계약심사, 갱신, 지급 등의 단계에서 AI 활용해 예방체계 구축
"데이타 공유·표준화 필요" 한목소리…보험사기 적발에 효과적
◆…사진=DB
보험사기가 지난해 적발금액 8809억원, 적발인원 9만2538명을 기록하며 적발금액·인원 모두 역대 최고 수준인 것으로 조사됐다.
보험사들은 늘어나는 보험사기에 대응하기 위해 인공지능(AI)을 적극 활용하고 있는 것으로 나타났다. 전문가들은 보험사기 예방을 위해 공유데이터를 표준화 해야한다고 입을 모았다.
3일 보험업계에 의하면 보험사들은 데이터 분석을 바탕으로 보험금 지급 단계뿐 아니라 계약심사, 갱신단계에서 AI를 활용해 보험사기를 예방하거나 적발하고 있다.
현대해상은 갈수록 지능화되고 있는 보험사기에 적극 대응하고자 AI를 적용한 보험사기 예측시스템을 개발해 운영 중이다.
회사는 인공지능에 대한 이해 없이도 업무에 활용할 수 있도록 보험사기 고위험군으로 선별한 근거를 시각화 리포트 형태로 제공하는 등 편의성을 개선시켰다며 기존 대비 보험사기 탐지 능력을 22배 향상시켰다고 설명했다.
현대해상 관계자는 “기존에는 발견하기 어려웠던 보험사기 패턴을 AI가 자동으로 식별할 수 있게 되어 조사 업무가 상당히 향상될 것으로 기대된다”며 “앞으로도 보험사기로 인한 선의의 피해를 최소화 할 수 있도록 최선을 다할 것”이라고 말했다.
KB손해보험은 디지털 환경에서 발생하는 보험사기 예방을 위해 AI 기반 외부 데이터 분석 플랫폼인 SMA(Social Media Analytics) 시스템'을 개발, 운영하고 있다.
KB손보는 보험사기 이상 징후 정보를 활용, 보험사기 발생을 사전에 차단할 수 있게 됐고 실손보험 제도를 악용하려는 일부 병원 및 보험사기 가담자들에 대한 보험사기 이상 징후 파악이 용이해져 더욱 강력하고 효과적인 보험사기 예방체계를 구축할 수 있게 됐다고 강조했다.
KB손해보험 관계자는 “앞으로 보험사기는 언택트 가속화 추세에 따라 디지털 환경 중심으로 더욱 확대될 것으로 예상된다”며 “SMA 시스템을 지속적으로 고도화하여 KB손해보험의 선량한 고객들을 보호할 수 있는 보험사기 예방체계를 구축해 나갈 것”이라고 말했다.
오렌지라이프도 빅데이터와 AI기술을 적용한 보험사기 사전 예측모델을 자체 기술력으로 구축했다. 회사 측은 지난 4년간 보험사기방지시스템(FDS)을 통해 보험금 청구 및 사고다발 고객에 대한 두가지 통계모델을 운영해 온 결과 매년 300건이 넘는 보험사기를 적발해 40억원 이상의 보험금 누수를 방지하는 성과를 거뒀다고 설명했다.
신한생명은 최근 늘어나고 있는 소셜네트워크서비스(SNS) 보험사기 조장에 대한 예방과 보험 가입자 보호를 위해 키워드로 보험사기를 감지할 수 있는 소셜미디어 보험사기 분석 시스템을 운영 중이다. 보험사기 전담조직 SIU파트는 보험사기 예방 시스템을 디지털 중심으로 고도화해 보험사기 적발건수를 전년 대비 3배 증가시킨 것으로 알려졌다.
신한생명 SIU파트 관계자는 “보험사기는 다수의 선량한 고객에게 피해를 주는 행위다”며 “선의의 피해자가 없도록 디지털 기술을 활용한 보험사기 방지 시스템을 지속적으로 발전시켜 나가겠다”고 말했다.
교보생명은 보험 가입과 보험금 지급심사 및 보험사기 예측 모두에서 AI기반 시스템 라인업을 구축했다. 교보생명의 사고보험금 AI 자동심사 시스템은 빅데이터를 기반으로 머신러닝 기법과 자동화 알고리즘을 적용했다. 회사는 앞으로 고위험 심사와 검증 등에 집중해 고객 보장에 힘쓸 수 있게 됐다고 평했다.
보험업계는 경기침체로 인한 가계의 재정이 악화되고 있어 보험사기 유인을 높일 수 있으므로 코로나19로 인한 경기침체가 지속될 경우 보험사기가 증가할 수 있다는 우려를 제기했다.
동일한 보험사기자가 여러 보험회사를 상대로 비슷한 사기를 저지르는 경우가 많으므로 한 보험회사의 데이터만 분석할 경우 적발이 힘들 수 있으므로 여러 보험회사의 데이터를 분석할 경우 동일 수법, 동일한 사기자의 사기 패턴을 발견해 낼 수 있을 것으로 전망했다.
보험연구원 변혜원 연구위원은 “데이터 분석의 효과를 높이기 위해서는 데이터의 수량과 품질 향상이 필요하므로 보험사기 관련 정보의 공유 활성화와 공유데이터의 정의와 형식의 표준화가 필요하다”고 말했다.
이어 “새로운 보험사기 데이터 분석기법이나 AI기법 활용을 적극적으로 고려하되 보험계약, 지급데이터 이외에도 비정형데이터(Unstructured Data) 등 분석정보의 범위도 확대할 필요가 있다”고 덧붙였다.
