보험사기 증가..."사기방지 시스템 고도화돼야"

보험硏 '데이터 분석을 이용한 보험사기 방지' 보고서

지난해 보험사기 적발액 8809억원...전년比 10%↑

보험사들, AI 기반 보험사기예측시스템 잇따라 가동

[서울=뉴시스] 신효령 기자 = 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19) 사태 장기화로 인한 경기침체가 지속될 경우 보험사기가 증가할 수 있다는 우려가 제기됐다. 최근 들어 전문적인 보험사기자가 일반 보험계약자를 보험사기로 유인하는 사례가 증가한 것으로 나타났다.

22일 보험연구원 변혜원 연구위원과 손지영 연구원은 "경기침체로 인한 가계 재정 악화는 보험사기 유인을 높일 수 있다"며 이같은 내용을 담은 '데이터 분석을 이용한 보험사기 방지' 보고서를 발표했다.

보고서에 따르면, 최근 들어 SNS(사회관계망서비스)나 블로그에 구인광고를 가장해 보험사기 공범을 모집하거나, 보험사기를 조장하는 글들이 게시돼 일반 보험계약자를 보험사기로 유인하는 사례가 증가했다.

실제로 국내 보험사기 적발금액은 꾸준히 증가했고, 몇 년간 정체 또는 감소했던 적발인원은 지난해 크게 증가했다. 금융감독원에 따르면 지난해 보험사기 적발 금액은 전년 대비 10% 가량 증가한 8809억원이며, 적발 인원은 17% 증가한 9만2538명으로 사상 최고치를 기록했다. 2019년 기준으로 1인당 적발금액이 1000만원 미만인 경우가 보험사기의 약 84%를 차지했다. 상해·질병, 자동차사고 피해를 과장하거나 왜곡해 보험금을 청구하는 보험사기가 늘었다.

보험사기 적발에 있어서 정보의 공유와 분석이 중요한데, 우리나라에서 보험사기 관련 데이터를 집적하는 대표적인 기관은 한국신용정보원과 금융감독원이다. 보험회사에서는 주로 자동 위험징후, 예측모형, 데이터 시각화, 이상감지 등의 기술을 보험사기 방지·적발에 사용 중이며, 회사 내 보험금청구·계약 정보와 한국신용정보원 정보를 활용한다.

보험회사는 제보를 통해 보험사기 조사·적발을 시작하지만, 관련 데이터 분석을 바탕으로 보험사기 유형이나 보험 사기자의 특성 등을 파악해 보험사기를 선제적으로 예방하거나 적발할 수 있다.

변 연구위원은 "빠르게 진화하는 보험사기를 따라잡기 위해서는 보험사기 방지·적발 기법이 고도화되어야 한다"며 "일부 보험회사들은 AI(인공지능)를 접목한 보험사기 예측 시스템을 가동하기 시작했다. 한국신용정보원도 집적된 머신러닝을 이용해 보험사기 예측모형과 보험사기 유의지수를 개발 중"이라고 말했다.

이어 "효과적인 분석을 위해서는 보험사기 관련 정보를 공유할 필요가 있다. 이를 위해서는 공유하는 데이터의 정의나 형식을 표준화해야 할 것"이라며 "새로운 보험사기 데이터 분석기법이나 AI기법 활용을 적극적으로 고려하고, 데이터 집적단계에서의 데이터 품질 관리·비정형 데이터 등 분석정보의 범위도 확대할 필요가 있다. AI시스템이 부당한 차별이나 사생활침해 등의 문제를 야기하지 않도록 점검해야 할 것"이라고 강조했다.


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