보험사기 1兆 눈 앞… 형량 높이고 환수권 도입해야

수억원대의 사망보험금을 노린 보험사기가 사회적 이슈로 점화된 가운데, 연간 피해액이 1조원을 넘을 것으로 보인다.

보험사들이 사전감지 시스템 개발하고 포상금을 올리는 등 안간힘을 쓰고 있지만 솜방망이 수준의 형사처벌이 대폭 강화돼야 한다는 지적이 잇따르고 있다.

25일 금융감독원에 따르면, 최근 4년간 보험사기 적발액은 계속 증가추세를 보이고 있다.

2018년 7982억, 2019년 8809억, 2020년 8986억이었으며 지난해에는 9434억으로 사상 최대였다. 이같은 추세라면 올해 적발액은 1조원을 훌쩍 넘길 것으로 보인다.

다급해진 보험사는 인력 충원은 물론 자체 보험사기 감지 시스템까지 개발하며 손해율 낮추기에 고심하고 있다.

DB손해보험은 최근 빅데이터를 활용한 보험사기 네트워크 분석시스템 'DB T-System (DB Total Analysis System)'을 오픈했다.

2011년부터 운영하던 보험 사기 감지 시스템의 업그레이드 버전으로 기존 시스템이 혐의자 개인에 대한 분석 위주였다면 새 시스템은 공모관계 분석에 초점을 뒀다. 자동차보험 가·피공모 고의사고, 보험 거래처와의 공모 관계 등이 주요 분석 대상이다.

삼성화재도 보험사기 징후분석 시스템을 최근 내놨다. 보험사기 혐의자에 대한 조사의뢰, 수사의뢰, 종결 이후 판결 등 보험사기 진행상황 전반에 대한 정보가 담겼다. 보종별(자동차·장기·일반), 대상별(개인·업체)로 관련 정보를 구분하고, 사고이력과 적발이력, 형확정이력 등의 정보가 상위 랭크 순으로 제공된다.

KB손보는 'SMA(Social Media Analytics) 시스템'을 통해 디지털 환경에서의 모의 행위 탐지에 초점을 뒀다. 트위터, 인스타그램, 블로그 등 SNS상에서 이뤄지는 보험사기 공모 및 공모자 모집 정보를 사전탐지하고 위험도를 점수화해 그 결과를 알려준다.

생보업계 역시 관련 시스템을 운영 중이다. 한화생명의 '금융사고 예방 경보(Alert) 시스템'은 AI가 콜센터를 통해 접수된 내용을 분석, 위험 건을 선별해 낸다. 보이스피싱이나 명의도용과 같은 금융사고 관련 단어를 스스로 검색해 위험여부를 알려준다. AI는 약 10만건의 VOC 학습을 통해 개발됐다.

교보생명도 보험사기 특징을 학습해 유사한 행동패턴을 찾아내는 '교보보험사기예측시스템(K-FDS)'을 운영 중이다.

신한라이프는 '휴진일 보험금 청구 병원 분석 시스템'을 운영중이다. 5만 5000개 의료기관의 진료시간 데이터를 분석해 휴진일 허위 수술 사례를 탐지한다. 

보험권은 최근 급증하고 있는 백내장 과잉진료와 사기를 막기 위한 포상금까지 내걸었다.

일부 안과 병의원이 환자를 부추기는 절판마케팅이 확산되면서 실손보험금 청구가 급증하고 있기 때문이다.

생명·손해보헙협회는 금감원과 함께 지난 18일부터 다음달 31일까지를 특별 신고기간으로 설정해 최대 3000만원의 포상금을 지급한다. 제보 건이 보험사기로 송치, 기소될 경우 추가 지급도 한다.

보험사들의 자체적인 노력에도 불구하고 보험사기가 근절되지 않는 것은 형사처벌 수위가 낮다는데 있다.

2016년 도입된 보험사기방지특별법은 부당 이득액이 5억~50억원 미만이면 3년 이상 유기징역, 50억원 이상이면 무기 또는 3년 이상의 징역으로 가중처벌토록 하고 있지만 실제 법정 형량은 3년에 미치지 못하는 경우가 가장 많다.

업계 관계자는 "보험사기죄 선고형 현황을 보면 대부분 3년 미만의 징역형, 집행유예 또는 벌금형이 선고되고 있다"며 "양형기준을 변경해 처벌을 실질적으로 강화하는 방안을 모색해야 한다"고 말했다.

이어 "또한 불법적 이익을 보다 확실히 박탈하기 위해 보험금 환수권을 도입하고, 별도의 시효기간을 적용할 필요가 있다"고 덧붙였다.