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보험사기 방지 및 적발 시스템의 효율적인 구축
보험사기 방지 및 적발 시스템의 효율적인 구축
보험사기 방지 및 적발 시스템의 효율적인 구축(이번호)
카드사기 방지 및 적발 시스템의 효율적인 구축(다음호)


올해 초 개봉했던 세계적 명감독 스티븐스필버그 감독의 'Catch me if you Can'이라는 영화에서는 어느 한 젊은 금융사기범(위조수표 남발 및 명의도용)과 이 사기범을 잡으려는 FBI 요원의 이야기를 담고 있다. 믿기 힘들겠지만 여러 산업분야를 막론하고 인류가 지구상에 존재하기 시작한 순간부터 사기와 범죄가 공존해 왔다고 해도 과언이 아니다. 가깝게는 동네 비디오가게에서 빌려간 비디오 테이프를 돌려주지 않고 이사를 가는 고객부터, 거시적으로는 국가경제에 해를 끼치는 각종 범죄자들의 경우에도 국가의 입장에서는 세금 꼬박꼬박 잘 내면서 아무런 말썽을 일으키지 않고 잘 살고 있는 대다수의 평범한 사람에 견주어 볼 때 사회에 악영향을 미치는 하나의 요인이다.

이러한 범죄와 사기를 방지하고 적발하는 기능은 국가가 필수적으로 갖추어야 할 기능이다. 그렇지만 민간기업의 입장에서도 자사에 영향을 미치는 악영향을 최소화하기 위해서 범죄와 사기를 방지하고 적발하기 위한 노력을 하게 되는데, 그 중에서도 사기피해 규모가 가장 심각한 분야는 바로 보험사와 카드사를 들 수 있다.

이번 호에서는 먼저 보험사기를 방지하고 적발 할 수 있는 시스템 구축전략에 대해서 살펴보고, 다음 호에서는 카드사기 방지 및 적발시스템에 대해서 알아보기로 한다.

국내 보험사의 당면과제
현재 국내 보험사들이 직면한 문제는 그동안 중요 경쟁력의 요소였던 저인망식 보험계약자 모집(언더라이팅)이 각 보험사간 치열한 원가경쟁과 방카슈랑즈와 같은 새로운 상품의 등장으로 인해 더 이상 예전과 같은 수익을 얻기가 힘들어진 점 등을 들 수 있다.

그 중에서도 특히 보험금 지급의 최적화, 즉 비정상적인 손실 방지 및 감소를 통한 경쟁우위 확보와 보험금지급의 최적화가 경영의 핵심역량으로 등장하였다고 볼 수 있을 것이다. 그러나 지난 20년 동안 국내 보험사기는 계속해서 증가하는 추세이며 특히 IMF 직후 사회불안을 틈탄 보험사기 건수가 급속히 증가하고 있다.

더 심각한 문제는 적발된 보험사기 규모는 전체 발생한 보험사기의 약 5~11%도 채 되지 않으며, 나머지 89~95%의 사기건수는 적발되지 않고 보험금이 지급됨으로써 회사의 경영을 악화시키고 있다는 점이다. 기록상 세계 최초의 보험사기는 한 남자가 자신의 양녀를 피보험자로 하여 생명보험계약을 체결한 뒤 양녀를 독살하고, 자신을 유산상속인으로 하는 양녀의 자필 유서를 제출하였다가 유서의 증인 2명 가운데 1명이 위조된 유서임을 폭로한 범행사실 적발사례를 들 수 있다.

우리나라의 경우 1924년 보험 모집인이 2명과 공모하여 대리진단을 통해 중병을 앓고 있던 사람의 보험계약을 체결하고, 수개월이 지나도록 사망하지 않자 1923년 10월경 당국에 허위 사망신고를 한 다음 우리나라 최초의 생명보험회사인 조선생명보험으로부터 5천원의 보험금을 편취한 사건을 보험사기 제 1호로 들 수 있다.

