조직적 보험사기 대응 위한 관계형분석 기법 도입… 22개 사기조직 적발

[한국금융신문 장호성 기자] 날로 조직적·지능적으로 진화하는 보험사기에 효율적으로 대응하기 위해 관계분석형(SNA) 기법을 통한 공모형 보험사기 대처 방안이 마련된다.

금융감독원은 빅데이터 분석을 통한 혐의조직 파악이 가능해짐에 따라 SNA 분석모델을 활용한 공모형 자동차 보험사기에 대한 기획조사를 실시했다고 31일 밝혔다.

SNA 분석모델에서는 보험사기인지시스템(IFAS)에 모인 빅데이터에서 자동차 사고의 관계자간 공모 관련성을 분석, 혐의조직(연계도)를 추출한다. 이렇게 모인 데이터에서 지인 관계와 공모 관계, 사고 다발 여부 등을 종합적으로 확인해 최종 혐의조직을 확정하는 식이다.
금감원은 해당 기법을 통해 지난 2012년 1월부터 2017년 3월까지 지인과 공모하여 가해자와 피해자 간 역할을 분담한 후 고의사고 등을 유발하고 합의금을 편취한 22개 보험사기 조직을 적발했다고 전했다.

이들 중에서는 8대의 차량을 이용해 19건의 사고를 일으켜 1억100만 원대의 보험금을 편취한 일당도 있었으며, 14대의 이륜차를 이용해 35건의 사고를 일으켜 4200만 원의 보험금을 편취한 사례도 있었다.

피의자들의 특징으로는 지인과 공모해 가해자와 피해자 역할을 분담해 반복적인 고의사고를 일으켜 보험금을 편취하거나, 사고 차량에 다수가 동승해 사기 규모를 확대하는 등 다양한 수법이 이용되었다. 보험사가 과도한 치료비 부담을 피하기 위해 조기합의를 선호한다는 점을 악용해 경미한 사고로 인한 가벼운 부상에도 입원 또는 통원치료를 하며 과도한 보험금을 편취하는 경우도 있었다.

금융감독원은 이번 조사로 적발된 22개 조직 100명의 혐의자를 전국 관할 경찰서에 통보하는 한편, 앞으로도 보험사기인지시스템의 지속적인 유지 보수를 통해 조직·지능형 보험사기 적발 활동에 총력을 기울일 것을 다짐했다.

장상훈 보험사기대응단 실장은 “이번 관계형분석 기법 도입을 통해 보험사기 혐의를 적발하는 그물망이 보다 촘촘해질 것으로 기대한다”고 설명했다.

장호성 기자 hs6776@fntimes.com