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지난해 보험사기 적발금액 9434억...보험업계 “AI로 잡는다”

자동차 관련 보험사기 증가
지능화되는 보험사기에 AI로 대응하는 업계

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[투데이e코노믹 = 이혜진 기자] 2021년 보험 사기 적발 금액이 9000억 원이 넘는 가운데, 보험업계는 인공지능(AI)과 빅데이터를 활용해 보험사기에 대응하고 있다.

 

금융감독원이 12일 발표한 것에 따르면, 지난해 보험사기 적발 금액은 9434억 원으로 전년(8986억 원) 대비 448억 원 증가한 것으로 나타났다. 역대 최대 금액이다.

 

유형별로 살펴보면 사고 내용 조작으로 인한 적발 금액이 5713억 원(60.6%)으로 비중이 가장 컸다. 고의사고는 1576억 원(16.7%), 허위사고는 1412억 원(15.0%)이었다.

 

코로나19 영향으로 허위(과다)입원, 진단은 감소한 가운데 자동차 관련 보험사기가 28.8%(772억원)이나 증가한 것으로 나타났다.

 

보험사기는 민영보험 손해율 증가, 공영보험 재정누수의 원인이 된다. 손해가 커지면 보험료가 올라갈 수밖에 없고, 결국 선량한 보험가입자들에게 피해가 전가된다.

 

업계는 보험사기방지시스템 ‘IFDS’(Insurance Fraud Detection System)’을 자체 구축하는 등 인공지능(AI) 기술을 도입해 보험사기를 방지‧적발하고 있다.

 

현대해상은 지능화되는 보험사기에 대응하기 위해 지난 2020년부터 빅데이터 기반 AI 분석시스템 ‘Hi-FDS’를 개발해 활용 중이다. 이 시스템은 AI를 활용해 자동차 고의사고나 한방의료기관 불법행위를 적발한다. AI가 스스로 보험사기 특징을 학습하고, 유사한 특징을 보이는 보험사기 고위험군 대상을 자동으로 선별한다.

 

삼성화재는 지난해부터 자체 개발한 IFDS를 활용하고 있다. 올해는 IFDS에 ‘AI 지능형 보험사기 감지 기능’도 탑재할 계획이다.

 

DB손해보험은 올해 초 ‘DB T-System’을 오픈했다. 이 시스템은 빅데이터를 활용해 보험사기 공모관계를 과학적으로 분석한다. 기존 시스템이 보험사기 혐의자 개인에 대한 분석을 위주로 했다면, DB T-System은 ▲자동차보험 가·피공모 고의사고 ▲보험 거래처와의 공모관계 등 혐의자 간 공모관계 분석에 초점을 맞췄다.

 

KB손해보험은 AI 기반 외부 데이터 분석 플랫폼인 ‘SMA(Social Media Analytics) 시스템’을 개발해 운영하고 있다. 뉴스, 블로그, 페이스북, 인스타그램 등에서 발생하는 디지털 데이터와 병원, 질병명 등 외부데이터를 수집해 이상 징후를 탐지한다.

 

변혜원 보험연구원 연구위원은 이날 본지에 “AI, 머신러닝 등 데이터분석기법을 활용한 적발시스템 정교화는 많은 양의 정보를 신속하게 분석함으로써 보험사기로 보험금이 지급되는 것을 사전에 방지할 수 있고, 새롭게 나타나는 보험사기 유형을 빠르게 인지하고 대응 가능하도록 한다는 장점을 가진다”고 설명했다.

 

다만 보험업계의 AI‧빅데이터 활용 과정에서 ‘시스템 투명성’과 ‘윤리’ 면에 대해 보완이 필요하다는 우려도 계속해서 나온다. 특정 집단에 유리한 데이터가 활용될 경우, AI의 결정에 차별‧편향성 등이 발생할 수 있기 때문이다. 개인정보 보호, 사생활 보호 등도 고려해야 한다.

 

변 연구위원은 “회사의 데이터 윤리 준수를 위해서는 데이터 분석 전문가뿐만 아니라 데이터 분석 기술을 사용하는 금융회사 모든 구성원의 데이터 이해력 강화, 조직 내 데이터 활용 문화에 대한 문화적 변화, 데이터 집적·사용 등에 대한 가치판단의 기준 설정 등이 필요하다”고 조언했다.

 

또 “강화된 데이터 관련 규제 하에서 보험회사 간 정보공유를 활성화하기 위해 암호화된 데이터 상에서 안전한 분석과 머신러닝을 수행하는 데이터 연산기술 등도 고려할 필요가 있다”고 덧붙였다.