↑ [사진제공 = 금감원] |
금감원이 빅데이터를 활용해 100명이 연루돼 14억원의 보험금을 편취한 이 같은 22개 조직형 보험사기 혐의자를 적발했다고 31일 밝혔다. 이는 앞서 도입한 관계형분석(SNA,Social Network Analysis) 기법을 통해 보험범죄를 적발한 첫 성과물이다.
앞서 금감원은 갈수록 지능적으로 진화하는 보험범죄에 대처하기 위해 2016년 5월 IFAS 내에 공모형 보험사기 혐의조직을 추출해 조사할 수 있는 SNA 기법을 도입·운영했다. SNA기법은 보험금 지급 빅데이터에서 운전자 등 자동차 사고 관련자 간에 관계패턴을 분석해 공모형 보험사기 혐의조직을 도출하는 방식이다.
그 결과 지난 2012년 1월부터 2017년 3월 중 22개 보험사기 혐의조직(총 혐의자 100명, 편취보험금 14억원)이 적발됐다. 금감원은 혐의조직별 사고패턴을 분석해 지인 관계, 공모 관계, 사고 다발 여부 등을 확인하고 최종 혐의조직을 22개로 확정했다.
먼저 일회성 역할분담 등 지능적인 공모형 보험범죄 유형이 적발됐다. 사전에 친구 등 지인과 공모해 가해자와 피해자 간 역할을 분담한 후 고의사고를 반복적으로 일으켜 보험금을 편취한 경우다. 이들은 사고마다 다른 역할을 서로 분담하고 차량도 바꿔가며 고의사고를 유발했다.
또 직장내 동료 간 공모사고 유발한 보험범죄 유형도 적발됐다. 주로 운전직 종사자 등 자동차 운전 및 정비와 관련된 직장 내에서 동료 간 공모해 다수의 고의사고를 유발했다.
사고차량에 다수가 동승해 합의금을 편취하는 보험범죄 유형도 있었다. 3~4인 이상 다수인을 태우고 자동차 사고를 유발한 후 탑승자 전원이 합의금을 편취하는 등 사기규모를 확대했다. 어린 자녀를 포함한 가족을 모두 태우고 지속적으로 사고를 유발해 합의금을 편취한 경우도 있었다.
경미한 사고 유발 후 합의유도를 하는 수법의 보험범죄 유형도 있었다. 차선변경 등 경미한 사고를 유발해 척추 염좌나 단순 타박상 등의 가벼운 부상으로 입원 또는 통원치료를 하면서 보험금을 편취했다. 보험사가 과도한 치료비 부담을 피하기 위해 조기합의를 선호한다는 점을 악용한 사례다.
또 보험사기 혐의자 대부분이 남성(97%)으로 20∼30대의 비중이 74%로 매우 높은 수준으로 나타났다.
금감원은 이번에 적발된 보험범죄 혐의자 100명을 전국 관할 경찰청에 통보하고, 보험범죄 혐의입증을 위해 전국 수사관서와 협력하는
장상훈 금감원 보험사기대응단 실장은 "향후 빅데이터를 이용해 자동차보험범죄 이외의 보험범죄에 대한 기획조사도 실시할 방침"이라고 밝혔다.
[디지털뉴스국 김진솔 기자]
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