오렌지라이프, 빅데이터·AI기술 적용 ‘보험사기 사전 예측모델’ 구축

오렌지라이프는 과거 적발된 보험사기 사례와 관련해 다양한 가설을 수립하고, 이를 기반으로 약 150개 변수를 생성해 대∙내외 빅데이터를 분석한 다음 머신러닝, 딥러닝 등 AI기술을 적용해 이 모델을 구축했다.

보험계약 체결 시점부터 보험사기 의도 여부 판단이 가능하며, 상대적으로 보험사기 위험도가 높은 대상을 신속하게 파악할 수 있는 것이 특징이다.

오렌지라이프는 지난 4년간 보험사기방지시스템(FDS)을 통해 보험금 청구 및 사고다발 고객에 대한 두 가지 통계모델을 운영해 왔다. 그 결과 매년 300건이 넘는 보험사기를 적발해 40억원 이상의 보험금 누수를 방지하는 성과를 거뒀다.

그럼에도 불구하고 보험사기 규모는 지속적으로 증가하고, 방법 또한 점차 지능화되어가는 추세여서 보험사기 조사와 혐의 입증 과정에서 더 많은 비용과 시간, 노력이 필요한 실정이었다.

오렌지라이프는 보험사기 유형 중 상당수가 보험계약 체결 시점부터 보험금 편취를 목적으로 보험가입을 한다는 사실에 착안하여 이 예측모델을 개발하게 됐다.

앞으로 보험사기방지시스템에 이 예측모델을 적용해 실시간 보험사기 모니터링을 진행하고, 보험사기 위험도가 높은 계약에 대해서는 미리 FC나 해당 지점에 안내해 적극적인 보험사기 예방활동에 나설 예정이다.

또 상대적으로 보험사기 의심계약의 비중이 높은 지점에 대해서 보험사기방지 교육을 실시하고, FC와 고객이 보험사기의 유혹에 넘어가지 않도록 다양한 보험사기 사례와 문제점을 알리는 등 보험사기방지 캠페인도 진행해 나갈 방침이다.

정문국 오렌지라이프 사장은 “이미 다양한 빅데이터 예측모델과 블록체인, AI 기술을 적용한 보험서비스들이 오렌지라이프 임직원들의 자체 기술력으로 구축, 운영되고 있다”며 “디지털 기술을 활용해 보험업의 본질을 강화하고 고객의 가치를 높이는 고객 중심의 혁신을 가속화할 것”이라고 말했다.