이렇듯 보험사기는 부당하게 보험금을 수취하기 위해 보험회사를 기만하는 행위를 의미한다, 이러한 보험사기는 그 도덕적 위험(Moral Hazard)의 문제가 보험회사뿐만 아니라 대다수 선량한 보험 가입자들에게 큰 피해를 미치게 되며, 결과적으로는 한나라의 국가 경제에 돌이킬 수 없는 큰 타격을 줄 수 있기 때문에 자본주의 사회의 '고요한 대재난(the Quiet Catastrophe)'으로도 불리고 있다.

연구에 의하면 세계적으로 지급보험금의 3~15%가 보험사기에 의한 보험금 누수로 추정되고 있으며, 파산한 손보사중 30%, 경영위기 생보사의 8%가 보험사기로 재무적 위기가 초래된 것으로 나타나고 있는 만큼 보험사기로 인한 보험금 누수액의 증대로 인한 체계적인 관리 및 과학적인 대처 의 필요성이 어느 때보다 커지고 있다고 볼 수 있다.

이러한 보험청구 사기로 인한 누수액은 고스란히 보험금 산정에 반영되고 있으며, 보험회사는 지불하지 않아도 되는 보험금을 지급함으로써 기업의 재정적인 부담으로 작용하고 있다. 또한 사기 수법이 매우 과학화, 지능화됨에 따라 보험사기의 경우를 파악하는 것도 매우 힘들 뿐만 아니라, 사기로 의심이 가는 청구 건에 대해서도 자체 조사 인력의 부족, 데이터베이스의 비효율성, 근거자료 확보의 어려움 등으로 실제 적발은 매우 어려운 것이 현실이다.

특히 전문 인력이 많이 필요한 조사자의 경우, 인력 확보도 어려울 뿐 아니라 정상적인 조사 능력을 갖추기까지 많은 비용 및 기업 자원이 투자되어야 하는 점은 사기적발을 어렵게 만드는 가장 중요한 장애물이라 할 수 있다.

보험사기의 유형
일반적으로 보험사기를 분류하는 방법은 보험금 수취를 위해 조직적으로 보험사고를 위장, 조작하는 경성 보험사기(hard insur ance fraud)와 사고발생 후 보험금을 과다청구하는 연성 보험사기(soft insurance fraud)로 나누는 방법이 주로 사용이 된다. 또한 최근에는 이러한 기존의 경성과 연성의 중간에 해당하는 보험사기가 지속적으로 증가하는 점을 감안, <표 1>과 같이 세 가지 종류로 분류하는 경향이 많아졌다.

보험사기 적발을 위한 방법과 시스템 구성요소
보험사기 방지를 위한 첫걸음은 보험사기에 대한 대내적 인지도를 확산하고, 보험사기 방지활동 프로그램의 개발 및 다양한 대응전략을 마련하는 것에서부터 시작한다. 이를 바탕으로 하여 정당하지 않은 클레임 등 보험사기를 방지할 수 있도록 지원 시스템이 설계 되어야 하는 것이다.

특히 보험소비자는 물론 입법 및 법률 개정자, 법 집행기관, 보험사기 관련기관 등과 공동으로 보험사기를 방지 및 적발하기 위해서 전사적인 노력을 기울여야 한다. 보험사기와의 전쟁은 현명한 소비자의 합리적 선택에 의해 허용되거나 관용되는 단순한 경제적 측면의 인정행위가 아니라, 형사적 범죄행위로 다루어져야 할 범법행위로서 다수의 선량한 사회 구성원에게 해가 된다는 사실을 인식할 때에 성과를 기대할 수 있기 때문이다.

지금까지 범죄 적발은 주로 조사자의 개인적인 능력에 의존한 필드 수사에 중심을 두었으나, <그림 2>와 같이 이러한 전문가의 필드 수사를 중앙 수사기관에서 효율적으로 지원할 수 있도록 할 수 있는 필드 + 데이터 조사를 통합하는 것이 가장 효과적이다.

