하고, 인공지능 기반 기계 학습을 수행합니다. 학습 결과를 근거로 그 피해 데이터와 관련해 망에 대한 커넥티비티 드롭아웃 확률을 만들고요. 여기까지가 값을 만드는 자리입니다. 이어서 만들어진 그 확률이 특정 파라메트릭 보험의 주요 트리거로 쓸 수 있는지를 판단합니다. 값을 내놓고 끝내지 않고 쓸 만한지를 가리는 자리죠. 쓸 수 있다고 판단되면 그 보험에 대해 미리 설정된 트리거에 반영하고요. 보험을 만들려는 쪽이 기준을 정하는 틀을 얻는 셈입니다. 청구항은 수집부와 전처리·학습·확률 생성·판단의 흐름을 차례로 적었습니다.

본 파라메트릭보험특허 건은 특허출원에서 등록까지 약 16개월이 걸렸습니다.