코로나19로 인한 경기침체가 지속될 경우 보험사기가 증가할 수 있어 데이터 분석 등의 선제적 예방이 필요하다는 지적이 나왔다.

25일 보험연구원은 '데이터 분석을 이용한 보험사기 방지' 보고서에서 경기침체로 인한 가계재정 악화는 보험사기를 유발할 가능성이 높아, 코로나19로 인한 경기침체가 지속될 경우 보험사기가 증가할 수 있다는 우려를 제기했다.

국내에서도 전문적인 보험사기자가 일반 보험계약자를 보험사기에 공모시키는 유형의 보험사기가 증가하고 있는데, 경기침체는 이런 현상을 더욱 악화시킬 것이라는 분석이다.

실제 2008년 글로벌 금융위기 당시 영국보험협회는 영국 내 허위 보험청구 건수가 전년 동기 대비 17% 증가했다고 보고했으며, 미국 플로리다 주보험감독당국도 2008년 플로리다주 보험사기 건수가 전년 동기 대비 21% 늘었다고 밝혔다.

금융감독원에 따르면 지난해 국내 보험사기 적발금액은 8809억원, 적발인원은 9만2538명으로 모두 역대 최고를 기록했다. 이는 매일 평균 254명의 24억원의 보험사기를 적발한 것으로, 앞으로도 보험사기는 언택트 가속화 추세에 따라 디지털 환경 중심으로 더욱 확대될 것으로 관측된다고 밝혔다.

이에 보험연구원은 기존에 보험회사는 제보를 통해 보험사기 조사·적발을 시작하지만, 관련 데이터 분석을 바탕으로 보험사기 유형이나 보험사기자의 특성을 등을 파악해 보험사기를 선제적으로 예방하거나 적발할 수 있다고 설명했다.

국내 보험사들도 데이터 분석을 활용한 보험사기 방지에 적극적으로 나서고 있다. 주로 자동 위험징후, 예측모형, 데이터 시각화, 이상감지 등의 기술을 보험사기 방지·적발에 사용 중이며, 회사 내 보험금청구 및 계약 정보와 한국신용정보원 정보를 활용하고 있다.

특히 동일한 보험사기자는 여러 보험회사를 상대로 유사한 사기를 저지를 수 있어 한 보험회사의 데이터만을 분석할 경우 적발이 불가능하더라도, 여러 보험회사의 데이터를 활용하면 동일한 수범, 동일한 사기자의 사기 패턴을 발견할 수 있게 된다.

금융감독원 보험사기대응단도 보험사기인지시스템을 통해 보험계약 및 사고 등을 데이터베이스로 관리·분석함으로써 보험사기 혐의자를 추출해내고 있다. 최근에는 금융감독원에 보고된 보험사기자들이 공통적으로 이용한 병원, 정비업체, 설계사 등을 분석, 추출하는 방법도 도입했다.

다만 보험연구원 변혜원 연구위원은 "빠르게 진화하는 보험사기를 따라잡기 위해서는 보험사기 방지,적발 기법 또한 고도화해야 한다"며 "먼저 데이터 분석의 효과를 높이기 위해 데이터의 수량과 품질 향상이 필요하므로 보험사기 관련 정보의 공유활성화와 공유데이터의 정의 및 형식의 표준화가 필요하다"고 제언했다.

현재 보험사기 관련 데이터 집적 시스템이 표준화돼 있지 않아 추가 정보가 필요한 경우 혐의 건과 관련된 영수증 등을 바탕으로 수기로 입력해야 하는 상황이 종종 발생하는 게 현실이다.

아울러 변 위원은 "데이터 분석이나 AI는 보험사기 방지 전문가를 대체한다기보다는 조사업누의 효과를 높이는 수단이며, 보험회사는 AI시스템이 부당한 차별이나 사생활침해 등의 문제를 야기하지 않도록 점검해야 한다"고 덧붙였다.