갈수록 교묘해지는 보험사기...인공지능 예측시스템으로 잡는다

소셜네트워크서비스(SNS)를 이용한 보험사기가 증가하는 등 수법이 교묘해지고 다양해지면서 보험사들이 보험사기 예측 시스템을 더욱 고도화하고 나섰다.

31일 업계에 따르면 KB손해보험은 최근 디지털 환경에서 발생하는 보험사기 예방을 위해 인공지능(AI) 기반 외부 데이터 분석 플랫폼인 ‘SMA(Social Media Analytics) 시스템’을 개발했다.
과거에는 일정한 인적 관계가 있는 사람들의 공모에 의한 보험사기가 주를 이뤘으나 최근에는 디지털 플랫폼에서 전혀 인적 관계가 없는 사람들을 공모해 보험사기 행위에 가담시키는 비중이 증가하고 있다.

특히 실손보험 제도를 악용하려는 일부 병원 중심의 보험사기가 급증하고 있는 추세다. 그러나 기존 보험사기 분석 시스템은 과거 보험사기 혐의자 중심의 내부 데이터와 보험금 청구 누적정보 분석에만 의존해 디지털 환경에서 사전 모의 행위를 포착하는 것에 한계가 있어 보험사기 방지의 사각지대가 존재하고 있는 것이 현실이다.

이러한 문제점을 해결하기 위해 KB손보에서 개발한 ‘SMA시스템’은 포털, 블로그, 뉴스, 인스타그램, 트위터 등 디지털 환경의 데이터와 병원, 질병명, 치료법 등의 외부 데이터를 수집하고, 보험사기 의심 문서 탐지 프로세스를 통해 위험도를 점수화해 디지털 환경에서 발생하는 보험사기 최신 트랜드와 패턴을 예측하고, 이상 징후를 탐지하여 결과를 제공해준다.

KB손보는 이번 ‘SMA시스템’ 개발을 통해 디지털 환경의 외부 데이터와 내부 데이터 결합으로 더욱 더 정교한 데이터 분석 플랫폼을 구축하게 됐으며, 분석한 보험사기 이상 징후 정보를 신속히 활용해 보험사기 발생을 사전에 차단할 수 있게 됐다.
신한생명 또한 최근 늘어나고 있는 SNS 보험사기 조장에 대한 예방과 보험 가입자 보호를 위해 키워드로 보험사기를 감지할 수 있는 ‘소셜미디어 보험사기 분석 시스템’을 개발했다.

‘소셜미디어 보험사기 분석 시스템’은 인터넷 카페, 블로그 등에서 특정 키워드를 수집하고 분석할 수 있는 ‘웹크롤링(Web-Crawling) 기법’을 활용했다. 이 시스템을 통해 보험사기로 추정되는 단어를 추출해 보험금 부당청구를 사전에 예측하고 적발역량을 향상시킬 수 있게 됐다.

이 밖에도 신한생명은 갈수록 고도화되는 보험사기를 효율적으로 방지하기 위해 적극적으로 디지털 기술을 도입하고 있다.

지난 1월 보험사기 수사의뢰와 법적조치 과정에서 발생하는 반복적이고 표준화된 대량의 업무를 RPA(Robotic Process Automation)로 자동화해 업무의 효율성을 높였다. 또 카카오톡 보험사기 신고센터 채널을 오픈해 고객들에게 보험사기 예방 홍보를 시행했다.

지난 5월에는 ‘빅데이터 보험사기 혐의 자동분석 시스템’을 자체 개발했다. 이 시스템은 보험사기에 대한 대량의 데이터를 시각화해 보험사기 혐의 입증 시간을 단축시키는데 기여했다.


이보라 글로벌이코노믹 기자 lbr00@g-enews.com