AI 기술로 정교해진 보험 서류 위변조, 데이터 통합 감시망 구축이 핵심인 이유

AI 기술로 정정해진 보험 서류 위변조

최근 생성형 AI 기술이 발전하면서 보험금 청구에 사용되는 진단서나 입퇴원 확인서 등의 서류를 위조하는 수법이 매우 정교해지고 있어요. 과거에는 서류를 위조할 때 글자체(폰트)나 글자 간격(자간)의 미세한 차이 같은 물리적 흔적을 통해 적발할 수 있었지만, 이제는 AI가 이미지의 픽셀 자체를 새롭게 생성해낼 수 있기 때문이에요.

특히 위조된 파일을 출력한 뒤 이를 다시 사진으로 찍어 청구 앱에 업로드하는 방식은 현재의 기술력으로 조작 여부를 가려내기가 매우 어려워요. 이러한 지능형 보험사기는 적발된 금액만 해도 연간 1조 원을 넘어서고 있으며, 적발되지 않은 피해액까지 합산하면 그 규모가 9조 원에 달할 것으로 추산될 만큼 심각한 상황이에요.

데이터 칸막이로 인한 적발의 한계

그동안 보험사기 적발을 어렵게 만들었던 또 다른 요인은 공공기관과 민간 보험사 사이의 데이터 칸막이 문제였어요. 보험사나 금융감독원이 보험사기 의심 사례를 발견하더라도, 의료기관의 진료 기록을 확인하는 데 한계가 있었기 때문이에요.

• 의료법상 정보 주체의 동의 없이는 진료 기록을 제삼자에게 넘길 수 없음
• 건보공단이나 심평원의 진료 데이터와 보험사의 청구 서류를 대조하기 어려움
• 의심 병원이 특정되어도 자료 요청이 거절되는 사례 발생

이처럼 공공의 진료 데이터와 민간의 보험 청구 데이터를 실시간으로 맞추어 검증하는 과정이 단절되어 있어, 위변조된 서류를 걸러내는 데 구멍이 생길 수밖에 없었어요.

통합 방지 인프라 구축을 통한 대응

이러한 문제를 해결하기 위해 정부는 공공과 민간의 경계를 허무는 통합적인 보험사기 방지 체계 구축에 집중하고 있어요. 핵심은 각 기관이 분절적으로 운영하던 AI 대응 시스템을 하나로 연결하는 것이에요.

• 신용정보원의 인슈어테크 플랫폼을 전 보험권이 활용할 수 있도록 고도화
• 보험사가 보험사기 의심 사례를 조회하고 활용할 수 있는 법적 근거 마련
• 개인정보 보호를 전제로 한 데이터 공유 방식 및 항목 구체화

새로운 시스템은 단순히 정보를 모으는 것에 그치지 않고, 보험사가 실시간으로 위변조 여부를 판단할 수 있는 통합 인프라를 지향하고 있어요. 이를 통해 선량한 보험계약자의 보험료 부담을 늘리는 보험사기 피해를 줄이는 것이 최종 목표예요.

요점 정리

• AI를 이용한 서류 위조는 픽셀 단위 조작으로 인해 식별이 매우 어려움
• 공공 진료 데이터와 민간 청구 데이터의 통합 검증 체계 구축이 시급함
• 신용정보원 플랫폼 고도화를 통해 통합적인 보험사기 방지 인프라를 구축 중임