보험사들이 점차 지능화되고 있는 보험범죄를 막기 위해 시스템 고도화로 사전예방에 주력하는 모양새다.

12일 삼성화재는 날로 대형화·조직화되고 있는 보험사기를 사전 예방하기 위해 모럴징후분석시스템(IFDS, Insurance Fraud Detection System)을 자체적으로 개발했다고 밝혔다.

삼성화재 관계자는 "모럴징후분석 시스템(IFDS)은 삼성화재가 보험사기와 관련해 쌓아온 노하우를 집적해 완성한 시스템"이라며 “특히 내년 AI 지능형 보험사기 감지 기능까지 추가하면 고도화되는 새로운 보험사기 유형에 대응력을 높일 것으로 기대한다"고 말했다.

다른 손해보험업계 관계자는 "보험업계와 금융당국은 보험사기에 대한 신속하고 효과적인 적발을 위해 보험사기정보 공유 확대 등으로 적극 협력 중"이라며 "보험사들도 인공지능, 빅데이터 활용 등으로 점차 지능화되고 조직화되는 보험사기에 대응하고 있다"고 설명했다.

과거 보험사기는 통상 '나이롱환자' 정도를 의미했지만 최근에는 병원의 과잉진료, SNS를 통한 보험사기 가담자 모집 등 그 수법이 점점 복잡해지고 조직적으로 변모하고 있다.

최근에는 합벅적인 법인형태로 '의료광고법인'으로 위장한 브로커 조직이 주도하고 여러 병원과 공모한 보험사기도 처음 적발됐다.

이에 삼성화재는 기존 시스템으로는 갈수록 지능화되는 보험범죄에 대응하기 어렵다는 판단으로 올해 1월부터 보험조사와 관련된 실무자로 조직을 구성해 지난 9월에 신규 시스템을 개발했다.

이 시스템은 보험사기 징후를 보이는 청구 건을 사전에 탐지해 그 내용을 관련 직원들에게 제공하게 된다.

IFDS는 보험사기 혐의자에 대한 조사의뢰, 수사의뢰, 종결 이후 판결 등 보험사기 조사 진행상황에 대한 정보를 제공한다. 보험사기 혐의자에게는 접수번호가 부여되고, 전산 시스템에 등록된 사고번호에 의해 전체 진행 현황이 제공되는데 간단한 조회만으로 사고와 관련된 정보를 열람할 수 있다.

또한 보험종목별(자동차, 장기, 일반) 및 대상별(개인, 업체 등) 구분뿐만 아니라 사고장소 또는 주소지에 따른 보험사기 관련 분석이 가능하다. 사고건수, 적발건 등 보험사기 유의 조건 설정을 통해 사고이력과 적발이력, 형확정이력 등의 정보도 상위 랭크 순으로 제공된다.

이렇게 시스템에 쌓인 모럴징후분석 정보는 빅데이터로 저장돼 사기 공모 의심 그룹 분석이나 연관 관계도 분석, 집중도 분석 등 보험사기 데이터 분석에 활용될 예정이다.

한편 최근의 보험사기는 과거와 달리 디지털 플랫폼에서 가담자를 공모하는 등의 형태로 진화되면서 보험사들은 AI기반의 보험사기 분석 시스템 개발에 박차를 가하고 있다.

지난해 KB손해보험은 디지털 환경에서 발생하는 보험사기 예방을 위해 AI 기반 외부 데이터 분석 플랫폼인 ‘SMA(Social Media Analytics) 시스템’을 개발했다.

SMA시스템은 포털, 블로그, 뉴스, 인스타그램, 트위터 등 디지털 환경의 데이터와 병원, 질병명, 치료법 등의 외부 데이터를 수집한다. 또한 보험사기 의심 문서 탐지 프로세스를 통해 위험도를 점수화해 디지털 환경에서 발생하는 보험사기 최신 트랜드 및 패턴을 예측 후 이상 징후를 탐지해 결과를 제공하고 있다.

이런 시스템은 기존의 보험사기 혐의자 중심의 분석에만 치중해 디지털 환경에서 이뤄지는 사전 모의 행위를 포착하는 것에 한계가 있다는 점에 착안했다는 분석이다.

현대해상도 빅데이터를 활용한 '자동차 보험사기 SNA 분석시스템'을 운영 중이다. 현대해상이 보유한 빅데이터로 보험사기 혐의자들간의 관계를 분석하고 자동으로 혐의 조직을 추출할 수 있어 보험사기 대응에 효과적이라는 평이다.

금융감독원은 지난해 공·민영보험사기 공동조사로 25개 의료기관 관련금액 총 233억원을 적발했으며 금전적 이익을 제공하겠다는 브로커의 유혹에 현혹돼 보험사기 가담시에도 공범으로 형사처벌을 받을 수 있어 유의해야 한다고 밝혔다.