[폭증하는 보험사기, 해법은 없나③] 빅데이터로 보험사기 잡는다…IFDS 시스템 눈길

[한국금융신문 장호성 기자] [지난해 국내 보험사기 피해액은 7982억 원으로 또 다시 역대 최고치를 갈아치웠다. 갈수록 조직화, 전문화되는 보험사기로 인해 가구당 1년간 약 23만 원의 보험금이 새어나간다는 통계도 나오고 있다. 더 이상 '남의 문제'로 치부하기 어려운 보험사기, 금융당국과 보험업계는 어떻게 대처하고 있을까. 편집자 주]

보험사기로 인해 가장 큰 피해를 입고 있는 당사자들인 보험사들은 4차 산업혁명 시대에 발맞춰 ‘빅데이터’를 이용한 보험사기 적발에 나서고 있다.

대표적으로 DB손해보험은 업계 최초로 빅데이터를 활용해 장기보상 위험 심도를 측정해 난이도별로 배당하는 IFDS(보험사기적발시스템)을 운영하고 있다.

새 시스템은 과학적 정보 축적을 통한 업무 효율을 증대하고 보험사기 적발 데이터 기반의 보상업무 프로세스 혁신에 중점을 뒀다. 특히 장기보상 난이도별 배당시스템은 위험 유형 185개를 분석, 측정해 보상담당자의 능력수준에 따라 사고 건을 배당함으로 고객에게 빠르고 정확하게 보상서비스를 제공한다.

DB손보 관계자는 “사고접수에서 보상종결까지 전 영역을 통합 관리해 손해율을 안정적으로 관리하고 거래처, 모집인, 직원 등의 이상 정보를 예측할 수 있어 보험사고 관계자들의 도덕적 해이를 과학적으로 관리할 수 있게 됐다”고 설명했다.

이처럼 IFDS는 축적된 보험계약과 사고 및 보험금 지급정보 등의 정보를 바탕으로 보험사기 위험도 점수를 실시간으로 산출하는 방식으로 운영된다. 접수된 사고가 일정기준 이상으로 점수가 산출된 경우, 의심 건으로 추정해 보험사기 조사에 착수하게 되는 식이다. 이미 삼성화재와 현대해상 등 대부분의 주요 보험사들이 해당 시스템을 도입해 보험사기 적발에 나서고 있다.



금융당국 역시 빅데이터를 활용한 보험사기 적발을 도입하고 있다. 금융감독원은 사회관계망분석(SNA) 기법을 통해 보험사기를 적발하고 있다. SNA 기법이란 보험금 지급 데이터에서 운전자 등 자동차 사고의 관련자 간에 관계패턴을 분석해 공모형 보험사기에 해당하는 혐의조직을 도출해내는 방식을 일컫는다.

SNA는 금감원의 보험사기인지시스템(IFAS)에 집적된 빅데이터에서 자동차 사고의 관계자 간의 공모 관련성을 분석해 혐의조직을 추출한 이후 혐의조직별 사고패턴을 정밀분석해 지인 관계, 사고 다발 여부 등을 확인하고 최종 혐의조직을 확정한다.

금감원 보험사기대응단 관계자는 "보험사기 인지시스템의 적발기능을 업그레이드해 지인 간 공모, 정비업체, 차주 등과 공모한 조직형·지능형 보험사기에 대한 조사 및 적발 활동을 강화할 예정"이라고 전했다.

장호성 기자 hs6776@fntimes.com