자율적으로 의사결정하고 도구를 호출하며 외부 환경을 바꾸는 에이전틱 AI를 위한 보험 인수·가격 책정·계약 설계의 수학적 프레임워크를 제안한 논문이다. 배포 시스템을 자율성 수준, 운영 권한, 권한 노출, 거버넌스 성숙도, 의존성 집중도로 구성된 리스크 상태로 표현하고, 이를 사고 확률·손실 심도·보험료·공제액·커버리지 배분·약정 조건으로 매핑한 뒤 참여·수익성·인센티브 정합성 제약 하의 계약 최적화 문제로 정식화한다. 보험 가능 영역의 특성화, 노출 증가에 따른 실현가능성의 단조 악화, 거버넌스 인증 임계값 등 구조적 성질을 정립했으며, 의료 사례 연구로 계약 최적화와 자동 청구 처리를 예시한다. 보험을 운영 비용이자 AI 배포의 규제 메커니즘으로 해석해, 에이전트 배포 리스크를 계량화하려는 기업과 보험사에 이론적 출발점을 제공한다.

• •에이전틱 AI 배포를 자율성·권한·거버넌스 성숙도 등으로 구성된 리스크 상태로 모델링
• •리스크 상태를 사고 확률·손실 심도·보험료·공제액·약정으로 매핑하는 계약 최적화 문제 정식화
• •보험 가능 영역 특성화, 노출 증가 시 실현가능성 단조 악화, 거버넌스 인증 임계값 등 구조적 성질 증명
• •보험을 운영 비용이자 AI 배포의 규제 메커니즘으로 해석, 의료 사례로 자동 청구 처리까지 예시