[KIF] 금감원 빅데이터 분석을 통한 자동차보험사기 대거 적발

 

 

 

■ 금감원은 지인간 가·피 공모, 동승 공모 등 조직적·지능적 자동차보험사기 적발을 위해 IFAS에 집적된 정보를 활용한 '사회관계망분석' 및 '연계분석' 등 빅데이터기반 보험사기조사를 실시

 

 

- 보험사기인지시스템(IFRS: Insurance Fraud Analysis System): 보험계약 및 자동차사고정보를 집적하여 보험사기 혐의 분석을 지원하는 시스템

 

- 사회관계망분석(SNA: Social Network analysis): 제보에 의존하지 않고 집적된 정보(빅데이터)를 바탕으로 관계분석을 통하여 조직형 보험사기 혐의그룹을 도출하는 분석 기법

 

- 연계분석(Net Explorer): 제보된 혐의자를 중심으로 집적된 정보(빅데이터)를 활용하여 사고내역의 상호 연관관계를 도식화함으로써 공모 혐의 유무 등을 도출하는 분석기법

 

 

- 조직적 공모형 자동차보험사기 총 31건, 혐의자 132명, 편취금액 49억원 적발

 

 

 

■ 공모형 자동차보험사기 적발 사례

 

- 전직 보험업 종사자 등이 배우자를 동원하여 가·피 공모

 

- 영업용 택시업 종사자들이 동승하거나 지인을 태우고 고의사고 유발

 

- 배달업 종사 지인들이 오토바이를 이용하여 고의사고 및 가·피 공모

 

- 대리운전업 종사자 등이 역할분담을 하여 가·피 공모 및 고의사고 유발

 

- 20대 초반의 지역 선·후배 등이 몰려다니며 동승하여 고의사고 유발

 

 

 

** 출처: 금감원 보도자료 "금감원 빅데이터 분석을 통해 조직적이고 지능적인 자동차보험사기 대거 적발

** 문서: 보도자료

131483538047846013_170828_석간_금감원, 빅데이터 분석을 통해 조직적이고 지능적인 자동차보험사기 대거 적발.pdf