옆 차선에서 앞서 달리다 끼어드는 흰색 승용차.
속도를 더 높여 흰색 승용차 뒤를 들이받습니다.
역시 앞으로 끼어드는 회색 SUV 뒤를 그대로 충돌합니다.
모두 보험 사기 일당이 인천 일대에서 벌인 고의 사고입니다.
평범한 차선 변경 사고를 가장해 보험 처리를 하려 했지만 보험사 AI 시스템에 딱 걸렸습니다.
사고 차량 탑승자 가운데 1명에서 과거 보험 사기 이력이 발견됐고, 이 사람을 출발점으로 사건들을 타고 올라가 보험금 1억 4천만 원을 가로챈 18명을 경찰에 넘겼습니다.
SNS를 통해 가담자를 모집하는 보험 사기 수법이 늘면서 관계도를 다층적으로 분석할 수 있는 AI가 크게 유용해졌습니다.
[방중수/삼성화재 자동차보험조사파트 : (보험사기 고위험군 이름 옆에) 번개 표시로 보여주게 해서, 97점부터 100점까지 사이면 뜹니다. 번개 표시면 자동으로 (조사) 배당하게 구성했습니다.]
보험 사기를 유형별로 분석, 학습한 AI가 위험군을 지목하는 방식으로 일당을 걸러내는 것입니다.
데이터가 쌓이면 쌓일수록 확률도 올라갑니다.
[(관계도에서) 한번 사고당한 사람들은 얇은 선들이고, 횟수가 많고 좀 더 (보험 사기) 위험도가 높을수록 굵게 표시됩니다.]
AI 시스템을 도입한 후 이 보험사는 2년 사이 사기 적발 건수와 금액이 2배 가까이 늘었습니다.
[이정윤/현대해상 자동차보험조사파트 : '이거는 진짜 보험 사기가 아니야'라고 걸러낼 걸 제대로 걸러내 주는 것도 확실히 중요한 기능입니다. 조사자들의 피로도를 낮춰줄 수 있는 데 큰 도움이 됩니다.]
보험사기는 전체 가입자의 비용 증가로 이어질 수 있어 보험사들은 실손보험에도 AI를 활용해 보험료 누수를 잡는 등 적용 범위를 넓히고 있습니다.
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