이 시스템은 보험 종목별 특성을 반영해 이상징후 시나리오를 세분화했다. 장기보험에서는 고객·모집인·병원·의사별로 구분된 총 38개의 이상징후 시나리오를 운영하고 있다. 이를 통해 보험금 청구 및 진료 과정에서 발생하는 비정상 패턴을 다각도로 분석하고 있다.
이러한 FDS 체계는 롯데손보가 최근 장기보험 인수심사 시스템 등 전사적으로 활용하고 있는 인공지능(AI) 역량과 결합해 높은 시너지를 내고 있다. w사고 관련자를 시스템에서 추출한 뒤, 기계학습(머신러닝)으로 가해자와 피해자의 공모 여부를 가리는 데 활용되고 있다. 이후 해당 데이터를 기존 FDS 시스템에 적용해 추가 분석을 진행하는 방식이다.
실제 보험사기 조직을 적발한 사례도 있다. 대표적으로 ‘인천 미추홀구 배달대행 기사 가·피공모 보험사기’ 사건이다.
배달대행 업체를 운영하던 A씨는 자금난을 해소하기 위해 배우자와 배달기사 등을 동원해 오토바이 고의사고를 일으키는 방식으로 약 4년간 11건의 사고를 발생시켜 약 2400만원의 보험금을 수령했다. 공모 인원은 총 10명에 달했다.
롯데손보 FDS는 반복 사고 간 연관성과 가해·피해자 조합의 반복 패턴 등을 분석해 이상 징후를 포착했고, 이후 전담 조사 인력이 관계자 간 연계성을 확인하는 심층 조사를 통해 조직적 공모 정황을 밝혀냈다.
롯데손보는 앞으로도 축적된 데이터 분석 역량과 종목별 이상징후 시나리오 고도화를 통해 보험사기로 인한 선의의 고객 피해를 예방하고 보험금 누수를 최소화해 나갈 계획이다.
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