[인터뷰] 손승환 교보생명 리스크관리팀 과장 “고객 자산 보호하기 위해 보험사기 잡아”
[인터뷰] 손승환 교보생명 리스크관리팀 과장 “고객 자산 보호하기 위해 보험사기 잡아”
  • 장인성 기자
  • 승인 2020.11.09 07:00
  • 댓글 0
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보험사기 기술 점차 고도화하는데 일일이 엑셀작업 한계 … 직접 개발 나서 큰 도움
입원만 목적하는 보험사기 여전히 다수 … 지급 이후 조사하는 방식 한계 커
사진설명 - 손승환 교보생명 리스크관리팀 과장
사진설명 - 손승환 교보생명 리스크관리팀 과장

[FE금융경제신문=장인성 기자] 오랜 시간 보험업계는 누수 되는 보험금을 막기 위해 다양한 시도를 하고 있다. 안전을 강조해 미리 벌어질 사고를 예방하거나 소비자가 건강해지는 노력을 하도록 도와 병에 걸릴 확률이 낮추고 대신 보험료를 깎아주는 시도들이 그렇다.

그러나 모든 노력에도 수포로 돌아가게 만드는 것이 있는데 그게 바로 보험사기다. 지난해 보험사기로 누수 되는 보험금만 해도 9000억에 육박하며 최근 증가추세에 놓여있다.

피해자는 보험료를 내는 선량한 보험소비자들이다. 그렇기에 보험사들은 보다 고도화 된 시스템을 갖춰 보험사기를 잡아내도록 총역량을 동원하고 있다. 이에 본지는 최근 AI보험사기 방지 프로그램을 갖춰 시행하고 있는 손승환 교보생명 리스크 관리팀 과장을 만나 이야기를 듣는 시간을 가졌다.

아래는 손승환 교보생명 리스크관리팀(SIU팀) 과장 일문일답

1. 보험사기 방지를 위한 K-FDS (AI시스템) 개발은 언제부터 고안했고 계기가 되는 일이 있다면 소개해 달라

본격적으로 AI시스템을 개발하게 된 계기는 점점 보험 사기가 조직화 되다보니 단순하게 사람이 사건 하나씩 자료를 뽑아 모니터링 하는 데에 한계가 컸다. 그래서 간단한 부분만이라도 인공지능화 시켜 맡기에 되면 쉬워지지 않을까 해서 지난 2018년부터 고안해 현재에 이르게 됐다.

2. 개발을 주로 했던 부분은 무엇이고 실제 효과가 나기까지 과정은 어땠는가?

기존 보험사기에 적발됐던 사건들을 학습을 하면 유사한 패턴이나 병원들이 나오지 않을까 해서 우선은 사람별로 병원별로 적발됐던 건을 모두 학습시켰다. 이를 통해 주로 치료패턴이나 가입시점 등이 학습되자 동시에 그동안 적발되지 않았던 일반 군에서 비슷한 패턴을 가진 사건은 없는지 찾아내도록 했다. 머신러닝기법을 통해 스스로 학습을 하며 터득한 것도 많았다.

이 때문인지 최근 2년 동안 AI가 일반군들을 통해 적발 된 사기건수들을 SIU팀 조사역들에게 스코어 방식으로 보여줬는데 보험사기 의심 퍼센트가 높은 사람 위주로 조사를 시작하게 됐다.

비록 파일럿으로 운영을 했지만 총 250건 정도 보험사기 의심으로 나왔고 이 중 10건은 보험사기로 적발되기도 했다. 현재는 30건 정도 수사가 진행 중이다.

다만 보험소비자들이 보험금 주기 싫어 아무나 보험사기로 의심하는 것이 아니냐고 오해하는데 SIU팀은 보험금이 전부 지급 된 다음에 모니터링을 하는 것이다. 그동안 보험금이 지급됐던 것이나 누적 된 보험금을 받아왔던 사람들을 대상으로 보험사기 가능성이 없는지 확인해보는 셈이다.

그리고 의심됐던 패턴들에 대해서 사실로 적발됐을 때에 그제야 제재를 가하는 시스템이다. 단순하게 한두 번 청구 받았다고 무리하게 보험 사기로 몰고 가는 것은 없다. 정당하게 나가야 할 것들은 건들지도 않고 지급하지 말았어야 했던 것들만 조사하는 것이다.

