금감원, ‘빅데이터’ 활용해 22개 자동차 보험사기단 적발

# 대리운전기사 11명은 친구 등 지인관계로 2012년부터 2016년까지 5년동안 한 차량에 다수 동승한 채로 서로 가해자·피해자 역할을 바꿔가며 32건의 경미한 접촉을 유발하는 수법 등으로 6000만원의 보험금을 편취했다.

이처럼 수사망을 교묘하게 피해온 22개 조직형 보험사기단이 빅데이터를 활용한 분석기법으로 적발됐다. 과거에 이뤄진 보험사기도 빅데이터를 통해 수사가 가능할 것으로 보인다.

금융감독원은 빅데이터를 활용한 관계형분석(SNA)기법으로 2012년부터 지난해 3월까지 조직형 자동차 보험사기를 벌인 혐의자 100명을 적발했다고 31일 밝혔다.

금감원 보험사기대응단은 2016년 5월 관계형분석 기법을 도입해 조직형 보험사기를 조사해왔다. 조사결과 지인과 공모해 가해자와 피해자 간 역할을 분담한 후 고의사고 등을 유발하고 합의금을 편취한 22개 보험사기 혐의조직(혐의자 100명)을 적발했다. 이들이 그간 편취한 보험금은 14억원에 이른다.

이번 조사는 보험사기인지시스템(IFAS)에 집적된 빅데이터에서 자동차 사고 관계자 간 공모 관련성과 사고 다발 여부 등을 분석해 연계도를 추출하는 방식으로 이뤄졌다.

적발된 보험사기 혐의자들은 주로 택시·대리운전 등과 같은 운전직 종사자로 나타났다. 이들은 사고차량에 3~4인 이상을 태우고 단순 타박상 등 경미한 자동차 사고를 유발한 뒤 탑승자 전원이 합의금을 편취해 사기규모를 확대했다.

금감원은 관계형 분석 기법으로 적발된 보험사기 혐의자 100명을 전국 관할 경찰청에 통보하고, 보험사기 혐의입증을 위해 전국 수사관서에 적극 협력할 예정이다.

장상훈 보험사기대응단 실장은 “조사결과 대략 240개의 의미있는 관계분석이 나왔고, 이 중 절반이 조직형 보험사기인 것으로 확인됐다”며 “그동안 제보가 들어오면 주변인들을 확대조사하는 방식으로 이뤄져 한계가 있었지만, 주민번호·차량번호 등 유의미한 데이터를 활용해 과거에 이뤄진 보험사기도 적발할 수있게 됐다”고 밝혔다.

그러면서 “앞으로도 보험사기인지 시스템의 적발기능을 지속적으로 업그레이드해 조직형·지능형 보험사기에대한 조사활동을 더욱 강화할 예정”이라고 덧붙였다.