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오렌지라이프는 과거 적발된 보험사기 사례와 관련해 다양한 가설을 수립하고, 이를 기반으로 약 150개 변수를 생성하여 대·내외 빅데이터를 분석한 다음 머신러닝, 딥러닝 등 AI기술을 적용해 이 모델을 구축했다.
보험계약 체결 시점부터 보험사기 의도 여부 판단이 가능하며, 상대적으로 보험사기 위험도가 높은 대상을 신속하게 파악할 수 있는 게 특징이다.
오렌지라이프는 보험사기 유형 중 상당수가 보험계약 체결 시점부터 보험금 편취를 목적으로 보험가입을 한다는 사실에 착안, 이 예측모델을 개발하게 됐다고 설명했다.
앞으로 오렌지라이프는 보험사기방지시스템에 이 예측모델을 적용하여 실시간 보험사기 모니터링을 진행하고, 보험사기 위험도가 높은 계약에 대해서는 미리 FC나 해당 지점에 안내하여 적극적인 보험사기 예방활동에 나설 예정이다.
또 상대적으로 보험사기 의심계약의 비중이 높은 지점에 대해서 보험사기방지 교육을 실시하고, FC와 고객이 보험사기의 유혹에 넘어가지 않도록 다양한 보험사기 사례와 문제점을 알리는 등 보험사기방지 캠페인도 진행해 나갈 방침이다.
정문국 오렌지라이프 사장은 "이미 다양한 빅데이터 예측모델과 블록
[김진솔 기자 jinsol0825@mkinternet.com]
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