‘2022 서경 참보험인대상’에서 보험사기 예방 부문 최우수상을 수상한 권남일(사진) 신한라이프 SIU팀 프로는 업계 최초로 ‘소셜 미디어 보험사기 분석 시스템’을 개발하는 등 각종 보험사기를 적발한 공로를 높이 인정받았다.
최근 인터넷 카페나 블로그 등 소셜 미디어를 중심으로 보험사기를 공모한 사건들이 수차례 발생했지만 이를 예방하기 위한 시스템은 찾아보기 힘들었다. 이에 권 프로는 SNS 등 가상공간에서 발생하는 보험사기 모의 사실을 대량 검색하고 탐지할 수 있는 방안을 찾던 중 ‘웹크롤링(Web-Crawling) 기법’을 활용한 소셜 미디어 보험사기 분석 시스템을 보험 업계에서 처음으로 개발했다. 웹크롤링 기법을 활용하면 인터넷 카페나 블로그 등에서 특정 키워드를 수집하고 분석할 수 있기 때문에 가상공간에서 일어날 수 있는 각종 보험사기를 예방할 수 있다. 특히 권 프로는 시스템 개발 과정에서 보험사기 혐의를 탐지하는 분석화면 개발과 운영 등을 자체적으로 진행해 비용 절감과 효율성까지 높였다.
뿐만 아니라 권 프로는 보험사기방지시스템(FDS)도 자체 개발해 차별성을 뒀다. 통상 업계에서는 FDS 도입 시 외부 개발업체와 계약한다. 이때 프로젝트 준비 기간 만 7~8개월이며, 비용만 약 10~12억 원이 든다. 반면 권 프로는 다년간의 보험사기 조사 현장경험을 통해 습득한 보험사기 탐지 기법을 정형화 해 FDS 개발 시기를 단축했다. 아울러 전사데이터웨어하우스(EDW) 기반의 스팟파이어 분석(Spotfire analysis) 통계 솔루션을 활용해 개인과 가족, 병원, 보험설계사가 연루된 조직형 보험사기를 조기에 탐지할 수 있는 FDS를 6개월 만에 자체 개발하는데 성공했다.
권 프로는 자체 개발한 FDS를 통해 가족 간 동반 입원하는 방식으로 보험금 4억 9900만 원을 편취한 보험 사기를 잡아내는 데 성공했다. 권 프로는 특정 지역의 온라인 맘카페에서 영유아에게 여러 보험을 가입하게 하고 형제·자매를 지속적으로 입원하게 해 보험금을 편취하는 부모들에 대한 정보를 확보했다. 이후 권 프로는 유사한 공통점을 가지고 있는 보험사기 집단을 데이터를 분석하고 시각화해, 이들 자녀가 동일한 날짜에 동일한 병원에 입원하거나 퇴원을 반복적으로 한 사실을 확인한 뒤 경찰에 수사를 의뢰했다. FDS 내 소셜 네트워크 분석(SNA Analysis)기법을 통해 입원 기간 중 수차례 외부활동을 한 고객이 보험금 3400만원을 편취한 사례도 적발했다.
이밖에도 권 프로가 현장 경험과 데이터 분석 역량을 바탕으로 개발한 고도화된 FDS에는 보험사기와 관련된 다양한 데이터가 탑재돼 있다는 점도 높이 평가됐다. 권 프로는 신한라이프와 포항공대의 ‘데이터 트랜슬레이터 3기’과정에 참여해 데이터 분석에 대한 전문역량을 키우고 있다. 특히 권 프로의 현장 경험과 데이터 분석 역량이 포함된 FDS에는 다양한 데이터가 탑재돼 있다 보니 현장 경험이 부족한 신입 직원들도 간편한 방법으로 보험사기 조사 대상을 탐지할 수 있게 됐다. 아울러 데이터 기반의 업무 프로세스를 조성해 보험사기 탐지역량을 표준화하고, 보험사기 조사 업무 프로세스와 역량을 향상해 고객 신뢰도를 높인 점도 인정 받았다.
