보험업계와 금융당국이 보험사기 방지에 안간힘을 쏟고 있는 가운데 보험사들은 날로 지능화되고 있는 보험사기 추세에 대응해 인공지능(AI) 등을 활용한 디지털화에 박차를 가하고 있다. 보험사기도 비대면 추세에 따라 디지털 환경을 중심으로 늘어날 것으로 예상되면서 선량한 고객 보호를 위한 첨단화된 대응이 필요해졌다.

29일 금융감독원에 따르면 지난해 보험사기 적발금액은 8809억원, 적발인원은 9만2538명으로 모두 역대 최고를 기록했다. 이는 매일 평균 254명의 24억원의 보험사기를 적발한 것이다.

국민의 힘 윤두현 의원이 지난 22일 밝힌 자료에 따르면 지난해 보험사기로 인한 보험금 환수금액은 370억원 가량이었다. 이는 전체 적발금액 중 이미 지급된 금액의 17%에 불과해, 보험사기로 인한 보험금 누수가 선량한 전체 가입자의 보험료 인상에 영향을 미칠 수 있다는 우려가 제기됐다.

금감원 역시 "불특정 다수의 보험소비자가 범죄라는 인식없이 피해를 과장하거나, 사실을 왜곡해 보험금을 청구하는 보험사기에 가담하고 있다"며 "보험사기는 민영보험뿐 아니라 국민건강보험의 재정누수를 초래해 전 국민에게 피해를 입히는 심각한 범죄"라고 경고했다.

한편 보험사들은 보험금 부당청구 등의 사기 수법이 점차 지능화되고 있어 이를 적발하기 위한 예방시스템을 디지털 중심으로 고도화하는 작업에 박차를 가하고 있다. 과거에는 일정한 인적 관계가 있는 사람들의 공모에 의한 보험사기가 주로 이뤘으나, 최근에는 디지털플렛폼에서 전혀 인적 관계가 없는 사람들끼리 공모해 보험사기 행위에 가담시키는 비중이 늘고 있다는 분석이다.

지난 27일 KB손해보험은 디지털환경에서 발생하는 보험사기 예방을 위한 AI 기반 외부 데이터 분석 플렛폼인 'SMA(Social Media Analytics)시스템'을 개발했다. 이는 포털, 블로그, 뉴스, 인스타그램, 트위터 등 디지털 환경의 데이터와 병원, 질병명, 치료법 등의 외부 데이터 수집을 통한 최신 보험사기 트랜드 및 패턴을 예측해 보험사기 이상 징후를 파악한다.

신한생명은 지난 26일 업계 최초로 개발한 '소셜미디어 보험사기 분석 시스템'을 활용해 보험금 부당청구를 사전에 예측하고 적발역량을 향상시킬 수 있게 됐다고 밝혔다. 이 시스템은 인터넷 카페, 블로그 등에서 특정 키워드를 수집하고 분석 할 수 있는 ‘웹크롤링(Web-Crawling) 기법’을 활용해 보험사기로 추정되는 단어를 추출한다.

오렌지라이프 역시 빅데이터와 AI(인공지능) 기술을 적용한 '보험사기 사전 예측모델'을 자체 기술력으로 구축했다. 이를 통해 보험계약 체결 시점부터 보험사기 의도 여부 판단이 가능해졌으며, 상대적으로 보험사기 위험도가 높은 대상을 신속하게 파악할 수 있게 됐다.

현대해상이 개발한 'AI보험사기 예측시스템'도 AI가 스스로 보험사기 특징을 학습하고 이와 유사한 특징을 보이는 보험사기 고위험군 대상을 자동으로 선별 및 탐지하는 머신러닝 기술이 적용됐다. 이를 통해 기존 조사업무 방식 대비 보험사기 탐지 능력이 20배 이상 향상된 것으로 나타났다.

금융당국도 연내 발의를 목표로 보험사기방지특별법 개정안을 마련해 건강보험과 보험회사 간의 데이터 교류를 통한 보험사기 사전 차단 노력에 심혈을 기울이고 있다. 

지난 9월에는 보험업감독규정 일부개정규정안을 예고해 중징계를 받은 보험설계사 정보를 보험협회에서 수집·관리·제공할 수 있도록 했다. 이에 내년부터는 보험사기에 가담한 보험설계사를 소속 회사가 직접 보험업계에서 퇴출할 수 있도록 징계가 강화된다.

보험업계 관계자는 "앞으로 보험사기는 언택트(Untact)가속화 추세에 따라 디지털 환경 중심으로 더욱 확대될 것으로 예상된다”며 "보험사기 적발을 위한 첨단 시스템 개발뿐만 아니라 보험사기에 대한 사회적 인식과 경각심 제고를 위한 홍보 등의 예방활동도 요구된다"고 말했다.

또한 "보험사기로 인한 과도한 보험금 증가는 결국 보험료 인상으로 이어져 선량한 보험가입자가 가장 큰 피해를 입게 된다"고 덧붙였다.