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A는 병원에서 발급받은 입·통원 확인서를 촬영한 뒤 생성형 AI로 입원·퇴원 기간을 늘린 위조 서류를 만들었다. 이후 약 1년간 11개 보험사에 반복 청구해 총 1억5000만 원을 받아냈다.
B는 생성형 AI로 인터넷에서 내려받은 진단서를 위·변조하고 실제 진료를 받지 않았음에도 치료를 받은 것처럼 진료비 계산서를 조작해 보험금을 청구했다.
보험사기 수법도 AI 시대에 맞춰 진화하고 있다. 과거 영수증을 오려 붙이거나 포토샵으로 문서를 조작하던 수준에서 벗어나 생성형 AI가 진단서와 청구서류, 사고 사진 위조에 활용되고 있다. 보험사와 인슈어테크 기업들도 AI 기반 탐지 기술 개발에 속도를 내고 있다.
금융위원회는 “김진홍 금융산업국장 주재로 ‘AI 기반 보험사기 방지체계 구축 TF’ 킥오프 회의를 겸한 보험조사협의회를 열고 범정부 차원의 대응 방안을 논의했다”고 4일 밝혔다.
보험사기 규모는 매년 증가하고 있다. 금융당국은 지난해 적발 금액을 1조1571억 원, 적발되지 않은 사례를 포함한 실제 규모를 약 9조 원으로 추산했다.
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분야별로는 장기손해보험이 44.7%로 가장 컸고 자동차보험 22.4%, 생명보험 21.8%, 일반손해보험 11.2% 순이다. 보험금 누수는 결국 보험료 인상으로 이어져 선량한 가입자의 부담을 키운다.
금융위는 의료기관과 브로커, 정비업체 등이 연계된 조직형 범죄가 늘고 생성형 AI와 딥페이크를 악용한 신종 보험사기가 새로운 위협으로 떠오르고 있다고 진단했다. 기존에는 포토샵 편집 흔적으로 위조 여부를 가려낼 수 있었지만 생성형 AI는 이미지 자체를 새로 생성해 탐지가 어렵다. 출력과 재촬영을 반복하면 판별은 더 까다로워진다.
민간 시장에서는 AI 기반 탐지 경쟁도 시작됐다. 인슈어테크 기업 에임스(AIMS)는 보험금 청구 때 제출되는 진단서와 영수증, 입·통원 확인서 등을 분석해 위·변조 여부를 탐지하는 기술을 개발했다. OCR을 넘어 병원별 비급여 명칭과 청구 항목을 표준화하고 데이터 정합성을 검증하는 방식이다.
보험업계도 탐지 시스템을 고도화하고 있다. 머신러닝 기반 보험사기탐지시스템(FDS)에 네트워크·이미지 분석 기술을 접목해 공모 관계나 사고 사진 조작 여부를 찾아내는 식이다. 다만 한국신용정보원과 보험개발원, 개별 보험사가 각각 시스템을 운영해 정보 공유와 교차 검증에는 한계가 있다.
금융당국은 금융감독원, 경찰청, 국민건강보험공단 등과 TF를 꾸려 보험사기 혐의 정보 공유, 실시간 정보 연계, AI 기반 위험지수 개발 등을 추진한다. 한국신용정보원의 AI 기반 인슈어테크 플랫폼도 보험업권 공동 인프라로 고도화할 계획이다.
금융위원회는 앞으로 3개월간 TF 논의를 거쳐 9월 ‘AI 기반 보험사기 방지체계 구축 방안’을 마련하고 이후 법령 개정과 플랫폼 고도화 작업에 착수할 예정이다.
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