최근 보험사기는 의료인, 정비업체, 보험설계사 등 분야별 전문가와 보험가입자가 공모하여 조직화, 지능화되는 형태로 계획적이고 은밀하게 이루어지고 있어 그 혐의를 입증하는 것이 점점 더 어려워지고 있다. 자동차사고의 경우 고의를 입증하기가 쉽지 않으며 특히 수사권이 없는 보험사가 혐의를 입증하기는 현실적으로 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 공모형 보험사기 적발을 위한 Social Network Analysis(SNA), 혐의그룹 개체간 관계 시각화 기법 등 공모형 보험사기 혐의자 적발 기법을 통해 기존에는 알아내기 어려웠던 조직형, 공모형 보험사기 파악이 획기적으로 개선될 수 있다는 점을 살펴보고 조직적 공모형 보험사기 적발을 위한 데이터 분석기법의 발전적 연구 방향을 모색해 보고자 한다.
본 연구의 목적은 현재 심각한 사회 및 경제 문제로 대두되고 있는 보험사기를 효과적으로 적발하기 위하여, visualization 데이터마이닝 tool을 실제 사례에 적용하여 그 타당성을 검증하는데 있다. 이를 위하여 최근 가장 효과적인 visualization 데이터마이닝 tool로 인정되고 있는 i2사의 Analyst's Notebook을 활용하여 대량의 보험금 청구 자료로부터 보험사기의 혐의가 가는 거래를 찾고, 이를 근거로 보첩사기의 혐의를 입증하는 일련의 과정을 검토하였다. 그 결과 visualization 데이터마이닝 tool이 대량의 보험금 청구 자료에서 혐의가 가는 거래를 찾는 단순한 예측의 수준을 넘어, 관련 범죄를 추적하여 체계적, 계획적으로 기획된 보험사기단을 추적해내는 성과를 올렸다. 따라서 보험사기 둥과 같은 부정거래나 범죄 행위를 적발하는 데는 visualization 데이터마이닝 tool이적합한 것으로 판명되었다.
COVID-19 여파로 인한 비대면 서비스와 가정 재정 불안정성의 증가로 이륜차 보험사기 발생이 예상되고 있다. 이와 함께 보험사기 수법도 갈수록 교묘해지고 있다. 하지만 비대면 배달 수요와 연관된 이륜차 교통사고와 보험사기 적발 모형 관련 연구는 매우 미흡한 실정이다. 이에 본 연구는 보험사기의 표본 편중문제를 해결하기 위해 균형 랜덤포레스트 알고리즘을 이용하고 보험사기 조사 전문가의 정성적인 판단 기준을 반영한 변수를 모델에 포함하여 적용성을 향상시키며 적발력 높은 이륜차 보험사기 모형을 개발하고자 한다. 보험사기 적발 모형 개발 결과, 기존의 비균형 랜덤 포레스트 모형에 비해 균형 랜덤 포레스트가 보험 사기혐의자를 분류하는 데 있어 통계적으로 우수한 점을 확인할 수 있었다. 특히, 총 26개의 변수를 토대로 탐색적 변수 조합을 적용한 모형의 예측 성능이 가장 높았지만 일부 변수만을 사용한 확인적 모형의 예측 성능도 크게 떨어지지 않은 와중에, 정성적인 보험사기 전문가가 선정한 변수만을 사용한 확인적 모형은 예측력이 떨어지는 것을 확인하였다. 또한, 총 26개의 변수 중 운전자 성별, 연령, 운전자 피보험자 일치 여부, 미수선 청구금액, 대인보험금 등이 중요한 변수로 확인되어 이를 활용해 이륜차 보험사기 혐의자 선별을 위한 적극적인 대처가 필요해 보인다.
이 논문은 자동차보험분야에서 고의사고를 통한 보험사기에 대한 게임이론적 분석을 통하여 개선안을 제시한다. 보험사기범이 고의로 교통사고를 유발하여 보험금과 합의금을 받아내는 상황을 게임모형으로 분석한다. 현행제도 하에서는 최초 교통법규를 위반하여 사고를 낸 운전자(즉 궁극적인 보험사기의 피해자)의 교통법규 위반행위에 대한 처벌수준이 너무 높아서 최초법규위반자와 보험사기범과의 협상게임에서 협상력이 과도하게 약화된다. 보험사기범은 이를 악용하여 과도한 합의금을 (협박하여) 요구하게 되는 것이다. 즉, 최초 법규위반 운전자에 대한 과다한 처벌이, 본래 목적이 교통질서를 유지하려는 것임에도 불구하고, 오히려 보험사기범죄를 유발하는 역효과를 발생시키고 있는 것이다. 이러한 보험사기에 대한 대책으로 보통 제시되는 방안은 범죄에 대한 적발확률을 높이고 적발시 처벌강도를 높여서 보험사기범에 대한 기대처벌비용을 높이자는 것이다. 이러한 제안에 추가하여 이 논문에서 보이려는 것은, 보험사기범과 사기피해자(최초 법규위반/사고원인 제공자)의 게임상황에서 사기 피해자의 협상력을 낮추지 않는(즉 올리는) 것이 보험사기를 억제하는 데에 보다 더 중요하다는 점이다. 보험사기를 억제하기 위해서는 보험사기범에 대한 공권력 등을 사용한 적발 처벌도 중요하지만, 그와 병행하여 사기 피해자의 협상력을 높이는 것이 중요하다. 중요 교통법규위반 중 선량한 운전자가 어쩔 수 없이 위반하게 되는 법규위반 행위에 대한 처벌을 적절한 수준으로 낮추는 것이 고의사고를 유발하는 보험사기 범죄를 줄이는 방안이 될 것이다.
