FDS는 분석 모델별 시나리오 설정과 경보 생성, 원인 분석 기능을 통해 사기 의심 대상을 선별하며, 사고 정보의 패턴과 상관관계를 시각화해 의심 대상자를 보다 명확하게 파악할 수 있도록 지원한다.
KB손보는 보험금 청구 접수 시 머신러닝 기반 통합 스코어와 비즈니스 룰의 하이브리드 관점에서 청구 건의 위험도와 난이도를 분석해 저심도, 고심도risk 등 기간계 rule-engine에서 자동화돼 배당되는 프로세스로 운영하고 있다.
이렇듯 세심한 시스템을 발판으로 실제 보험사기 적발 사례도 이어지고 있다. 한 의료기관은 환자를 유인하기 위해 실제 병원비보다 할인된 금액만 받았음에도 진료비 영수증에는 할인 전 금액을 기재해 발급하는 방식으로 실손의료비를 부풀려 청구하도록 한 것으로 나타났다.
입원이 필요하지 않거나 단기 치료만 필요한 환자들에 대해 진료기록을 조작해 정상적으로 입원 치료를 받은 것처럼 꾸며 보험금을 청구하도록 하는 방식으로 보험금을 편취했다. 해당 사건을 통해 적발된 보험사기 금액은 총 8억5000만원에 달한다.
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이를 통해 최신 보험사기 패턴을 발굴하고 보험 청구 즉시 위험 요소를 분석 및 판단할 수 있도록 보험사기 대응력을 강화해 나가고 있다.
강은영 한국금융신문 기자 eykang@fntimes.com
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