보험사기 예방, 법으론 역부족 … 보험사 AI 탐지 동원 '각자도생'

보험사기방지특별법이 8년 만에 개정돼 오는 8월 시행되지만 보험사기를 근절하는 데는 한계가 있다는 지적이 나온다. 보험사기 알선·권유 금지와 금융당국의 자료 제공 요청권 등이 신설된 것은 고무적이지만, 핵심 중 하나인 보험사기를 저지른 보험업 관련 종사자나 의료인 등에 대한 가중처벌과 명단 공표가 빠졌기 때문이다.

보험사 관계자는 "브로커를 잡는 데는 어느 정도 효과적일 수 있다"면서도 "보험업 종사자나 의료인 등처럼 전문 지식이나 특정 지위를 이용해 보험사기를 저지르는 사례는 여전히 적발이 쉽지 않아 보인다"고 말했다. 최근 보험사기는 위·변조, 증거 인멸, 의료법 위반 등 다양한 범죄와 얽혀 복합적으로 나타날 뿐 아니라 보험설계사, 손해사정사, 의료인 등도 가담하면서 갈수록 지능화·조직화하는 추세다.

금융감독원이 발표한 작년 보험사기 적발 통계에 따르면 사고 내용을 조작하거나 피해 정도를 과장하는 방법으로 보험금을 더 많이 청구하는 '사고 내용 조작'이 59.3%로 가장 많았다. 사고 내용 조작 유형 중에서는 진단서 위·변조와 입원·수술비 과다 청구가 18.2%로 가장 빈번하게 발생했다. 그러나 사기 입증이 쉽지 않다 보니 작년 기준 보험사기로 적발된 병원 종사자는 1169명으로, 전체 적발자 가운데 1%에 불과했다.

보험사기에 대한 처벌도 솜방망이 수준에 그치는 실정이다. 2017년부터 2021년까지 5년간 보험사기죄에 대한 처벌 현황을 보면 벌금형 또는 벌금형의 집행유예가 선고되는 비중이 30~40%대로 일반 사기죄(10% 안팎)보다 높았다. 실형이 선고되는 비중도 일반 사기죄는 50% 이상에 달하지만, 보험사기죄는 20%대였다.

이에 개정된 법안의 실효성을 높이고 보험사기를 효과적으로 방지하려면 수사와 처벌을 강화해야 한다는 지적이 나오고 있다. 백영화 보험연구원 선임연구위원은 "직업의 전문성을 이용해 보험사기 범행을 저지른 사람에 대해서는 영업정지나 면허취소 등 행정제재를 부과하는 것도 방법"이라고 했다.

보험사들도 보험사기를 방지하기 위해 다양한 노력을 펼치고 있다. 빅데이터와 머신러닝 등 인공지능(AI)을 활용해 보험사기 방지 시스템을 구축하고, 이를 꾸준히 고도화해 보험사기를 사전에 차단하려는 전략이 대표적이다. 삼성화재는 작년부터 사전탐지 예측 기능을 강화한 보험사기 방지 시스템을 운영하고 있다. 기존 사후탐지 중심이던 시스템을 대폭 업그레이드한 것이다. AI가 보험사기 유형과 사례를 학습해 보험사기 의심 건에 대한 위험도를 점수로 산출하고, 다발성 고의 사고나 조직형 보험사기 등이 의심되는 사고에 대해서는 보상 처리 초기 단계에 탐지한다. AI는 개인과 불법 업체 등의 조직적인 보험사기 공모 관계를 밝혀내는 데도 유용하게 활용되고 있다.

현대해상은 보험사기 예측 모형을 고도화해 보험금 지급과 관련한 시점마다 보험사기를 예측하고 있다. AI에 다양한 변수를 넣어 보험사기 예측 성능을 크게 향상시켰다. 현대해상이 AI 기술 등을 앞세워 적발한 사기 규모는 보험업계 전체 적발 실적에서 4분의 1을 차지하는 것으로 알려졌다.

[임영신 기자 / 박나은 기자]

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