보험사기 방지 및 적발을 위해서 가장 많이 사용되는 기술적인 방법은 <표 2>와 같이 5가지로 요약할 수 있다. 특히 그 중에서도 Scoring System을 이용한 사기적발 시스템은 각 개인 혹은 사건별로 Score 값을 계산해서 점수를 부여함으로써, 특정 점수 이상(혹은 이하)의 사람 및 사건들을 사기 가능성이 높은 위험 인들로 분류, 전문 조사관들에 의해서 특별히 관리할 수 있도록 해 주는 시스템을 의미한다.

(1) 연성사기의 적발 방법
연성사기(Soft Fraud)란, 처음에는 사기를 할 생각이 없었지만 사고 발생 후 기회주의적인 발상에 의해 자행되는 사기범죄를 의미한다. 보험업에 있어서 이러한 연성사기의 대표적인 예로는 운전자 바꿔치기와 과다청구를 들 수 있다. 먼저 운전자 바꿔치기의 대표적인 예로는 운전면허가 없는 아들에게 운전을 시켰다가 사고가 난 경우, 옆에 타고 있던 운전면허가 있는 아버지와 자리를 바꿔 앉음으로써 적법한 운전자로 탈바꿈을 하는 것을 들 수 있다.

또 다른 예는 사고가 나기 전에도 차량의 문짝이 고장이 나 있었는데, 마치 사고로 문이 고장난 것처럼 위조해 문을 수리할 수 있는 보험금을 타는 경우 등을 들 수 있다. 이러한 연성 보험사기는 사고가 나기 전까지만 하더라도 전혀 속일 생각이 없었는데, 사고가 난 직후 피해를 줄이거나 경미한 보험금을 추가로 더 타기 위해 벌어지는 사기의 유형으로 이는 데이터마이닝 시스템을 이용하더라도 적발에는 한계가 있다.

이러한 연성사기 특히, 운전자 바꿔치기의 경우 보험회사의 보상직원이 가지고 있는 경험에 의한 지식을 통해 상당부분은 파악이 가능하기 때문에 이러한 연성사기는 시스템적이 아닌, 보상직원에 대한 체계적인 교육과 훈련으로 적발이 가능하다.

(2) 경성사기의 적발 방법
경성사기(Hard Fraud)란 앞에서 살펴본 연성사기와는 달리 악의를 가진 사람(주로 범죄 집단)에 의해 계획적으로 이루어지는 보험사기를 의미하는데, 공모형 보험사기범죄라고도 한다. 즉 의도적으로 자기차를 가지고 논두렁에 빠진 후 보험금을 청구하거나, 여러 명이 서로 공모를 한 후 서로 치고 받고 여러 번 사고를 낸 후 보험회사로부터 수차례 보험금을 타내는 수법, 그리고 가해자가 피해자인 것처럼 위장함으로써 생명보험금을 타내는 것과 같은 사고가 나기 전에 미리 치밀한 계획을 한 후 벌이는 사기를 의미한다.

이러한 경성사기는 앞의 연성사기에 비해서 데이터 마이닝 기법을 이용해서 잡을 수 있는 확률이 매우 높다. 이러한 경성사기를 다시 살펴보면 <표 3>과 같이 1인 단독으로 범행을 저지르는 경우와 2인 이상이 서로 짜고 사기를 저지르는 것으로 분류를 할 수 있는데, 이렇게 경성사기를 두 가지로 분류를 하는 이유는 사기 유형에 따라 적용하는 데이터 마이닝 기법이 달라지기 때문이다.

먼저 단독사기 적발을 위한 스코링 시스템은 1인 단독사기를 적발하기 위해서는 어떠한 경우에 사기의 위험성이 높은지를 알 수 있는 보험 사기징후(Fraud Indicator: FI)를 파악하는 것이 중요하다. 이러한 사기징후로는 여러 가지가 있지만 그 중, 선진국에서 사용되는 대표적인 징후들을 살펴보면 다음과 같다.

