13일 금융감독원에 따르면 작년 보험업계의 보험사기 적발 규모는 1조1164억원으로 전년(1조818억원)보다 3.2% 증가했다. 같은 기간 보험사기 적발인원도 10만9522명으로 전년(10만2679명) 대비 6.7% 늘었다.
특히 보험사기 적발금액은 역대 최고치를 찍었다. 앞서 △2019년 8809억원 △2020년 8986억원 △2021년 9434억원으로 점차 오르다 2022년에 1조원을 돌파했다.
그중 자동차 보험사기 금액이 5476억원으로 전체 적발금액의 49.1%를 차지했다. 금감원은 최근 20~30대 젊은 층이 가족이나 지인과 공모해 렌터카로 고의 충돌 사고를 내는 경우가 많다고 분석했다. 렌터카 사고는 보험료 할증 등의 피해가 혐의자가 아닌 렌터카 업체에 전가돼 보험사기에 많이 이용된다.
이에 지난 7일 금감원은 자동차 보험사기를 근절하기 위해 자동차손해배상진흥원, 전국렌터카공제조합과 협력에 나서기도 했다. 김미영 금감원 금융소비자보호처장은 "유관기관들의 원활한 정보공유 및 각자의 전문성과 인프라를 연계해 (보험사기에) 공동 대응하겠다"고 말했다.
아울러 지능화·조직화한 보험사기가 날로 증가하면서 대형 보험사 중심으로 자체적인 AI기술을 활용한 보험사기 적발 시스템을 구축해 맞서고 있다.
보험업계 관계자는 "AI로 수사 기법이 발전하고 있다"며 "보험사 간 공조 체계 강화로 사기 적발 건수도 크게 늘어날 것"이라고 설명했다.
삼성화재는 지난해 6월부터 기존 보험사기 방지 시스템인 'IFDS(Insurance Fraud Detection System)'에 고도화된 사전탐지 예측 기능을 추가했다. 다양한 위험인자로 구성된 지표를 기초로 보험사기 의심 건에 대한 위험도를 점수로 산출하고, 점수가 높은 보험사고 건에 세부적인 속성 및 분석 결과를 제공하는 식이다.
사고가 많은 것으로 의심되거나 조직형 보험사기가 의심되는 경우 보상 처리 초기 단계에서 사전 탐지해 수사기관에 상세 정보를 전달한다.
현대해상은 AI를 활용해 자동차 사고 보험사기 가능성을 예측하는 'Hi-FDS(Fraud Detection System)'를 운영 중이다. 전날 발생한 자동차 사고 내용을 매일 새벽 시스템에 입력하면 AI가 보험사기 가능성을 분석해 그 결과를 보상팀에 제공한다.
고의적인 보험사고 유발행위를 비롯해 △허위 입원 △사고와 무관한 차량파손 보험 수리 △지병 숨기고 보험 가입 등 보험금을 부당하게 수취하는 것을 사전에 선별해 냈다.
DB손해보험은 업계 최초로 AI와 빅데이터를 활용해 보험사기 공모관계를 과학적으로 분석하는 보험사기 네트워크 분석시스템인 'DB T-System(DB Total Analysis System)'을 이용해 보험사기 혐의가 의심되는 혐의자 간 관계도와 통계자료를 시스템에서 자동으로 넘겨준다.
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