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갈수록 지능화되는 보험사기, 인공지능으로 잡는다

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갈수록 지능화되는 보험사기, 인공지능으로 잡는다

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보험사들이 인공지능(AI)을 적용해 보험사기를 잡아내는 시스템을 속속 도입하고 있다. 사진=클립아트코리아
보험사들이 인공지능(AI)을 적용해 보험사기를 잡아내는 시스템을 속속 도입하고 있다. 보험사기 규모가 지속적으로 증가하고 방법 또한 지능화되자 선제적으로 대응해 보험금 누수를 방지하려는 것이다.

19일 업계에 따르면 오렌지라이프는 최근 빅데이터와 AI기술을 적용한 ‘보험사기 사전 예측모델’을 구축했다.

해당 모델은 과거 적발된 보험사기 사례와 관련해 다양한 가설을 수립하고, 이를 기반으로 약 150개 변수를 생성해 대·내외 빅데이터를 분석한 후 머신러닝, 딥러닝 등 AI기술을 적용해 구축됐다.

보험계약 체결 시점부터 보험사기 의도 여부 판단을 할 수 있으며, 상대적으로 보험사기 위험도가 높은 대상을 신속하게 파악할 수 있는 것이 특징이다.

오렌지라이프는 지난 4년간 보험사기방지시스템(FDS)을 통해 보험금 청구와 사고다발 고객에 대한 두 가지 통계모델을 운영해 왔다. 그 결과 매년 300건이 넘는 보험사기를 적발해 40억 원 이상의 보험금 누수를 방지하는 성과를 거뒀다.
현대해상도 지난달 인공지능을 적용한 보험사기 예측시스템을 개발했다. 이 시스템은 건강보험심사평가원이 제공하는 의료기관 정보에 현대해상이 보유한 보험 정보를 결합한 후 AI가 스스로 보험사기 특징을 학습하고 이와 유사한 특징을 보이는 보험사기 고위험군 대상을 자동으로 선별·탐지하는 머신러닝 기술이 적용됐다.

또 인공지능에 대한 이해 없이도 직원들이 업무에 손쉽게 활용할 수 있도록 보험사기 고위험군으로 선별한 근거를 시각화 리포트 형태로 제공하는 등 사용 편의성도 개선시켜 기존 조사업무 방식 대비 보험사기 탐지 능력을 22배 향상시켰다.

ABL생명은 약 1년 동안 인공지능 기능이 탑재된 보험사기 예측시스템을 자체 개발해 지난해부터 도입했다.

이 시스템은 인공지능 기술 중에서도 머신러닝 기법이 도입됐다. ABL생명은 계약 후 사고 경과기간, 납입횟수, 청구금액, 특약가입비율, 부담보계약여부 등 보험사기와 관련 있는 800여 개 변수를 발굴해 시스템에 적용했다. 그 결과 인공지능을 활용했을 때 심사자가 독자 판단한 경우 보다 1.8배 높은 보험사기 예측률을 나타냈다.

교보생명은 AI 머신러닝 기술을 접목한 보험사기예측시스템 ‘K-FDS(Kyobo Fraud Detection System)’를 개발했다. 이 시스템은 AI가 스스로 보험사기 특징을 선택하고 학습해 이와 유사한 행동을 보이는 대상을 찾아냄으로써 빠르게 진화하는 보험사기 수법에 즉시 대응할 수 있다.

또 보험 계약, 사고 정보 등 데이터를 최신 머신러닝 기법과 로봇 프로세스 자동화(RPA)를 통해 보험사기 의심사례 발생이 빈번한 질병, 상해군을 자동으로 그룹핑한다. 조직화된 보험사기에 대응하기 위해 공모 의심자를 자동으로 찾아주며 해당 병원과 보험모집인간의 연관성 분석도 지원한다.

해당 시스템은 2018년 7월부터 시범운영을 통해 정확도와 활용도를 높여 왔으며, 200여건의 보험사기 의심건을 찾아 부당보험금 지급을 막았다.


이보라 글로벌이코노믹 기자 lbr00@g-enews.com