보험업계가 인공지능(AI) 기술을 기반으로 한 리스크 관리 체계 구축에 속도를 내고 있다. 자동차보험이나 건강보험 분야에서 보험금 청구 건의 위험도를 정밀하게 평가하고, 조직적 보험사기 징후를 조기에 포착하기 위해 머신러닝과 빅데이터 분석을 본격적으로 도입하고 있다. 특히 과거의 사고 패턴, 진료 내역, 청구 빈도 등을 종합적으로 해석하는 AI 모델이 기존의 규칙 기반 시스템을 보완하며 정확도를 높이고 있다.
현대해상은 보험사기 혐의자 간의 관계망을 자동 분석하는 SNA(사회연결망분석) 기술을 도입해 고의 사고와 공모 구조를 시각화하고 있다. DB손해보험은 보험사기 혐의자들 간의 네트워크를 과학적으로 분석하는 ‘DB T-System’을 운영하며 조직적 사기 징후를 탐지한다. KB손해보험은 머신러닝 기반 리스크 스코어링을 통해 청구 건을 위험 수준별로 자동 배정하고, 카카오페이손해보험은 AI 기반 광학문자인식(OCR)으로 제출 서류의 정합성을 점검 중이다.
AI 기반 시스템의 확산은 보험사기 방지 효율을 높이는 동시에 새로운 리스크도 내포하고 있다. 학습 데이터에 편향이 존재할 경우, 특정 의료기관이나 진료 유형이 일률적으로 고위험군으로 분류될 가능성이 있어 정상적인 청구가 부당하게 지연되는 문제가 발생할 수 있다. 이에 따라 금융당국은 AI 기반 서비스의 공정성과 투명성을 확보하기 위해 ‘금융분야 AI 가이드라인’과 ‘AI 위험관리 프레임워크’를 마련하고 모니터링 강화에 나섰다.
업계에서는 AI의 정교한 위험 세분화가 보험상품의 맞춤화와 요율의 정확성을 높일 수 있는 반면, 일부 소비자가 보험 접근에서 배제될 가능성도 제기된다. 보험연구원은 초개인화된 리스크 평가가 특정 집단에 차별적 영향을 미칠 수 있다며, 알고리즘의 투명성 확보와 소비자 이의제기 절차 마련이 필수적이라고 지적했다. 보험시장의 디지털 전환에 따른 혁신과 책임의 균형이 요구되는 시점이다.
