공공빅데이터로 자동차 보험사기·병역회피 잡는다

행정자치부, 올해 신규 공공빅데이터 분석 사업 5개 과제 선정

징병 신체검사. 사진=연합뉴스 제공

[아시아경제 김봉수 기자]정부가 공공 빅데이터 분석을 위해 자동차 보험사기ㆍ병역 회피 등의 범죄나 사회 문제 해결에 나선다.

19일 행정자치부에 따르면, 행자부는 올해 공공빅데이터 신규 분석 사업으로 5개 분야를 선정해 추진한다. ▲자동차 보험료 누수 방지를 위한 교통사고 다발생 환자 탐지 및 예측 ▲빅데이터 분석을 통한 병역면탈 의심자 포착 ▲전기차 충전 인프라 설치 입지 선정 ▲일자리 창출을 위한 푸드트럭 최적 입지 선정 ▲외국인 밀집화 지역 분석을 통한 기초생활 인프라 개선모델 등이다.

자동차 보험사기의 경우 건강보험심사평가원과 함께 보험 사기 의심자를 예측할 수 있는 모델을 개발한다. 의료기관의 청구데이터와 보험사별 사고정보를 종합적으로 분석해 다중청구, 사고대비 과다청구 등 보험사기 의심자를 분석해 해당정보를 각 보험사와 금융감독원에 통보하는 방식이다. 이와 관련 2016년 자동차 보험사기 금액은 7185억원(금융감독원 집계)에 달하는 등 갈수록 늘어나고 사기 수법도 교묘해지고 있다. 반면 개별 보험사 별로만 데이터를 축적하고 있고 공유하지 않아 보험 사기 적발ㆍ단속에 일정한 시간이 필요했다.

행자부는 또 병무청과 함께 병역 면탈자 조사를 위한 빅데이터 분석모델도 개발한다. 병무청 병역조사과에는 과거 7년 간 수집된 34만 건의 병역면탈자 데이터가 축적되어 있다. 현재 이를 기반으로 베테랑 조사관 30여명이 의심자를 판단하고 조사를 실시하고 있지만 전체 병역 면탈자 조사에 한계가 있다. 병역면탈로 의심되는 사람에 대한 질병, 취업, 자격증 등 다양한 정보를 복합적으로 분석해야하는데 수십만 건에 달하는 자료를 일일이 대조할 수 없기 때문이다.

이에 따라 행자부와 병무청은 올해 빅데이터를 활용해 축적된 병역면탈 자료를 체계적으로 분석하여 조사관의 업무효율성을 향상시킬 수 있는 모델을 개발할 계획이다. 병역면탈자의 질병별 치료경과, 출입국자료, 자격증 취득현황, 취업현황, 소셜데이터 등 다양하게 축적되어있는 데이터를 복합적으로 분석할 수 있는 모델을 개발한다.

또 전기차 충전 인프라 설치 입지 선정 모델을 만들어 과학적이고 합리적인 전기차 충전 인프라 입지 선정을 통해 전기차 충전시설을 설치, 전기차 보급확산 및 운행 기반 구축과 대기오염 물질ㆍ온실가스ㆍ미세먼지 등의 배출량을 줄일 계획이다.

소상공인시장진흥공단과 함게 일자리 창출을 위한 푸드트럭 최적 영업 위치 선정 모델도 개발한다. 푸드트럭 영업위치 관련 복합 분석을 통해 푸드트럭 창업자 및 소상공인이 생존할 수 있는 기반을 지원하기 위해서다. 안산시 등과 함께 외국인 밀집화 지역 분석을 통한 기초생활 인프라 개선 모델도 만들 계획이다. 외국인 이주민의 경제ㆍ사회 여건에 따른 밀집화 유형 분석을 통해 기초생활 인프라 대응정책을 마련함으로써 외국인 거주지역 환경개선 정책가이드로 활용할 예정이다.

윤종인 행자부 창조정부조직실장은 "사회현안 해결 및 사회혁신을 위한 신규 분석과제를 지속적으로 발굴하고 추진함으로써 데이터 기반의 과학적 행정이 구현되도록 할 계획"이라고 말했다.

한편 행자부는 2014년부터 공공 빅데이터를 분석해 각종 사회문제를 해결하는 모델 개발을 추진 중이다. 2014년 산불위험예보, 민원분석, CCTV사각지대 등 6개 과제, 2015년엔 공동주택 관리비 투명성 제고, 지역관광활성화 등 4개 과제, 2016년엔 실시간 관심 질병 예측, 실업급여 부정수급 방지 등 4개 과제에 대해 각각 빅데이터 분석을 통해 해법을 모색하는 모델을 개발했다