
/ 사진 = 오렌지라이프
오렌지라이프는 과거 적발된 보험사기 사례와 관련해 가설을 수립하고, 이를 기반으로 약 150개 변수를 생성해 대·내외 빅데이터를 분석한 다음 머신러닝, 딥러닝 등 AI기술을 적용해 이 모델을 구축했다. 보험계약 체결 시점부터 보험사기 의도 여부 판단이 가능하다. 상대적으로 보험사기 위험도가 높은 대상을 신속하게 파악할 수 있는 게 특징이다.
오렌지라이프는 지난 4년간 보험사기방지시스템(FDS)을 통해 보험금 청구 및 사고다발 고객에 대한 두 가지 통계모델을 운영해 왔다. 그 결과 매년 300건이 넘는 보험사기를 적발해 40억원 이상의 보험금 누수를 방지하는 성과를 거뒀다.
그럼에도 불구하고 보험사기 규모는 지속적으로 증가하고, 방법 또한 점차 지능화되어가는 추세여서 보험사기 조사와 혐의 입증 과정에서 더 많은 비용과 시간, 노력이 필요한 실정이었다.
오렌지라이프는 보험사기 유형 중 상당수가 보험계약 체결 시점부터 보험금 편취를 목적으로 보험가입을 한다는 사실에 착안해 예측모델을 개발하게 됐다.
앞으로 오렌지라이프는 보험사기방지시스템에 이 예측모델을 적용해 실시간 보험사기 모니터링을 진행하고, 보험사기 위험도가 높은 계약에 대해서는 미리 FC나 해당 지점에 안내하여 적극적인 보험사기 예방활동에 나설 예정이다.
또 상대적으로 보험사기 의심계약의 비중이 높은 지점에 대해서 보험사기방지 교육을 실시하고, FC와 고객이 보험사기의 유혹에 넘어가지 않도록 다양한 보험사기 사례와 문제점을 알리는 등 보험사기방지 캠페인도 진행해 나갈 방침이다.
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유정화 기자 uhwa@fntimes.com