"AI·빅데이터가 잡는다"···NH농협생명·DGB생명, 자체 보험사기 대응력 강화 나서

선량한 보험 계약자들이 피해를 볼 수 있어 사회적 문제로 떠오른 보험사기 예방을 위해 보험사들이 자체 대응력 강화에 나섰다. 최근의 보험사기는 교묘해진 사기 기법과 조직적인 운영으로 기존 보험사 시스템으로 이상징후 발견이 어려워지면서 보험사기 분석시스템 고도화 필요성이 커지고 있기 때문이다.

19일 보험업계 한 관계자는 "매년 꾸준히 증가하고 있는 보험사기 적발금액이 지난해에는 1조원에 육박했다"며 "최근에는 다양한 소셜 플랫폼을 기반으로 인적관계가 없는 사람들도 보험사기 행위에 가담시키는 등 날로 대범해지고 지능화되는 경향을 보이고 있다"고 말했다.

이어 "현재 보험사기 적발금액은 실제 피해액의 일부분에 불과할 것으로 관측되고 있어 지속적으로 증가하는 보험사기 대응을 위해 처벌 강화 목소리도 높다"고 덧붙였다.

NH농협생명은 발빠른 보험사기 대응을 위해 보험사기분석시스템 고도화 작업을 완료하고 오는 23일 NFAS(Nonghyup life insurance Fraud Analysis System) 시스템을 오픈한다고 19일 밝혔다.

김인태 NH농협생명 대표이사는 "이번에 보험사기 분석 시스템 고도화로 보험사기 예측분석 정확도가 현저하게 높아질 것"이라며 "보험사기를 사전에 파악하고 부당 보험금 지급을 줄여 고객에게 실질적인 혜택이 돌아갈 수 있도록 노력할 것"이라고 말했다.

NFAS는 NH농협생명이 보험사기 관련된 업무의 관리와 분석을 위해 개발한 시스템이다. 이 시스템을 통해 고객과 보험사에 손실을 주는 보험사기를 신속하게 적발할 방침이다.

새로운 시스템은 위험인자를 확대해 부당청구 가능성이나 이상징후 수치를 세밀하게 계량화한다. 특히, 인공지능을 활용한 머닝러싱 도입으로 보험사기와 부당 청구 사례를 학습해 그와 유사한 양상을 수치화해 분석 및 조사 대상으로 제공한다.

아울러 신규 보험사기 트렌드에 부합하는 다양한 시나리오도 개발해 분석 범위를 확대한다. 이에 따라 불특정 다수를 대상으로 병원 이용 패턴, 입원 기간 등의 유사점을 도출해 혐의 그룹으로 표적화해 분석할 수 있다. 여기에 시각화 솔루션을 통해 보험사기 분석에 필요한 데이터 확보도 용이해졌다. 여러 개의 분석 대상을 연계해 다각적인 비정형 분석이 가능하고 이를 다시 시각화해 직관적으로 분석 결과를 도출하는 기능도 추가됐다.

DGB생명 역시 빅데이터를 활용해 보험사기를 더욱 정교하고 과학적으로 적발하는 보험사기 모니터링 프로세스 개선에 나섰다.

DGB생명은 지난 2019년부터 FDS(Fraud Detection System) 시스템을 구축해 운영해오고 있다. 이러한 가운데 보험사기가 대규모 조직화·지능화되는 등 환경 변화에 적극적으로 대응하고자 빅데이터 기술에 기반한 보험사기 모니터링 개선 프로젝트를 추진해왔다.

이에 DGB생명은 보험금 과다 지급자 중심의 내부 데이터와 SIU심사 분석에만 의존해 보험사기 혐의자 개인에 초점을 맞추는 기존의 보험사기 분석 프로세스를 혐의자 간의 공모관계 분석에 초점을 두는 방식으로 개선하기로 했다. 

이에 따라해 기존 SIU심사 결과에 관계형분석, 교차분석 등 다양한 기법을 활용해 공모 의심자까지 찾아내고 관련 병원이나 보험설계사와의 연계 여부도 파악해 조직화된 보험사기에 효과적으로 대응할 수 있는 프로세스를 개발했다.

앞으로도 DGB생명은 보험사기 발생을 사전에 차단하고 보험금 누수 예방을 위해 AI를 활용한 심사 프로세스 자동화, 보험사기분석 시스템 개발 등도 추진할 예정이다.

김성한 DGB생명 대표는 "보험사기는 보험산업의 건전성을 저해하는 위협요인이자 선량한 보험계약자의 부담을 가중시키는 중대 범죄"라며 "이제는 금융당국, 보험업계, 보험소비자, 보험학계가 지혜와 힘을 모아 보험사기 근절에 앞장서야 할 때"라고 강조했다.