(서울=뉴스1) 한유주 기자 = 보험업계가 보험사기 근절을 위해 빅데이터와 인공지능(AI)을 이용한 적발시스템을 속속 내놓고 있다. 날로 교묘해지는 보험사기 수법에 맞춰 고도화된 기술로 빠르게 대응해 추가 피해를 막겠다는 취지다.
3일 보험업계에 따르면 NH농협생명은 지난달 기존 시스템을 고도화한 새로운 보험사기분석시스템을 내놨다.
NFAS(Nonghyup life insurance Fraud Analysis System)라 불리는 이 시스템은 AI와 머신러닝 기법을 활용해 보험금 부당청구 가능성 등을 적발해낸다. 불특정 다수를 대상으로 병원 이용 패턴, 입원 기간 등의 유사점을 도출한 다음, 이상 징후가 있는 혐의그룹을 타겟팅하는 식이다.
이렇게 보험사기 가능성을 사전에 파악하게 되면, 부당 보험금 지급 건수 자체가 줄어드니 대부분의 선량한 소비자에게 돌아가는 피해가 줄어든다는 설명이다.
DB손해보험도 올 1월 업계 최초로 빅데이터를 활용해 공모관계를 분석하는 보험사기 네트워크 분석시스템 'DB T-시스템'을 내놨다. 이 역시 AI 머신러닝 분석으로 사기 혐의자 간의 공모관계를 찾아낸다.
이 기술은 혐의자 개인을 넘어서 다른 혐의자와의 공모관계를 밝히는 데에 초점을 맞췄다. 자동차보험금을 타내기 위한 고의사고, 보험 거래처와의 공모 관계 등이 주요 분석 대상이다. 머신러닝 분석으로 혐의자 간의 관계와 통계자료까지 밝혀낸다.
DGB생명도 최근 기존 보험사기 모니터링 프로세스 FDS(Fraud Detection System)에 빅데이터 기술을 입히고, 공모 관계 분석 기능에 초점을 맞췄다. 과거에는 인적 관계를 다져온 이들의 공모가 주를 이뤘지만 최근 SNS에서 처음 만나 보험사기에 함께 가담하는 비중이 늘어난 현실이 반영됐다.
이 시스템은 보험사 내 보험사기 특별조사관(SIU) 심사 결과를 다양한 방식으로 교차 분석해 공모 의심자를 찾아낸다. 관련 병원이나 보험설계사와의 연계여부까지도 파악해낸다.
보험사들이 이처럼 AI, 빅데이터를 기반으로 하는 적발 기술에 투자하는 것은 그만큼 보험사기 수법이 교묘해지고 있기 때문이다. 이은해 사건을 계기로 잘 알려진 SIU의 활약도 두드러지지만 인력이 턱없이 부족하고, 수사권이 없어 적발에 한계가 있는 것도 사실이다.
보험업계 관계자는 "보험사기로 손해율이 올라가면 결국 선량한 다수 소비자들의 보험료 부담이 커지는 문제로 이어지고 때로는 사람의 생명이 걸린 강력 사건으로 이어지기 때문에 업계에서도 적극 나서고 있다"며 "최근에 이은해 사건 등을 계기로 보험사기에 대한 경각심이 커진 점도 동력이 되고 있다"고 설명했다.
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