![현대해상, 머신러닝 기반 車보험사기 탐지시스템 구축 [보험사기 대응 역량 점검]](https://cfnimage.commutil.kr/phpwas/restmb_allidxmake.php?pp=002&idx=3&simg=20260317105319047690dd55077bc212411124362.jpg&nmt=18)
이 시스템은 머신러닝을 활용해 보험사기 특징을 분석해 유사한 행동을 보이는 대상을 자동으로 탐지한다. 머신러닝(Machine Learning)은 데이터로부터 시스템을 학습할 수 있는 인공지능(AI)의 한 형태로, 주어진 데이터를 이용해 자동으로 특성을 파악하고 새로운 문제의 결과를 예측할 수 있다.
기존에는 보험사 조사자의 직관이나 경험에 의존하는 방식이었지만, 갈수록 지능화되는 보험범죄에 효율적으로 대응하기 위해 이러한 시스템을 개발했다.
특히 현대해상은 자동차 고의사고 보험사기에 대응하기 위해 지난 2020년 자동차 보험사기 사전인지시스템을 자체 개발했다. 지난해에는 고도화 작업을 통해 시스템의 정밀도를 지속적으로 높여왔다.
이들 시스템은 현대해상에서 축적된 보험사기 조사 노하우를 머신러닝 등의 디지털 신기술에 접목한 것으로, 자동차보험조사파트(SIU) 소속 직원이 기획부터 개발, 전 과정을 주도해 개발 비용을 절감했다.
현대해상은 개발된 시스템을 통해 기존 자동차 보험사기로 적발된 사건을 분석해 컴퓨터에 학습시킨 후 개별 사건마다 보험사기 위험도를 컴퓨터가 자동으로 판단하게 했다. 이를 통해 기존에는 확인할 수 없었던 보험사기 건을 자동으로 탐지해 보험사기 적발을 증대시켰다.
현대해상은 자동차 보험사기 사전인지시스템을 통해 지난해 총 6201건의 보험사기 의심 사례를 탐지했다. 이 중 1012건을 조사한 결과 329건의 보험사기를 적발했으며, 적발 금액은 약 61억7000만원으로 집계됐다.
강은영 한국금융신문 기자 eykang@fntimes.com



























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