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FDS는 분석 모델별 시나리오 설정과 경보 생성, 원인 분석 기능을 통해 사기 의심 대상을 선별하며, 사고 정보의 패턴과 상관관계를 시각화해 의심 대상자를 보다 명확하게 파악할 수 있도록 지원한다.
KB손보는 보험금 청구 접수 시 머신러닝 기반 통합 스코어와 비즈니스 룰의 하이브리드 관점에서 청구 건의 위험도와 난이도를 분석해 저심도, 고심도risk 등 기간계 rule-engine에서 자동화돼 배당되는 프로세스로 운영하고 있다.
AI 알고리즘을 활용해 최신 트렌드의 보험사기 유형과 패턴을 학습하며, 자동으로 예측 모형 및 스코어를 산출해 변화되는 시장 환경에 능동적으로 대응하고 있다.
이렇듯 세심한 시스템을 발판으로 실제 보험사기 적발 사례도 이어지고 있다. 한 의료기관은 환자를 유인하기 위해 실제 병원비보다 할인된 금액만 받았음에도 진료비 영수증에는 할인 전 금액을 기재해 발급하는 방식으로 실손의료비를 부풀려 청구하도록 한 것으로 나타났다.
입원이 필요하지 않거나 단기 치료만 필요한 환자들에 대해 진료기록을 조작해 정상적으로 입원 치료를 받은 것처럼 꾸며 보험금을 청구하도록 하는 방식으로 보험금을 편취했다. 해당 사건을 통해 적발된 보험사기 금액은 총 8억5000만원에 달한다.
KB손보는 경기침체 등으로 인한 보험사기가 가파르게 증가하고 있고 브로커나 전문가가 개입된 지능화·조직화된 보험범죄의 증가추세에 따라 당사는 기존의 FDS와는 별개로 새로운 FDS를 구축하고 있다.
이를 통해 최신 보험사기 패턴을 발굴하고 보험 청구 즉시 위험 요소를 분석 및 판단할 수 있도록 보험사기 대응력을 강화해 나가고 있다.
강은영 한국금융신문 기자 eykang@fntimes.com

















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