1. 시험 정보
1) 보험계리사란?
보험과 연금, 기금의 수학에 관한 업무를 수행하는 사람을 보험계리사라고 합니다. 또한, 보험사와 보험계약자 둘 다 손해보지 않게 보험을 만들고 계산을 하며 증권사로 치면 퀀트같은 존재입니다. 보험은 수지상등의 원칙과 대수의 법칙 등 보험 수리적 원리에 기초하여서 성립된 것이기 때문에 보험계리사의 전문지식은 무조건 필요합니다. 당연히 보험을 판매하는 보험설계사와 다르며, 우체국 계리직 공무원과도 다른 직업입니다.
수학 및 통계 전문직 중에 매우 어려운 편이며, 대학 수학 중에서도 수학 및 통계한 전공자 수준의 수학과 통계학 지식이 필요하기 때문에 진입장벽이 매우 높습니다. 수험 및 실무에 필요한 수학의 난이도와 깊이가 공인회계사보다 더 어려운 금융분야 극강의 전문직 면허입니다.
2) 보험계리사 업무
- 보험료 및 책임준비금 산출방법서의 작성에 관한 내용
- 책임준비금과 비상위험준비금 등 준비금의 적립과 준비금에 해당하는 자산의 적정성에 관한 내용
- 잉여금의 배분, 처리 및 보험계약자 배당금의 배분에 관한 내용
- 지급여력비율을 계산중 보험료 및 책임준비금과 관련된 내용
- 상품공시자료 중 기초서류와 관련된 내용
3) 1차 시험
- 영어, 보험계약법, 보험업법 및 근로자퇴직급여보장법, 경제학원론, 보험수학, 회계원리의 과목이 시험 범위입니다.
- 영어는 공인 시험으로 대체됩니다. 기준 점수는 TOEIC 700점, TEPS 340점, TOEFL 71점, FLEX 625점, G-TELP 65점 이상 받으셔야 통과하실 수 있습니다.
- 1교시는 법 과목(보험계약법, 보험업법 및 근로자퇴직급여보장법)과 경제학원론 두 과목입니다.
- 보험 관련 법 과목: 계산 과목에 비하여 응용하는 부분이 적어서 고득점을 접근하기가 꽤 쉽습니다. 그러나 암기과목이기 때문에 휘발성이 높으며 법 조항이 많아 꼼꼼하게 공부하셔야 합니다. 보험계약법은 판례 중심으로, 보험업법 및 근로자퇴직급여보장법은 기출문제를 중심으로 학습하는 것이 효율적입니다.
- 경제학원론: 미시경제학과 거시경제학 그리고 국제경제 파트로 구분합니다. 이론과 문제풀이의 간극이 매우 심한 편이라서 처음부터 개념을 확실하게 잡고 시작하셔야 합니다.
- 2교시는 보험수학과 회계원리입니다. 1교시에 비해 2교시 과목이 훨씬 난이도가 높습니다. 또한, 대부분 계산문제로 이루어져 있어서 시간이 부족하다고 느끼실 수 있기 때문에 시간 배분을 잘하셔야 합니다.
- 보험수학: 보험수학, 일반수학, 확률과 통계로 3개의 파트로 구분할 수 있습니다. 보험수학은 전공자들에게도 생소한 개념으로 이루어져 있으며, 2차 시험과 연결이 되기 때문에 과락만 면하는 마음가짐이 아니라 꼼꼼하게 학습하셔야 합니다.
- 회계원리: 회계 기초를 포함하여 재무회계, 원가관리회계 모두 출제가 됩니다. 앞의 내용을 모르면 뒤의 내용도 이해하기 어려운 과목이기 때문에 이론 부분에서 과도하게 시간을 많이 할애하는 것보다 문제를 푸는 스킬을 향상하는데 조금 더 초점을 두는 것이 좋습니다.
4) 2차 시험
- 2차 시험은 1차 시험에 합격한 해를 포함해서 5년간 응시가 가능하여 5년 동안 과목별 부분합격을 하실 수 있습니다. 각 과목당 시험 시간은 130분이며 토요일, 일요일 시험을 나눠서 칩니다.
- 토요일은 1교시에 계리리스크관리, 2교시에 보험수리학, 3교시에 연금수리학을 칩니다.
- 일요일에 시험을 치는 과목은 1교시에 계리모형론, 2교시에는 재무관리 및 금융공학입니다.
5) 합격 기준
합격 인원은 1차 시험, 2차 시험 모두 제한이 없으며, 1차 시험은 과목 총 평균 60점 이상, 과락 40점 제한을 만족시키면 됩니다. 객관식 4지 선택형으로 이루어져 있습니다. 2차 시험은 전 과목이 모두 60점 이상 득점해야 하는 절대평가 방식으로 이루어져 있습니다.
2. 직업 전망
보험계리사의 연봉은 대략 하위 4,500만 원, 중위 5,350만 원, 상위 6,200만 원입니다. 대형 보험사의 경우 초봉으로 5,000만 원 이상을 주는 경우도 많으며 인상률은 많이 높은 편이 아닙니다. 그러나 억대 연봉을 받는 보험계리사도 매우 많습니다. 또한, 향후 5년 정도 수요가 증가할 것으로 예상하는 경우가 많고 통계 산출이 점점 더 중요해지기 때문에 전망이 좋은 편이라고 할 수 있습니다.
