최근 페이스북·트위터 등 SNS를 통해 보험금을 많이 받을 수 있다며 고객을 현혹해 특정 치료와 진단을 받도록 유도하는 등 보험사기 수법이 고도화되고 지능화되고 있다. 렌터카나 공유차량으로 일부러 사고를 내고 보험금을 타내는 신종 사기도 기승을 부리고 있다. 금융감독원과 보험업계에 따르면 지난해 보험사기 적발금액은 8,809억원으로 전년 대비 10.4% 증가한 사상 최대 규모를 기록했다. 보험사기 적발금액은 2015년 6,548억원, 2016년 7,185억원, 2017년 7,302억원, 2018년 7,982억원으로 꾸준히 증가하고 있는 실정이다.
신배식 DB손해보험 SIU지원파트 부장은 갈수록 교묘해지는 보험사기에 선제적으로 대응하는 데 앞장서고 있다. 그와 SIU지원파트 부원들은 지난 2018년 4월부터 지난해 2월까지 10개월 간 보험사기 조사 프로세스 혁신 프로젝트에 뛰어들었고 그 결과 빅데이터를 활용한 ‘IFDS’ (Insurance Fraud Detection System)을 구축하는 데 성공했다. 이 시스템을 통해 사고 횟수와 종류 등의 정보를 수집해 보상담당자에게 제공한다.
신 부장이 개발에 적극 참여한 IFDS은 보험사기 적발 지원을 위한 스코어링을 기반으로 한다. 방대한 축적 데이터와 사례 분석을 통해 사고 건별로 모럴스코어링을 이용, 해당 보험 청구 고객이 보험사기 위험이 높은 고객인지 아닌지를 즉각적으로 판단할 수 있게 된 것이다. 예를 들어 500점 이하는 ‘안정’, 700점 이하는 ‘주의’, 800점 이상은 ‘고위험’ 등으로 분류하는 식이다. 객관적이고 과학적인 자료를 바탕으로 정확한 판단이 가능해진 셈이다.
IFDS는 보험사기 적발을 넘어 보상업무 과정 전반에 활용된다. IFDS의 주요 기능 중 하나인 장기보상 난이도별 배당시스템은 보상담당자의 능력에 맞는 사고 건을 자동으로 배정한다. 사고접수 데이터를 분석해 총 185개 위험그룹을 분류, 보상담당자에 배당하는 식이다. 가벼운 치료에 대한 실손의료보험금 청구 건은 경험이 적은 보상담당자에게, 진단비 지급 기준이 까다로운 청구 건은 경험이 많은 직원에게 배분하는 식이다.
이 시스템의 또 다른 주요 기능인 ‘프로드 워닝(Fraud Warning)’은 병원, 의사, 설계사, 정비공장 등에도 빅데이터를 활용해 이상징후를 파악, 세부내용을 보상 담당 직원과 공유하는 시스템이다. 예를 들어 특정 병원이 도수 치료 등 특정 비급여 항목에 대해 과다하게 청구하는 징후가 포착된다면 시스템이 이를 이상 징후로 파악하고 담당 직원에게 관련 내용을 알린다. 사전에 보험 사기를 적발해 보험금 누수를 줄일 수 있는 것이다.
IFDS는 보험담당자 뿐만 아니라 소비자의 편익을 증진하는 데도 기여했다. 우선 간편지급 데이터 분석체계를 바탕으로 보험금을 신속하게 지급할 수 있는 기반이 마련됐다. 사고접수 건에 대한 보상처리 과정을 고객에게 자동으로 안내하고 보상 평균 처리 기일을 단축하는 등 프로세스 개선을 통해 고객 만족도도 제고됐다는 게 회사 측의 설명이다. 실제 DB손보는 IFDS 구축 이후 지난해 보험사기 적발실적이 전년 보다 12.8% 개선됐다. 장기보상 배당 프로세스 정확도 역시 같은 기간 70% 높아졌다. /이지윤기자 lucy@sedaily.com
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