[소지형 기자] 갈수록 교묘하고 지능화되어 가는 보험사기 예방을 위해 빅데이터를 활용한 분석기법이 도입된다. 

19일 행정자치부는 올해 공공 빅데이터 신규 분석사업 추진과제 중 하나로 '보험사기 의심자 예측 모델'을 선정했다고 밝혔다.

행자부에 따르면 작년 자동차 보험사기 금액은 7천185억 원 규모로, 건당 사기 금액이 늘어난 것은 물론 사기 방법도 더욱 교묘해진 것으로 나타났다.

이에 따라 행정자치부와 건강보험심사평가원은 올해 의료기관 청구데이터와 보험사별 사고 정보를 종합 분석해 '다중청구', '사고대비 과다청구' 등 보험사기 의심자를 분석하는 예측 모델 개발에 착수한다.

보험사기의 주된 방법은 사기범이 사고를 내기 전 여러 보험사에 가입한 후 사고 보험금을 청구하는 것이다. 이에 반해 보험금 청구 데이터는 개별 보험사만 알고 있는 탓에 일정 시간이 지나서야 이를 확인하고 조사하는 것이 가능했다.

행자부는 보다 상위 단계에서 보험사기 의심자 예측 모델이 구축되면 보험금 청구데이터 등을 각 보험사와 금융감독원에 사전에 통보해 보험사기 대응 기간을 단축할 수 있다고 설명했다.

올해 빅데이터 신규 과제로는 병역면탈 의심자 포착 모델 개발도 선정됐다.

행자부와 병무청은 병역 감면자의 질병별 치료 경과와 출입국 자료, 자격증 취득 및 취업 현황 등 다양한 데이터를 종합 분석하는 모델을 구축한다.

분석모델에 따라 산출되는 데이터는 병역면탈 조사관에게 제공돼 업무 효율성을 높이는 자료로 활용된다.

이와 함께 행자부는 전기차 충전 인프라 입지 선정, 푸드트럭 최적지 선정, 외국인 밀집지 기초생활 인프라 개선모델도 올해 추진과제로 선정했다.

윤종인 행자부 창조정부조직실장은 "사회현안 해결 등을 위한 신규 분석과제를 지속 발굴해 데이터 기반의 과학 행정이 구현될 수 있도록 하겠다"고 밝혔다.