[보험매일=김은주 기자] 코로나19 장기화로 경기침체가 지속되면서 전문적인 보험사기범들이 일반 보험계약자를 공모시키는 유형의 보험사기가 증가하고 있다. 

날로 진화하는 보험사기에 대응하기 위해 보험사기 방지·적발 기법을 더욱 고도화 시킬 필요성이 커지고 있는 것이다.

이에 보험사기 관련 공유하는 데이터의 정의나 형식을 표준화하고, 새로운 보험사기 데이터 분석기법이나 AI기법 활용을 적극적으로 고려해야 한다는 제언이 나온다. 

또한 데이터 집적단계에서의 데이터 품질 관리와 비정형 데이터 등 분석정보의 범위도 확대할 필요가 있다는 지적이다. 

22일 변혜원 연구위원, 손지영 연구원은 ‘데이터 분석을 이용한 보험사기 방지’ 보고서를 통해 이같이 밝혔다.

보고서는 경기침체로 인한 가계재정 악화가 보험사기 유인을 높임에 따라 코로나19로 인한 경기침체가 지속될 경우 보험사기가 증가할 수 있다고 보고 있다.

실제로 국내 보험사기 적발금액은 그동안 꾸준히 증가한 반면, 몇 년간 정체 또는 감소했던 적발인원이 지난해 크게 증가한 것으로 나타났다.

금융감독원에 따르면 2019년 기준으로 1인당 적발금액이 천만 원 미만인 경우가 보험사기의 약 84%를 차지했으며, 상해·질병, 자동차사고 피해를 과장하거나 왜곡하여 보험금을 청구하는 보험사기가 증가했다.

특히 최근 들어 SNS나 블로그에 구인광고를 가장하여 보험사기 공범을 모집하거나, 보험사기를 조장하는 글들이 게시되어 일반 보험계약자를 보험사기로 유인하는 사례가 증가하고 있는 중이다.

이 같은 보험사기는 선량한 보험계약자의 보험료를 인상시킬 뿐만 아니라 사회에 사기행위를 전염시키고 사회구성원 간 신뢰를 약화시킨다. 따라서 보험사기 방지는 건전한 보험시장과 사회구성원 간의 신뢰 유지를 위해 중요한 요소다.

보고서는 특히 보험사기 방지를 위해 ▲보험상품 개발단계 중 잠재적 보험사기 발생 가능성 최소화, ▲계약심사·판매·보험금 지급단계에서의 보험사기 가능성 점검 및 방지, ▲조기적발 및 조사를 위한 정보공유 및 데이터 분석, ▲보험사기 수사 효율화, ▲보험사기에 대한 인식 제고 등이 필요하다고 강조했다.

변혜원 보험연구원 연구위원 “보험산업은 과거부터 데이터 분석에 근거하여 사업을 영위해 왔으나, 최근 가용한 데이터가 늘어나면서 빅데이터 분석을 다양한 업무분야에 활용하는 사례가 증가하고 있다”며 “보험사는 제보를 통해 보험사기 조사·적발을 시작하지만, 관련 데이터 분석을 바탕으로 보험사기 유형이나 보험사기자의 특성 등을 파악하여 보험사기를 선제적으로 예방하거나 적발할 수 있다”고 말했다.

현재 국내 보험사는 주로 자동 위험징후, 예측모형, 데이터 시각화, 이상감지 등의 기술을 보험사기 방지·적발에 사용 중이며, 회사 내 보험금청구 및 계약 정보와 한국신용정보원 정보를 활용하고 있다.

회사에 따라서 데이터를 분석하여 보험사기 방지 업무를 돕는 시스템(보험사기 방지 시스템)을 회사 자체적으로 구축·운영하기도 하고, 보험사기 방지 시스템 전문회사가 구축한 시스템을 회사 내부에서 운영하기도 한다.

보험사기 방지 시스템은 주로 자동차보험사기, 조직적 보험사기, 의료비 관련 보험사기, 언더라이팅 사기, 설계사가 연루된 보험사기 적발에 사용된다.

변 연구위원은 “먼저 데이터 분석의 효과를 높이기 위해서는 데이터의 수량과 품질 향상이 필요하므로, 보험사기 관련 정보의 공유 활성화와 공유데이터의 정의와 형식의 표준화가 필요하다”며 “또한 새로운 보험사기 데이터 분석기법이나 AI기법 활용을 적극적으로 고려하되 보험계약, 지급데이터 이외에도 비정형데이터(Unstructured Data) 등 분석정보의 범위도 확대할 필요가 있다”고 주장했다.

다만 이 과정에서 AI시스템이 부당한 차별이나 사생활침해 등의 문제를 야기하지 않도록 점검해야 할 필요성도 강조된다.

변 연구원은 이어 “아울러 데이터 분석이나 AI는 보험사기 방지 전문가를 대체한다기보다는 조사업무의 효과를 높이는 수단”이라며 “보험회는 AI시스템이 부당한 차별이나 사생활침해 등의 문제를 야기하지 않도록 점검해야 한다”고 덧붙였다.