3. K-FDS가 타 AI 보험사기 대응 시스템과 차별점을 두고 있다면 무엇인가?

교보생명이 개발한 K-FDS는 외부기관 도움 없이 조사역들이 자체적으로 머신러닝 기반을 토대로 개발한 프로그램이라는 점에서 타사보다 이점이 많다. 보험사기는 매번 새로운 패턴들이 발견되는 것들이 많은데 그 때마다 외주를 줘 업데이트를 하는 것만으로도 비용과 시간이 걸린다. 그런데 자체개발하다보니 비용과 시간 축소가 가능해져서 빠른 대처가 가능해졌다.

4. 보험사기 의심 유형 중 가장 많이 적발 되는 내용은 무엇이고 보험사 대처는 어느 방향으로 이뤄지나?

일반 보험가입자들의 입원의 주요 목적은 치료목적이 주를 이루지만 여전히 입원만 목적인 사람들이 많다. 보통 이를 피해과장이라고 하는 데 아무리 적발해도 입원만 반복하는 사례들이 여전히 절대 다수를 차지한다.

최근 적발 된 사례 중에서는 실손 의료보험을 통해 도수치료를 받았다며 보험금을 받았는데 알고 보니 보험금을 받을 수 없는 피부치료 받은 일이었다. 이는 병원이랑 공모를 하지 않으면 가능하지 않는 사건으로 가입자 뿐 아니라 병원도 처벌을 받는 사건이다.

비슷한 사건들이 많다. 얼마 전엔 노안수술을 하도록 하고 백내장이라고 진단을 내주는 경우가 부쩍 늘고 있다. 보통 노안수술은 실손 의료보험이 안 되는데 백내장은 되다보니 병원들의 꼬드김에 누수가 발생하고 있는 것이다.

작은 보험금에 소비자가 흔들려도 보험사기 관계 특별법에 처벌된다. 징역은 5년 이하지만 허위반복 입원의 경우 보험금 액수가 억이 넘어갈 만큼 과한 경우가 많아 징역 가기도 한다. 일부 실손 의료보험 사건으로 한두 번 문제될 경우 벌금형에 끝나는 약한 처벌을 받기도 한다.

이 같은 보험사기는 주로 규모가 작은 병원에서 많이 하고 있으며 입원이 자주 발생할수록 사보험 뿐 아니라 공적보험이 국민건강보험의 재정도 손상되기에 공보험과 사보험 나누지 않고 같이 수사할 필요성도 점점 높아지는 추세다.

5. SIU팀에서 일하면서 생기는 고충이 있나?

옛날엔 수사라는 경계가 매우 애매해 막상 보험사에서 나왔다는 것만으로도 어려움이 많았다. 그러나 최근엔 보험사기 조사를 한다고 해도 금융감독원이 나서다 보니 수월해졌다.

특히 보험사기 모범규준이 생겨나면서 금감원에 인지보고 먼저 한 다음 합법적인 매뉴얼대로 따르다보니 상대적으로 고충이 사라졌다.

그러면서도 빅데이터를 활용하다보니 그동안 감지하지 못한 사각지대가 해소됐고 트랜드에 맞춰 하루 이틀에 조사가 끝날 정도로 일의 효율이 올랐다.

6. AI시스템이 개발됐어도 보험사기는 여전히 고도화 중이다. 앞으로 계획이 있다면?

현재는 사후 적발 중심이긴 한데 앞으로는 사전 예방 측면을 강화하려고 한다. 허위진단서나 의도적 사망이나 살인 등을 미리 파악하거나 예측할 수 있는 시스템을 갖추기엔 아직 부족하다. 그러나 이런 명백한 데이터가 쌓이다보면 보험금을 노리고 벌이는 보험사기 범죄를 사전 예측하고 막을 수 있게 된다.

특히 상대적으로 사망보험금 액수가 클수록 대형 범죄나 강력사건의 주요 원인이 되기도 하는데 이런 부분 방지를 미연에 방지하고 지급 된 후에 피해를 방지할 수 있다.

물론 사전 예측이 조심스러운 것인 선량한 고객이 보험사기로 몰아가는 우를 범할 수 있어서다. 그렇기에 SIU팀에서도 현재 기술보다 고도화 된 기술을 갖추려고 노력하고 있다.

단순히 우리팀이 보험사기를 조사하는 것을 두고 보험사 이익을 위한 것이 아니냐고 따지는 이들도 있지만 선량한 수많은 고객의 자산을 보호하고 불법적인 일로 범죄수익화 하는 것을 막기 위한 수단이라는 점에서 앞으로도 좋은 시선으로 봐주셨으면 좋겠다.

장인성 기자  ft20@fetimes.co.kr


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