[미디어펜=김하늘 기자] 보험사기에 대한 적극적인 대응의 필요성이 커짐에 따라, 최근 AI를 활용한 보험사기 조사 방안이 활발하게 모색되고 있다.

디지털화로 보험금 청구가 간소화되고 보험사기의 시도 가능성이 높아졌으나, 이를 처리할 수 있는 인력은 충분하지 않아 업무 부담이 가중되고 있는 상황이다. 

이에 전문가들의 경험을 AI와 빅데이터에 적용한다면 규인력의 경험축적 없이도 효율적인 노하우 활용이 가능할 것이라 예상된다.

14일 미국연방수사국(FBI)의 통계에 따르면, 미국 총 보험료의 약 8%가 보험사기로 인한 손실로 집계됐다.

보험사기는 직접적으로는 보험회사에, 나아가 보험계약자와 주주, 소비자와 사회 구성원 전체에 악영향을 끼쳐 사회 전반적인 시스템의 효율성을 저해하는 심각한 범죄다.

미국의 경우 보험료 규모가 연간 1조 달러에 달한다. 미국보험사기방지연합은 보험시장에서 사기로 인한 비용 지출이 연간 800억 달러에 달하는 것으로 추정했다.

미국손해보험협회 등의 설문조사에선 143개의 미국 보험회사 가운데 45%가 보험사기로 인한 비용이 보험금 청구의 5~10%를 차지한다고 응답한 바 있다.

그러나 보험사기의 심각성에도 불구하고, 인력과 비용 부담으로 인해 보험사기 적발과 방지를 위한 보험회사들의 대응은 수동적이고 소극적인 상황이다.

보험사기 적발과 방지에는 인력 투입과 조사비용 부담이 상당하며, 보험금 지급 심사가 철저한 경우 회사 이미지와 마케팅에 부정적인 영향을 끼칠 수 있다는 단점이 있다.

과거 보험회사들은 보험사기적발을 위해 보험사기 조사 기구 또는 단체, 보상심사자의 직관 또는 보험사기의 가능성을 예측하는 이론적인 모형들을 활용했으나, 급변하는 보험시장의 환경에 적용하기 어려워졌다.

이에 관련업계 전문가는 AI 활용을 통해 업무의 효율성을 극대화 할 수 있을 것이라 예상되나, 효과적인 활용 방안 모색을 위한 지속적인 노력이 필요하다고 주장했다.

손민숙 보험연구원 연구원은 "AI를 활용할 경우 보험금 지급업무를 18% 감소할 수 있고, 보험사기 관련 업무에도 효과적일 것이라 예상된다"며 "향후에도 효율적인 방안 모색을 위한 AI와 전문가의 경험의 결합과 새로운 모델 개발에 계속적인 노력이 필요하다"고 말했다.