AI 기술을 악용한 정교한 보험사기, 데이터 통합 검증으로 대응한다

AI 기술로 정교해진 보험사기 수법

최근 생성형 AI 기술이 발전함에 따라 보험사기 수법 또한 매우 지능적인 형태로 진화하고 있습니다. 과거에는 진단서나 영수증을 위조할 경우 폰트의 불일치나 자간의 미세한 차이 등 물리적인 흔적을 통해 적발이 가능했습니다. 하지만 최근에는 AI가 이미지의 픽셀 자체를 새롭게 생성하여 위조하기 때문에, 위조된 서류를 다시 출력하여 사진을 찍어 제출할 경우 기존의 검증 방식으로는 조작 여부를 가려내기가 매우 어렵습니다.

실제로 AI를 활용해 입원 기간을 임의로 늘리거나, 진료비 계산서를 위변조하여 보험금을 편취하는 사례가 발생하고 있습니다. 이러한 보험사기는 적발된 금액 외에도 미적발된 규모까지 합산할 경우 막대한 손실을 초래할 것으로 추산됩니다. 특히 실손보험과 건강보험이 포함된 장기손해보험 분야의 비중이 높으며, 이러한 보험금 누수는 결국 선량한 보험계약자의 보험료 인상 부담으로 이어질 가능성이 있습니다.

데이터 칸막이와 검증의 한계

그동안 보험사기 적발을 어렵게 만들었던 주요 원인 중 하나는 공공보험과 민영보험 간의 데이터 격차였습니다. 의료법상 정보 주체의 동의 없이는 진료 기록을 제삼자에게 제공하기 어렵기 때문에, 보험사나 금융당국이 의심 사례를 발견하더라도 국민건강보험공단이나 건강보험심사평가원의 진료 데이터와 대조하는 데 한계가 있었습니다.

민간 영역에서도 각 보험사와 신용정보원, 보험개발원이 운영하는 시스템이 서로 분절되어 있어 실시간으로 사기 패턴을 공유하거나 통합적으로 대응하는 데 어려움이 있었습니다. 즉, 공공과 민간 양측 모두에 데이터의 '칸막이'가 존재하여 정교한 위변조 서류를 걸러낼 수 있는 교차 검증 체계가 미비했던 상황입니다.

AI 기반의 통합 방지 체계 구축

이러한 문제를 해결하기 위해 금융당국을 중심으로 AI 기반의 보험사기 방지 체계를 구축하기 위한 노력이 이어지고 있습니다. 핵심은 흩어져 있는 데이터를 통합하여 사기 패턴을 분석할 수 있는 인프라를 고도화하는 것입니다.

• 데이터 교차 검증 강화: 공공기관의 진료 데이터와 민영보험사의 청구 데이터를 대조할 수 있는 법적 근거를 마련하고, 정보 조회 체계를 활성화하여 위변조 여부를 확인할 수 있는 환경을 조성합니다.
• 통합 플랫폼 고도화: 기존에 운영 중인 인슈어테크 플랫폼을 중심으로 보험사기 혐의 정보를 집중하고 공유할 수 있는 통합 인프라를 고도화합니다. 이를 통해 AI를 활용한 사기 패턴 분석과 위험지수 개발이 가능해집니다.
• 전방위적 대응 체계 구축: 단순한 사후 적발을 넘어, AI를 활용해 사기 징후를 사전에 탐지하고 실시간으로 대응할 수 있는 '사전 예방-실시간 탐지-사후 조치' 체계를 구축하는 것을 목표로 합니다.

이러한 체계가 안착되면 보험금 누수를 방지하여 보험 산업의 신뢰도를 높일 수 있을 뿐만 아니라, 장기적으로는 보험료 인상 압력을 완화하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대됩니다.

요점 정리

• AI를 이용한 서류 위변조는 기존의 물리적 검증 방식으로는 탐지가 어려움.
• 공공과 민간의 데이터 칸막이를 허물어 교차 검증 체계를 구축하는 것이 핵심 과제임.
• 통합된 AI 방지 체계는 보험금 누수 방지와 보험료 안정화에 도움을 줄 수 있음.