보험사기 잡으려면 방지·적발 기법 고도화 필요
보험사기 잡으려면 방지·적발 기법 고도화 필요
  • 임성민 기자
  • 승인 2020.11.24 09:08
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보험연 “경기침체→가계 재정 악화…보험사기 증가 우려”
(자료=보험연구원)
(자료=보험연구원)

<대한데일리=임성민 기자> 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19)으로 경기침체가 지속될 경우 보험사기가 증가할 수 있다는 우려가 제기되고 있다. 빠르게 진화하는 보험사기를 잡기 위해서는 방지·적발 기법을 고도화할 필요가 있다는 주장이 나온다.

보험연구원 변혜원 연구위원, 손지영 연구원은 최근 ‘데이터 분석을 이용한 보험사기 방지’ 보고서를 통해 “국내 보험사기 적발금액은 그동안 꾸준히 증가한 반면, 몇 년간 정체 또는 감소했던 적발 인원이 2019년 크게 증가했다”며 빅데이터를 활용한 보험사기 방지 방안 마련을 촉구했다.

보고서에 따르면 지난해 보험사기 적발금액은 전년 대비 10% 가량 증가한 8809억원이며, 적발 인원은 17% 증가한 9만2538명으로 사상 최고치를 기록했다.

보험사기 적발에 있어서 정보의 공유와 분석은 매우 중요하다. 우리나라에서 보험사기 관련 데이터를 집적하는 기관은 한국신용정보원과 금융감독원이 있다.

신정원은 보험계약·청구·지급 데이터베이스인 보험신용정보통합조회시스템(ICIS)을 분석해 보험사기 유의지표와 의료기관별 통계를 제공한다. ICIS는 생보사, 손보사, 공제기관 등 43개 회사의 보험계약 및 보험금 지급 정보를 집적하고, 회사들의 계약인수·보험금 지급심사를 지원한다.

금융감독원 보험사기대응단에서 보험사기인지시스템(IFAS)을 통해 보험계약 및 사고 등을 데이터베이스로 관리·분석하면서 보험사기 혐의자를 추출한다.

변 연구위원은 “빠르게 보험사기를 따라집기 위해서는 보험사기 방지·적발 기법이 고도화돼야 한다”며 “일부 보험사들은 AI(인공지능)를 접목한 보험사기 예측시스템을 가동하기 시작했다. 한국신용정보원도 집적된 머신러닝을 이용해 보험사기 예측모형과 보험사기 유의지수를 개발 중”이라고 말했다.

그는 데이터 분석의 효과를 높이기 위해서는 데이터의 수량과 품질 향상이 필요하기 때문에 보험사기 관련 정보의 공유 활성화와 공유데이터의 정의와 형식의 표준화가 필요하다고 강조했다.

변 연구위원은 “새로운 보험사기 데이터 분석기법이나 AI기법 활용을 적극적으로 고려하되, 보험계약, 지급데이터 이외에도 비정형데이터 등 분석정보의 범위도 확대할 필요가 있다”며 “AI시스템이 부당한 차별이나 사생활침해 등의 문제를 야기하지 않도록 점검해야 할 것”이라고 강조했다.


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