"보험사기 꼼짝마"…AI 도입 후 사기 탐지력 11배↑

[아시아경제 오현길 기자] 해마다 급증하고 있는 보험사기를 적발하기 위해 인공지능(AI)을 도입하자 사기 탐지력이 11배나 향상됐다는 분석결과가 나왔다.

9일 보험업계에 따르면 정수은 현대해상 금융보험팀 연구위원은 최근 손보협회지에 이 같은 내용을 담은 '머신러닝을 활용한 보험사기 위험 예측모형' 분석 보고서를 발표했다.

정 연구위원은 2017~2018년 20세 이상 피보험자가 청구한 실손의료보험 236만여건에 대해 전수 분석했으며, 고객의 의도로 부당청구 가능성이 있는 면책 건을 분류 예측하는 모형을 만들었다.

성별, 나이 등 환자 정보 부터 한국표준질병 사인분류, 질병분류와 같은 진단ㆍ병원 정보, 비급여본인부담금과 같은 보험청구 관련 요인 등을 모아서 다각적 위험요인을 포함하는 데이터를 구축했다.

빅데이터 머신러닝 분석 결과, 고위험 그룹 기준 면책율이 전체 평균 2.7%에서 29.5%로 높아져 사기적발 예측 탐지력이 11배 향상됐다.

보험사기는 남자는 40대, 여자는 50대에서 가장 많았으며, 여자 20대가 건당 적발 금액이 가장 높게 나타났다. 또 적발 금액 기준으로 50대가 가장 큰 비중을 차지하고 고의 사고건이 가장 많았다. 20~30대는 다른 연령대에 비해 허위 과다건으로 인한 적발 금액이 많았다.

정 연구위원은 "다양한 데이터에서 읽힌 이상 패턴의 위험요소를 빠르게 감지해 청구건의 면책 가능성 여부를 정량화 혹은 위험범주로 분류한 후 담당 전문심사자의 검토로 면책 여부를 판가름하게 된다"고 설명했다.

이어 그는 "빠르게 진화하고 있는 신종 사기 수법은 전통적으로 경험적 통계에 의존하고, 과거 적발 노하우에 의존한 시스템으로는 한계가 있다"면서 "머신러닝의 경우 신종 사기 수법이나 지금껏 밝혀지지 않은 사기 수법을 이상 패턴으로 분류, 사람이 보지 못했던 패턴을 읽어내어 적발 실적을 높일 수 있다"고 설명했다.

다만 "엄격한 개인정보 보호법이라든지, 외부의 빅데이터 확보 등에 규제가 있어 활용에 어려움이 있다"며 "건전한 보험 문화를 정착하기 위해서라도 현실적인 정책 개선이 시급하게 필요하다"고 덧붙였다.