SNS상 키워드 추출해 부당한 보험금 청구 사례 적발
보험사들이 갈수록 치밀해지는 보험사기 수법에 대응하기 위해 인공지능을 적극적으로 도입하고 있다. 빅데이터와 인공지능을 결합해 계약 체결 시점부터 의심 대상을 선별하기도 하고, SNS(소셜네트워크서비스)에서 언급되는 보험사기 관련 키워드를 추출해 부당한 보험금 청구를 막는 등 다양한 시스템을 구축하고 있다.
11일 보험업계에 따르면, 보험사들은 최근 늘어나고 있는 보험사기를 예방하기 위해 인공지능을 탑재한 보험사기 예방 시스템 구축에 나서고 있다.
작년 말 기준 금융감독원이 적발한 보험사기 건수는 총 88만912건으로 전년 동기 대비 10.4% 늘었고, 보험사기 적발 금액은 8809억1200만원으로 전년 동기 대비 10.4% 증가했다.
이처럼 증가하는 보험사기에 대응해 교보생명은 지난 5월 보험사기특별조사팀 실무자 업무 노하우에 디지털 기술을 접목해 보험사기예측시스템 'K-FDS'를 개발했다.
교보생명 관계자는 "점차 조직화되고 지능화되는 보험사기를 예방하기에 기존 통계기반 분석기법으로 한계를 느껴 지난 2018년 1월부터 약 2년간의 시간을 거쳐 시스템을 개발했다"며 "인공지능이 최신 보험사기 적발자 패턴을 학습해 유사한 패턴을 찾아내도록 머신러닝 알고리즘기반 보험사기 인지시스템을 개발하게 됐다"고 말했다.
K-FDS를 약 5개월간 적용한 결과, 250여건 보험사기가 인지됐다. 12건 보험사기 적발을 완료했고, 보험사기 금액 6억6000만원을 적발했다.
오렌지라이프는 지난 9월 빅데이터와 인공지능을 접목한 '보험사기 예측 모델'을 구축했다. 이 모델은 보험계약 체결 시점부터 보험사기 의도 여부 판단해 보험사기 위험도가 높은 대상을 신속하게 파악한다.
인공지능이 보험사기 사례를 연구하고, 빅데이터가 보험사기 보험금 청구 사례들을 종합적으로 분석해 보험사기 가능성이 높은 대상을 찾아내는 것이다.
오렌지라이프 관계자는 "과거 적발된 보험사기 사례와 관련해 다양한 가설을 수립하고, 이를 기반으로 약 150개 변수를 생성해 대내·외 빅데이터를 분석한 후 인공지능 적용 모델을 구축했다"며 "보험계약 체결 시점부터 보험사기 의도 여부 판단이 가능하며, 상대적으로 보험사기 위험도가 높은 대상을 신속하게 파악할 수 있다"고 설명했다.
신한생명은 지난달 SNS를 통한 보험사기를 예방할 수 있는 시스템을 개발했다. 인터넷 카페와 블로그 등을 통해 보험사기를 공모하는 경우, 키워드를 통해 추출해 부당한 보험금 청구를 막는 방식이다. 의심도가 높은 경우, 보험사기 전담조직 담당자에 자료를 전달한다.
또, 신한생명은 통계나 연산 자료에만 한정됐던 보험사기 자료를 시각화했다. 지역별 지도를 만들어 보험사기 적발 사례가 높은 병원 등을 직관적으로 표시했다.
신한생명 관계자는 "늘어나는 SNS 보험사기 모의에 대한 데이터를 인공지능을 통해 빠르고 정확하게 자료를 확보해 보험사기를 예방할 수 있다"며 "보험사기 자료를 시각화해 보험사기 전담조직 담당자가 바뀌더라도 지역마다 현안을 빠르게 파악할 수 있다"고 밝혔다.