대표적인 보험사기 징후
- 보험계약이 월 마감일에 근접하여 체결
- 계약자의 월 납입보험료의 수준이 가입자들의 월 평균 납입 보험료를 상회
- 보험계약이 손해가 발생하기 전에 단기간으로 가입
- 사고목격자가 전혀 없음
- 고물차에 고보장형 상품을 가입
- 경미한 교통사고에 비해 과다한 진료비 청구

상기와 같이 사기를 사전에 감지할 수 있는 사기징후들을 파악한 후, 이러한 사기 징후들을 실제로 데이터 마이닝하기 위한 데이터 변환을 하기 위해서는 <표 4>와 같이 각 사기 징후를 만들기 위해서 필요한 데이터들을 확인해야만 한다. 이 경우 어떤 사기징후는 데이터를 이용해서 만들 수 있을 것이고, 또 어떤 사기징후는 데이터가 없기 때문이다.

<표 4>와 같은 방식으로 스코링 시스템을 위한 입력변수를 생성한 후 회귀분석, 의사결정나무 분석, 인공신경망 기법과 같은 데이터 마이닝 기법을 이용해 사기적발 모형을 만들 수 있게 되는 것이다. 그러나 이러한 스코어 값을 이용한 사기적발 시스템은 각 개인이나 사건에 대한 평가만을 할 수 있지 이들 간의 관련성은 파악할 수 없다는 커다란 약점이 있다.

최근에는 가족단위 또는 친구끼리는 물론 병원·정비공장·보험사직원 결탁 보험사기 및 택시기사 동료, 퀵서비스 직원끼리의 보험사기가 급속도로 증가하고 있기 때문에 조직화, 대형화 되어가는 각종 사기범죄를 적발하기 위해서는 스코링 시스템 뿐만 아니라 이들 보험사기 공모자들간의 배후관계를 파악하고 이를 적발할 수 있는 'Link Analysis' 기법을 이용한 사기적발 시스템과의 병행이 반드시 필요하다.

링크 분석을 이용한 보험사기적발 시스템
링크 분석을 이용한 보험사기적발 시스템은 링크 분석(Link Analysis)이라는 데이터 분석기법을 기반으로, 사기적발에 있어 조사자로 하여금 직접적(Direct), 간접적(In-Direct)인 관계를 시각적으로 표현하여 사기성 유무를 파악하는 방법이다. 특히 보험사기의 경우 복잡한 DB로 인해서 데이터간의 관련성을 파악하기 힘들지만, 링크 분석기법을 사용함으로써 직접적인 관련성 외에도 간접적인 관련성을 파악하여 조사자로 하여금 2~3달이 소요되는 조사시간을 15분 내외로 줄여준다. 이러한 링크분석 기법의 기본적인 개념을 살펴보면 <그림 3>과 같다.

링크 분석기법을 이용한 실제 보험사기

적발 사례
- 보험사기 적발 프로젝트 전체 프로세스
기존의 SIU(특별수사팀)에 의한 주먹구구식 대응만으로는 지능화, 범죄화, 대형화 되는 보험사기에 대응할 수 없으며, 전사적 위험관리차원에서 보험사기 적발에 관한 세계적인 솔루션인 Netmap과 보험범죄가 조직적으로 일어난 바 있는 모 지역에 대한 모 보험회사만의 데이터를 이용하여 SIU 팀과의 공조 하에 <그림 4>와 같이 10단계 프로젝트를 실시했다.

이러한 보험사기 적발 시스템의 도입을 통해 전체 보험금 지급을 최적화 시키는 한편, 급증하고 있는 시스템적 보험범죄에 대한 대응력을 강화시킴으로써 고객에 대한 신뢰성 확보를 통한 회사의 이미지 제고는 물론 보험인수(Underwriting) 활용으로 인한 전체 위험관리 측면의 효율성을 증대시킬 수 있다. 이러한 활용효과를 보험사의 각 부문별로 살펴보면 다음<표 5>와 같다.

이러한 보험사기 적발 시스템의 도입으로 1건의 사기성 클레임의 처리시간이 평균 2시간으로 단축됨으로써, 처리건수 측면에서는 한 달에 약 100건 이상의 사기성 클레임 처리가 가능, 최소 1,600%의 업무 효율성 향상을 가져올 수 있다. 또한, 전체 발생 보험사기 대비 실제 검거율은 최소 12~24%로 상승이 될 것으로 예상이 됨으로써, 해당사의 순수 보험금 누수방지 및 회수금액은 연평균 약 100억원에 달할 것으로 예상이 된 케이스이다.

