[미디어펜=이보라 기자] 보험사들이 인공지능(AI) 및 빅데이터를 활용해 보험사기를 잡아내는 시스템을 고도화하고 있다. 보험사기 규모가 지속적으로 증가하고 방법 또한 지능화되자 선제적으로 대응해 보험금 누수를 방지하려는 것이다.

금융감독원이 발표한 ‘2021년 보험사기 적발현황’을 보면 보험사기 적발 금액은 매년 꾸준히 증가해 지난해에는 9433억원으로 1조원에 육박할 만큼 그 규모와 심각성이 커지고 있다.

특히 과거에는 일정한 인적 관계가 있는 사람들의 공모에 의한 보험사기가 주를 이뤘으나 최근에는 다양한 소셜 플랫폼을 바탕으로 인적 관계가 전혀 없는 사람들을 보험사기 행위에 가담시키는 비중이 증가하는 추세다.

27일 보험업계에 따르면 NH농협생명은 보험사기분석시스템 고도화 작업을 마치고 지난 23일 새롭게 NFAS(Nonghyup life insurance Fraud Analysis System) 시스템을 오픈했다.

NFAS는 NH농협생명이 보험사기 관련된 업무의 관리와 분석을 위해 개발한 시스템 명칭이다. 고도화된 NFAS를 이용해 고객과 보험사에 손실을 주는 보험사기를 발 빠르게 적발할 계획이다.

NFAS는 위험인자를 확대해 부당청구 가능성 및 이상징후 수치를 세밀하게 계량화한다. 특히 AI를 활용한 머신러닝(ML) 도입으로 보험사기와 부당청구 사례를 학습해 그와 유사한 양상을 수치화해 분석 및 조사 대상으로 제공한다.

신규 보험사기 트렌드에 부합하는 다양한 시나리오도 개발해 분석 범위를 확대했다. 이에 따라 불특정 다수를 대상으로 병원 이용 패턴, 입원 기간 등의 유사점을 도출해 혐의그룹으로 타겟팅해 분석하는 것이 가능해졌다.

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

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.

이를 위해 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.

DB손해보험도 빅데이터를 활용해 보험사기 공모관계를 분석하는 보험사기 네트워크 분석시스템(IFDS)을 고도화시켜 운영 중이다.

기존 IFDS는 보험사기 혐의자 개인에 대한 분석이 위주였다면 이번에 개발한 시스템은 혐의자 간의 공모관계 분석에 초점을 뒀다. 자동차보험 가·피공모 고의사고, 보험 거래처와의 공모 관계 등이 주요 분석 대상이다. 머신러닝 분석으로 보험사기 혐의가 의심되는 혐의자 간 관계도와 통계자료를 시스템에서 자동으로 제공한다.

DB손보 관계자는 "기존 보험사기 분석 시스템에서 진일보한 시스템으로 최근 빈발하는 공모사기에 대한 효율적인 대응이 기대된다"고 말했다.