최근 허위입원을 이용한 보험범죄가 증가하여 사회문제화 되고 있다. 급격하게 증가하고 있는 허위 과다입원을 통한 보험범죄에 민간보험회사가 대응하는 데에는 한계가 있고, 실제 적발하기에 어려움이 있다. 보험범죄의 증가는 보험회사의 경영악화 뿐만 아니라 보험계약자의 손해를 야기하고, 결국 국가 전체적인 피해로 귀결된다. 보험범죄의 위법성을 분명하게 인식시키기 위해서는 현행법에서 보험범죄에 대한 규정을 명시하는 것이 바람직하다. 일반 사기죄의 구성요건과 차별화된 '보험사기죄'를 신설하고, 보험범죄의 행위태양이나 조직적 가담의 정도 등에 따른 차별화가 요구된다. 또한 민사제재의 도입과 조직적 보험범죄에 대한 가중처벌 규정의 신설이 요구된다. 중복보험사실을 생명보험 가입시에 고지하도록 법규의 개정이 요구된다. 그리고 불필요한 장기입원을 제한할 수 있는 입원기준 마련이 필요하다. 아울러 보험회사 조사요원에게도 조사권을 부여하는 방안으로 민간조사원 제도의 도입이 필요하다. 또한 보험회사와 수사기관 등 유관기관 사이의 정보공유관련법을 마련하고 보험범죄 적발이 가능한 정보 데이터베이스를 구축하며, 보험범죄인지시스템에 SNA기법을 도입하여 조직적 공모사기를 찾아낼 수 있도록 해야 할 것이다.
현재 보험범죄는 해마다 증가하고 있으나 정부차원에서 보험범죄를 적발하거나 방지하기 위한 전문조직은 미비한 실정이다. 이러한 보험범죄로 인한 피해는 인명과 국민경제 측면에서 매우 심각한 실정이다. 보험범죄는 보험회사의 경영수지를 악화시키는 것은 물론이고, 보험금의 부정유출로 인해 보험사의 손해율을 악화시킴으로써 보험사 부실의 원인이 될 수 있다. 이는 결국 보험사의 보험료 인상으로 이어져 결국, 보험가입자의 보험료 인상이라는 문제를 야기시킨다. 이러한 이유로 1996년부터 보험회사들은 보상조직 내에 보험사기를 전문적으로 조사하기 위한 보험범죄특별조사팀(Special Investigation Unit, SIU)을 구성하기 시작하였다. 하지만 현재의 SIU는 보험범죄의 예방을 위한 다양한 업무를 효율적으로 수행하기에는 아직 그 인력과 재원이 부족한 수준이다. 따라서 본 연구는 갈수록 심각한 사회문제로 주목받고 있는 보험범죄를 실제 현장에서 담당하고 있는 SIU 구성원을 대상으로 현재의 근무환경과 보험범죄에 대한 일반적 인식이 그들의 직무만족에 미치는 영향에 대하여 알아보았다. 본 연구는 이러한 현장조사 분석을 바탕으로 현재 SIU 구성원들의 보험범죄 인식 및 근무 환경을 분석하고, 직무만족 향상을 통하여 구축할 수 있는 효과적인 보험범죄 대응 방안을 마련하는 데에 목적이 있다.
현재의 보험범죄에 대한 보안대책은 보험금 지급심사단계에서 적발중심적인 사후대응에 치중하고 있다. 그러나 사후 처벌만으로는 치유할 수 없는 피해를 남기기 때문에 보험범죄를 사전에 예방할 수 있는 대책을 강구할 필요가 있다. 따라서 이 논문에서는 보험범죄의 특성과 사례분석을 통하여 문제점을 규명해보고, 이에 대한 대안을 제시해보고자 한다. 현행 보험제도의 문제점은 첫째, 보험계약 체결시에 보험계약자의 신용상태, 중복가입여부, 자발적 가입여부 등에 대한 확인이 허술하다는 것이다. 둘째, 보험사고 발생시 철저한 조사나 형사고발이 제대로 이루어지지 않고 있다. 셋째, 악성보험계약자에 대한 정보교환이나 관리가 미흡하다. 따라서 보험범죄부터 국민을 지키기 위해서는 첫째, 보험계약시에 보험계약자들에 대한 신용상태, 사고경력 등에 대한 심사를 강화해야 할 것이다. 둘째, 보험사기인지시스템과 사회관계망의 지속적인 업그레이드를 통하여 보험범죄를 사전에 차단할 수 있도록 해야 할 것이다. 셋째, 보험사간에 정보를 공유하여 보험범죄에 대한 감시시스템을 강화하여야 할 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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