DB손해보험이 빅데이터를 활용한 새로운 보험사기 네트워크 분석 시스템인 ‘DB T-System(DB Total analysis System)’ 도입 소식을 발표했다.
DB손해보험은 2011년 자체 개발한 보험사기 적발 시스템 IFDS(Insurance Fraud Detection System)를 활용해, 빅데이터를 활용한 위험분석을 수행해, 고객의 장기보상 난이도를 심도(사고 발생 시 손실의 크기)로 측정한 뒤 보상 담당자의 능력 수준에 따라 난이도별로 배당하기 시작했다. 그러나 보험사기 규모가 심각해지면서 조직적이고 지능적인 형태로 발전하자 적극적으로 대응하고자 새로운 시스템을 개발하였다.
IFDS는 보험사기 혐의자라는 개인에 초점을 맞추었으나 DB T-System은 혐의자 사이의 공모관계를 분석하는 것에 집중한다. 주된 분석 대상은 자동차보험 가·피공모(가해자와 피해자가 서로 공모하여 교통사고를 일으키고 보험금을 타내는 수법) 고의사고, 보험 거래처와 공모 관계 등이다. 시스템에서 머신러닝 분석으로 만든 보험사기 혐의자 사이의 관계도와 통계자료를 제공한다.
DB손해보험 관계자는 “기존 보험사기 분석 시스템에서 진일보한 시스템이며, 최근 빈발하는 공모 사기에 대한 효율적인 대응이 기대된다. 보험사기를 근절하고 선량한 보험계약자를 보호하기 위해 지속적으로 노력하겠다”라고 말했다.
한편, 금융감독원에 따르면, 보험사기 적발 금액과 적발 인원 모두 점점 증가하는 추세이다. 2020년 보험사기 적발 금액은 약 8,986억 원으로 전년 대비 2.0% 상승했으며, 적발 인원은 9만 8,826명으로 전년도보다 6.8% 증가했다.
보험 업계는 적극적으로 보험사기를 적발하기 위한 시스템을 개발하고 운용하고 있으며, 금융감독원은 이들의 의뢰에 기반하여 혐의점을 포착해 수사기관에 수사를 요청하여 보험산업의 신뢰성 향상을 위해 노력하고 있다.
[저작권자ⓒ CWN(CHANGE WITH NEWS). 무단전재-재배포 금지]