국내 보험사기 적발시스템 구축 현황
지금 이 순간에도 국내 보험사에서는 사기로 인해 하루에 10억원 이상의 비정상적인 금액이 누출되고 있다. 물론 이 금액들은 회계상으로는 모두 정상적으로 보험금 지급이 되는 것이기 때문에 보험금을 꼬박꼬박 잘 내면서 소위 말해 한번도 타먹은 적 없는 필자와 같은 대다수의 보험 계약자들의 입장에서 볼 때는 정말 억울하고 분할 따름이다.

아직까지도 대부분의 국내 보험사들은 보험사기에 대한 적극적인 대처가 아닌, 정책당국의 눈치만 살피면서 '눈 가리고 아웅' 식의 보험사기 대응정책을 피고 있는데, 이들이 보험사기를 음지에 계속 묻어두고 파헤치지 않는 논리를 요약하여 보면 '보험사기 방지 및 적발 시스템의 ROI 가 나올지 의문이다'라는 것이다. 그러나 필자가 보기에는 보험사기 방지 및 적발 시스템의 효율성이 아무리 떨어진다고 해도 유명 연예인들에게 수억대의 광고료를 지급하면서 파상공세를 펼치는 보험사 광고에 비하면 최소 10배 이상의 ROI 가 나온다고 확신한다.

국내 보험사의 보험사기 방지 및 적발과 관련한 문제의 핵심은 크게 두 가지로 요약을 할 수 있다. 먼저 하나는 보험사기를 담당하는 부서의 힘이 미약하다는 것이다. 광고 및 CRM 시스템 구축에 수많은 예산을 투입할 때 특별수사팀과 보상부서에는 열심히 발로 뛰라는 교통비만이 지급되는 것이 현실이다.

보험범죄를 저지르는 범죄자들은 최신형의 스포츠카를 타고 전국을 누비며 범죄를 저지르는데 특별수사팀에게는 버스교통카드를 주고 사기범을 잡으라는, 예컨대 백사장에서 바늘을 찾으라는 억지와도 같다. 바늘을 찾기 위한 최신식 전파 탐지기를 바라는 것도 아니다, 최소한 돋보기와 자석이라도 주고는 바늘을 찾아오라고 요구해야 하는 게 맞지 않는가?

또 하나는 국가기관을 포함한 보험업체의 부적절한 솔루션 선택의 문제이다. 얼마 전 국내에서 처음으로 보험사기 적발 시스템을 도입한 기관은 전 세계적으로 검증된 보험사기 적발시스템이 아닌 보험사기에 응용이 된 적도 없고 시스템상 대용량 데이터에 적용할 수도 없는 제품을 도입한 것이다. 보험사기뿐만 아니라 어떠한 시스템을 도입하던지 간에 시스템의 성능을 기반으로 한 평가가 아닌 인맥과 저가격으로 밀어붙인 시스템 도입은 시스템 도입업체는 물론 국민 경제에도 큰 피해를 끼친다. <다음 호>에서는 보험사기에 이은 카드사기 방지 및 적발시스템 구축에 대해서 살펴보기로 한다.



필자 ; 강성범 ksbuem@empal.com
현대카드 CREDIT 기획팀에 근무하고 있으며 명지대학교 기록과학대학원과 숭실대학교 강사, 중앙일보 iweekly 칼럼리스트로도 활동하고 있다. 회계정보시스템 박사로 매일경제안전환경 연구원, 이씨마이너 사기적발사업부, SPSS KOREA를 거치면서 다양한 산업 분야에서 폭넓은 데이터마이닝 컨설팅을 수행한 경험이 있다. 저서로는 '데이터분석과 활용 무작정 따라하기(길벗)', 'ECRM과 로그분석(시대의 창)', '앞서가는 비즈니스맨을 위한 성공 프레젠테이션(영진)', '저 인간은 왜 저럴까(시대의 창. 근간)' 등이 있다.

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