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현대해상-SAS, ‘보험사기인지시스템’ 고도화로 보험사기 막는다이상징후 분석 지표 효율화, 통합 분석 화면 구축 등
양대규 기자 | 승인 2018.01.30 09:57

[EPNC=양대규 기자] SAS코리아는 현대해상과 보험사기인지시스템(Insurance Fraud Detection System, IFDS) 고도화를 성공적으로 완료, 보험사기 리스크 관리 체계를 한층 강화했다고 밝혔다. IFDS 고도화는 현대해상의 자동차, 장기·일반보험 손해율 개선과 함께 더욱 건전한 보험 환경 조성에 도움이 될 전망이다.

금융감독원에 따르면 2017년 상반기 적발된 보험 사기 금액은 전년 동기 대비 6.4% 증가한 3703억원으로 역대 최고치를 기록했다. 또한 보험연구원은 2014년 기준 보험 사기로 인한 누수 금액이 무려 4조 5000억원에 달하는 것으로 발표했다. 특히, 전문 브로커가 연루되는 등 사기 수법이 지능적, 조직적으로 진화함에 따라 보다 체계적인 조사 방식과 분석 시스템의 필요성이 높아지고 있다.

이에 현대해상 보험조사부(Special Investigation Unit, SIU)는 SAS코리아와 함께 사후 분석 시스템을 강화해 보험금 지급 후에도 사기를 추가 적발, 대응하는 것을 목표로 2017년 6월부터 6개월간 IFDS 고도화 프로젝트를 진행했다. 현대해상은 지난 2010년에는 ‘SAS 보험 사기방지 시스템(SAS Fraud Detection System)’을 도입, 국내 손해보험사 최초로 IFDS를 구축했다. 이를 기반으로 2016년도 손해보험협회 주관 ‘보험범죄방지 유공자 시상식’에서 업계 1위 실적을 달성하는 등 성과를 올려왔으며, 이번 고도화를 통해 더욱 차별화된 사기방지 경쟁력을 확보할 것으로 기대된다.

현대해상은 ‘SAS 보험 애널리틱스 아키텍처(SAS Insurance Analytics Architecture)’를 기반으로 최신 보험 사기 동향에 맞는 이상징후 분석 지표를 추가 개발하고, 효율이 낮은 지표는 제거함으로써 전체 지표 개수를 2배 이상 확대하고 분석 정밀도를 개선했다. 또 이상징후 집단별 분석 결과를 한눈에 파악할 수 있는 통합 분석 화면을 구축해 업무 효율성을 강화했다. 이를 통해 사전인지시스템으로 적발하기 어려운 집단별 특이점을 사후 적발하고 환수 실적을 높일 방침이다.

동시에 SAS는 대용량·비정형·모델 분석 환경을 구축하고, 사전 및 사후 분석을 위한 데이터를 생성하는 리스크 마트의 항목을 추가해 전체 분석 프로세스를 최적화했다. 또 ‘SAS 스케일러블 퍼포먼스 데이터 서버(SAS Scalable Performance Data Server)’를 도입, 데이터 분산 및 고도 병렬 처리(MPP)를 통해 리스크 마트 생성, 포털 화면 조회 등 전체 시스템 처리 속도를 개선했다.

현대해상은 점차 지능화되는 미래 보험사기에 적극 대응하기 위해 SAS의 머신러닝 등 인공지능(AI) 기술 도입 또한 검토하고 있다. 방대한 보험 사기 조사 데이터를 기반으로 스스로 학습, 진화하는 지능형 시스템을 구축해 사전 판단력을 강화하고 사기 적발률을 높인다는 계획이다.

SAS코리아 서동일 수석은 “SAS는 국내 다양한 보험사, 카드사, 은행의 사기방지시스템(FDS)을 구축해왔으며 사기, 유용, 자금세탁 등 여러 측면에서 탁월한 역량을 입증해왔다. 특히 SAS와 현대해상은 업계 최초로 보험사기방지시스템을 구축한 후 협력을 이어왔으며, 사기 적발 및 환수 실적에서 괄목할만한 성과를 거두었다. 앞으로 머신러닝과 같은 고급 분석 기술로 시스템을 첨단화해 미래 보험 사기를 예측하고 한발 앞서 대응할 수 있도록 지원할 것”이라고 말했다.

현대해상 장인수 자동차보상본부장은 “빠르게 조직화, 지능화되고 있는 미래 보험 사기에 대응하기 위해서는 과학적이고 체계적인 분석과 조사 인프라가 필수적이다”라며, “이번 보험사기방지시스템 고도화를 통해 차별화된 빅데이터 활용 경쟁력을 갖추고, 그 동안 드러나지 않은 보험 사기 수법과 동향을 파악함으로써 보다 건전한 보험 환경을 조성하는 데 앞장설 것”이라고 말했다.

#현대해상#SAS#IFDS#AI#보험사기

양대규 기자  yangdae@epnc.co.kr

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