늘어나는 보험사기, AI 직원이 잡는다

보험사 전담조사 인력 부족에
빅데이터·머신러닝 적극 활용
올들어 시스템 도입 급물살

올들어 보험사들이 보험사기를 잡기 위한 인공지능(AI) 도입에 줄줄이 나서고 있다. 지난해 보험사기 적발금액은 9434억원으로 전년 8986억원 대비 448억원(5.0%) 증가했지만 환수율은 5.5%에 불과하기 때문이다.

보험사는 보험사기를 전담해 대응하는 특별조사조직(SIU·Special Investigation Unit)이 있지만 손해보험사 340명 정도, 생명보험사 200~250여명에 불과하다. 보험사기를 잡기위한 인력이 턱없이 부족한 실정이다. 이런 상황에서 AI가 보험사의 보험사기 적발에 적지 않은 기여를 하고 있다는 것이다.

1일 보험업계에 따르면 DB손해보험을 시작으로 NH농협생명, DGB생명 등이 보험사기 분석시스템을 속속 도입하고 있다.

먼저 DB손해보험은 지난 1월 업계 최초로 빅데이터를 활용해 보험사기 공모관계를 과학적으로 분석하는 보험사기 네트워크 분석시스템인 'DB T-시스템'을 열었다. DB손보는 지난 2011년 IFDS(Insurance Fraud Detection System)를 구축해 운영중이지만 빅테이터 분석기법 발전과 보험사기의 대규모 조직·지능화 등 환경 변화에 적극적으로 대응하고자 이번 프로젝트를 추진한 것이다.

기존 IFDS는 보험사기 혐의자 개인에 대한 분석이 위주였다면 이번 시스템은 AI 머신러닝 분석으로 혐의자 간의 공모관계를 분석하도록 했다.

NH농협생명의 경우 최근 보험사기분석시스템 고도화 작업을 마치고 NFAS(Nonghyup life insurance Fraud Analysis System) 시스템을 선보였다. 최근 보험사기 기법이 교묘해지고 조직적으로 운영돼 기존에 가지고 있던 시스템으로는 이상징후를 발견하는 것이 어려워졌기 때문이다. NFAS는 위험인자를 확대해 부당청구 가능성 및 이상징후 수치를 세밀하게 계량화한다. 특히 AI를 활용한 머신러닝 도입으로 보험사기와 부당청구 사례를 학습해 유사한 양상을 수치화해 분석 및 조사 대상으로 제공한다.

또한 시각화솔루션을 도입해 보험사기 분석에 필요한 데이터 확보가 용이해졌다. 여러 개의 분석 대상을 연계해 다각적인 비정형 분석이 가능하고 이를 다시 시각화해 직관적으로 분석 결과를 도출하는 기능도 추가했다.

DGB생명은 빅데이터를 활용해 보험사기를 더욱 정교하고 과학적으로 적발하는 보험사기 모니터링 프로세스 개선에 나섰다. 기존 SIU심사 결과에 관계형분석, 교차분석 등 다양한 기법을 활용해 병원이나 보험설계사와의 연계 여부도 파악할 수 있다.

보험업계 관계자는 "보험사기는 보험산업의 건전성을 저해하는 위협요인이자 선량한 보험계약자의 부담을 가중시키는 중대 범죄"라며 "보험사기를 사전에 파악하고 부당 보험금 지급을 감축해 고객에게 실질적인 혜택이 돌아갈 수 있도록 노력하겠다"고 말했다.