[멘토링] 보험 심사의 ‘시스템 고도화’에 관심 기울일 때

보험사기가 해마다 늘고 있다. 금융감독원 자료에 따르면 2007년 한 해 보험사기로 적발된 인원은 무려 3만여 명, 이에 대한 손실 비용은 2천여 억원에 달한다. 전년도에 비해 4,168명, 264억원 증가한 수치다.

보험사기는 결국, 보험사기 행위의 피해를 선량한 다수의 보험계약자가 부담한다는 점에서 문제의 심각성이 크다. 때문에 보험사들은 심사에 대한 인력 의존도를 낮추고, 갈수록 지능화되는 보험사기를 막음으로써 비용 손실을 줄여 고객에게 혜택을 돌리기 위해 다양한 노력을 하고 있다. 그 대표적인 예가 이른바 ‘사기방지시스템’ 도입이다.

보험사기방지시스템은 고객이 보험을 청구하면 다양한 자동 심사 룰을 기반으로 심사 및 조사 여부를 판단할 수 있도록 지원한다. 또한 지급 혹은 면책결과를 바탕으로 룰의 성과 모니터링을 포함한 사기징후 분석결과를 통해 신규 룰을 생성하고 기존 룰을 변경할 수 있도록 지원한다. 무엇보다 사기 적발을 ‘사후’에서 ‘사전 차단’ 중심으로 변화시킨다는 점에서 의미가 크다. 특히 최근에는 기존 지급 심사 시스템 부문에서의 사기 적발 프로세스를 고도화함으로써 업무 효율화와 함께 사차 손익 개선에도 기여한다는 장점으로, 보험사들이 속속 도입하고 있다.
현재 구축된 사기방지시스템은 보험사별로 약간의 차이가 있다. 심사자의 경험과 지식을 바탕으로 규칙을 만든 ‘비즈니스 룰’ 만으로 시스템을 구축하는가 하면, 다양한 데이터 분석을 기반으로 한 ‘모델 룰’을 결합한 시스템도 있다. 사기방지시스템이 도입되던 초창기에는 많은 보험사들이 비즈니스 룰을 탑재한 시스템을 구축했다.

그러나 보험사기가 점점 고도화·지능화·조직화되는 현실을 생각해보면, 경험과 지식에 기반한 비즈니스 룰만으로는 다분히 한계가 있다. 조사원의 경험과 지식에 ‘과학적인 분석 기법’을 더해 시스템을 고도화함으로써 보험사기의 징후와 요인을 보다 정교하게 찾아내고, 심사의 정확성을 높여야 할 때다.

비즈니스 룰과 모델 룰의 조합은 심사기준을 과학적이고 일관되게 유지할 수 있도록 하고, 리스크 관리 기반 및 자동화된 스코어링 시스템과 심사 프로세스, 조직운영 등을 보다 신속하고 유연하게 대응할 수 있도록 돕는다. 실제로, 국내에서 가장 먼저 고도화된 사기방지시스템을 도입한 한 생보사에서는 심사자의 노하우와 분석 기준을 규칙화해 수백여 개의 모델을 만들고, 각종 조사과정에서 획득한 정보를 축적해 심사기준에 반영하는, 비즈니스 룰과 모델 룰을 결합함으로써 연간 수백억원에 달하는 누수액 절감 효과를 거두고 있다고 한다.

보험사기로 인한 누수 보험금만 줄여도 보험료를 3% 정도 줄일 수 있다는 분석이 나오고 있듯, 사기방지를 위한 노력은 보험사의 손실을 줄일 뿐 아니라 고객 서비스 개선 차원에서도 보다 적극적으로 이루어져야 한다. 운용 중인 시스템에 혹여 생각지 못한 허점은 없는지 차근차근 점검하고 보험 업계 전체가 이를 보완하는 ‘시스템 고도화’ 작업을 더 이상 미룰 수 없는 이유가 바로 여기에 있다.


관리자 기자