"빅데이터로 공모사기 적발" 김춘환 DB손보 SIU지원파트장

보험사기예방 부문 우수상
자동차·장기보험 공모사기
과거 제보 의존형 조사 탈피
빅데이터·AI 분석 통해 적발

[서울경제]

김춘환(사진) DB손해보험 보험사기조사(SIU)지원파트장은 공모형 보험사기 조사 프로세스 혁신을 이끈 공로를 인정받아 ‘2022 서경 참보험인대상’에서 보험사기예방 부문 우수상을 받았다.

김 파트장은 자동차나 장기보험 공모형 보험사기에 대응하고자 지난해 4월부터 올해 2월까지 빅데이터를 활용한 네트워크 분석 시스템을 구축했다. 유형, 지역별 공모사기 통계 정보를 제공해 머신러닝 분석 결과 사기가 의심되는 집단 리스트와 세부 정보를 보여주면 조사 대상자를 검색해 혐의 내용을 확인하는 식이다. 시대별 트렌드에 맞춰 소멸하거나 새롭게 발생하는 보험사기에 신속 대응하고자 슈퍼클러스터 방식을 적용했기 때문에 신(新)보험사기 유형 발생 시 별도의 시스템 개선 없이도 사용 가능하다.

이 같은 조사 프로세스 혁신은 제보에 의존했던 기존 조사방법에서 탈피해 시스템을 활용했다는 점에서 대규모로 조직화?지능화되는 보험사기에 적극 대응했다는 평가를 받았다. 보험사기 조사에 개별 분석을 적용한 IFDS를 도입한 보험사는 다수 있지만 공모사기 적발 지원을 위해 관계 분석을 도입한 사례는 이번이 처음이기도 하다. DB손보의 보험사기 네트워크 분석 시스템인 ‘DB T-시스템'은 사회적 관계분석(SNA) 기법을 적용해 그동한 파악할 수 없었던 보함사기 행각을 밝혀내기도 했다. ‘DB T-시스템’은 빅데이터로 가해자와 피해자, 보험거래처, 관련기관의 연관관계를 분석한다. 2017년부터 수집한 데이터를 활용해 최근 3년간 빅데이터를 분석하는 만큼 웬만해서는 수사망을 빠져나갈 수 없다. 실제로 김 파트장이 추진한 해당 시스템은 공모사기 적발 효율성을 증대시켰다. DB손해보험에 따르면 시스템 오픈 이후 3개월 동안 자동차 가-피해자 공모 고의사고나 모집인-병원 간 공모 환자 알선 등 보험사기 20여 건에 대해서는 수사 의뢰가 진행됐다. 또, 관계도와 사건 일람표 등을 자동화해 공모관계 분석 소요시간을 평균 3~5일에서 1일 이하로 대폭 개선하기도 했다.

조윤진 기자 jo@sedaily.com