삼성화재, 모럴징후분석 보험사기 예방 시스템 자체 적발

보종·대상별 구분해 보험사기 관련 분석정보 제공

#A씨와 A씨의 아들·딸·며느리·내연남 등 5명은 기준일 이상 입원하면 보험금이 지급되는 72개 보험사의 130개 보험상품에 가입하고, 허위 입원 후 보험회사로부터 3억9500만원의 보험금을 편취했다.

[사진=아주경제DB]

A씨는 이삿짐을 운반하다가 넘어졌다는 이유로 21일간 입원했으나, 조사 결과 증세가 경미해 입원 치료는 필요하지 않은 상태였던 것으로 드러났다. 그럼에도 A씨는 보험회사를 통해 18만원의 입원 보험금을 지급받았고 이후 동일 방법으로 166회에 걸쳐 5300만원의 입원 보험금을 지급받았다.

#B한의원 원장인 C씨는 브로커들과 실손보험에 가입된 사람들을 대거 끌어모아 사기행각을 벌이다 검거됐다. 브로커들은 "공진단을 무료로 처방받게 해주겠다"며 실손보험에 가입된 사람들을 모아 해당 한의원에 알선해 줬다. 범죄 수익은 한의원과 브로커가 7대 3으로 나눴다. 이 한의원에서 '공진단'을 처방받고 보험사기에 가담한 가짜 환자는 8곳 보험사에 653명에 이르며 처방된 공진단 가격은 16억원에 달했다.

9일 보험업계에 따르면 삼성화재는 이같이 날로 고도화되고 지능화되는 보험범죄를 사전에 예방할 수 있는 모럴징후분석 시스템 IFDS를 자체적으로 개발했다.

삼성화재는 기존 시스템으로는 갈수록 지능화되는 보험범죄에 대응하기 어렵다고 판단, 올해 1월부터 보험조사 관련된 실무자로 조직을 구성해 신규 시스템을 개발해왔다.

IFDS는 보험사기 혐의자에 대한 조사의뢰, 수사의뢰, 종결 이후 판결 등 보험사기 조사 진행상황에 대한 정보를 제공한다. 보험사기 혐의자에게는 접수번호가 부여되고, 전산 시스템에 등록된 사고번호에 의해 전체 진행 현황이 제공되는데 간단한 조회만으로 사고와 관련된 정보를 열람할 수 있다.

또 보종별, 대상별로 구분해 보험사기에 관련된 분석정보를 제공하며 사고 장소 또는 주소지 구분에 따라서, 사고건수, 적발건 등 보험사기 유의 조건 설정에 따라서 사고이력과 적발이력, 형확정이력 등의 정보가 상위 랭크 순으로 제공된다.

시스템에 쌓인 모럴징후분석 정보는 빅데이터로 저장돼 사기 공모 의심 그룹 분석이나 연관 관계도 분석, 집중도 분석 등 보험사기 데이터 분석에 활용될 예정이다.

삼성화재 보험조사파트 관계자는 "IFDS는 삼성화재가 보험사기와 관련해 쌓아온 노하우를 집적해 완성한 시스템"이라며 "특히 내년에 AI 지능형 보험사기 감지 기능이 추가되면, 고도화되는 새로운 보험사기 유형에 누구보다 앞서 대응할 수 있을 것"이라고 말했다.

한편, 금융감독원에 따르면 지난해 보험사기 적발 금액은 8986억원, 적발 인원은 9만8826명으로 전년보다 각각 2.0%, 6.8% 증가했다. 연도별 보험 사기 적발 금액은 2015년 6549억원, 2016년 7185억원, 2017년 7302억원, 2018년 7982억원, 2019년 8809억원 등으로 매년 증가하고 있다.