보험업계는 보험사기 모니터링 고도화에 집중하고 있다. 보험사기가 날로 조직적이고 지능적으로 진화하자 기존 모니터링 방식에서 더 나아가 인공지능(AI), 빅데이터 등 디지털 분석 기법을 적용해 자체 대응을 강화하는 모양새다.
보험사기 예측분석 정확도를 끌어올려 부당 보험금 누수를 막고 선량한 가입자 보호에 총력을 기울인다는 행보로 풀이된다.
22일 보험업계에 따르면, 보험사기 피해는 지난해만 1조원에 육박한다.
기존 개개인별 보험사기 식별에서 한발 더 나아가 최근 조직적으로 변형된 보험사기 패턴에 따라 공모관계까지 사례는 확대되는 추세다.
보험사로선 보험사기를 솎아낼 수 있는 시스템의 고도화는 절실하다.
DGB생명은 지난 2019년부터 'FDS(Fraud Detection System)' 시스템을 구축해 운영하고 있다. 보험사기가 대규모 조직화·지능화되는 등 환경 변화와 빅데이터 분석기법이 진화됨에 따라 디지털 기술에 기반한 보험사기 모니터링 개선 프로젝트를 추진하고 있다.
실제 DGB생명은 보험금 과다 지급자 중심의 내부 데이터와 SIU심사 분석에만 의존해 보험사기 혐의자 개인에 초점을 맞추는 기존의 보험사기 분석 프로세스를 혐의자 간의 공모관계 분석에 초점을 두는 방식으로 개선한다.
이를 위해 기존 SIU심사 결과에 관계형 분석, 교차분석 등 다양한 기법을 활용해 공모 의심자까지 찾아내고 관련 병원이나 보험설계사와의 연계 여부도 파악해 조직화한 보험사기에 효과적으로 대응할 수 있는 프로세스를 개발했다.
NH농협생명은 'NFAS(Nonghyup life insurance Fraud Analysis System)' 시스템을 운영하고 있다.
특히 AI를 활용한 ML(머신러닝) 도입으로 보험사기와 부당 청구 사례를 학습해 그와 유사한 양상을 수치화해 세밀하게 계량화한다.
또 신규 보험사기 트렌드에 부합하는 다양한 시나리오도 개발해 분석 범위를 확대했다. 이에 따라 불특정 다수를 대상으로 병원 이용 패턴, 입원 기간 등의 유사점을 도출해 혐의 그룹으로 표적화해 분석하는 것이 가능해졌다.
이밖에도 시각화솔루션을 도입해 직관적으로 분석 결과를 도출하는 기능도 추가했다.
앞서 3월 DB손해보험은 업계 처음으로 빅데이터를 활용해 보험사기 공모관계를 과학적으로 분석하는 보험사기 네트워크 분석시스템 'DB T-System(DB Total Analysis System)'을 내놨다.
지난 2011년부터 운영하던 기존 IFDS는 보험사기 혐의자 개인에 대한 분석 위주였다면 이번에 개발한 시스템은 혐의자 간의 공모관계 분석에 초점을 뒀다.
자동차보험 가해자와 피해자의 공모 고의사고, 보험 거래처와의 공모 관계 등이 주요 분석 대상이다.
보험업계의 보험사기를 막기 위한 시스템 고도화는 더욱 발전할 전망이다.
보험업계 관계자는 "보험사기 범죄가 날로 지능적으로 확산하는 추세에 따라 보험업계도 AI, 빅데이터 등 디지털 분석 기술로 맞대응하고 있다"며 "부당 보험금에 대한 누수를 막고 선량한 보험계약자 보호하기 위한 시스템 고도화 작업은 업계 전반으로 정교화될 것"이라고 말했다.
