“자동차 보험사기·병역면탈” 빅데이터로 근절

빅데이터 분석으로 자동차 보험사기로 인한 사회적비용 절감

소비자를 위한 신문 | 입력 : 2017/06/19 [17:38]

행정자치부는 자동차 보험사기, 병역면탈, 일자리창출, 전기차 충전소, 다문화 거주환경 등 사회문제해결을 위해 “2017년도 공공 빅데이터 신규 분석 사업을 추진한다고 밝혔다.

 

공공 빅데이터 신규 분석 사업은 `14년도에 처음으로 추진됐으며 매년 4~6개 과제를 새롭게 발굴하여 분석한다.

 

올해 추진되는 신규 분석사업은 컨설팅과 빅데이터 전문가의 자문을 거쳐 일자리, 다문화 거주환경 등 사회현안을 해결하기 위한 과제로 자동차 보험사기, 병역면탈, 전기차 입지선정 등 5개 분야.

 

빅데이터 분석은 4차 산업혁명 시대의 기반기술로 과학적 행정과 사회혁신을 위한 주요한 수단으로 대두되고 있다.

 

 

 

일례로 2016년 자동차 보험사기 금액은 7,185억 원(금융감독원)으로 과거에 비해 건당 사기 금액도 증가하였고, 사기 방법도 더욱 교묘해져 보험사기를 적발하는 것이 쉽지 않았다.

 

보험사기의 전형적인 방법은 여러 보험사에 가입한 후 보험금을 청구하는 것인데, 개별 보험사는 관련 데이터를 축적하고 있지만 타 보험사 관련 데이터를 확인 할 수 없어 일정 시간이 소요되어야 이를 확인하고 조사하는 것이 가능하다. 행정자치부와 건강보험심사평가원에서는 보험사기 의심자를 예측할 수 있는 모델을 올해 개발한다.

 

의료기관의 청구데이터와 보험사별 사고정보를 종합적으로 분석하여 다중청구, 사고대비 과다청구 등 보험사기 의심자를 분석하여 해당정보를 각 보험사와 금융감독원에 통보함으로써 보험사기 대응기간을 절감할 수 있다. 또한, 사전에 비용지급을 예방할 수 있어 보험사기로 인해 발생되는 사회적 비용을 감소시킬 수 있을 것이다.

 

 


병무청 병역조사과에는 과거
7년 간 수집된 34만 건의 병역면탈자 데이터가 축적되어 있다. 베테랑 조사관 30여명이 의심자를 판단하고 조사를 실시하고 있지만 전체 병역 면탈자 조사에 한계가 있다.

 

병역면탈로 의심되는 사람에 대한 질병, 취업, 자격증 등 다양한 정보를 복합적으로 분석해야하는데 수십만 건에 달하는 자료를 일일이 대조할 수 없기 때문이다. 행정자치부와 병무청은 올해 빅데이터를 활용하여 축적된 병역면탈 자료를 체계적으로 분석하여 조사관의 업무효율성을 향상시킬 수 있는 모델을 개발한다.

 

병역면탈자의 질병별 치료경과, 출입국자료, 자격증 취득현황, 취업현황, 소셜데이터 등 다양하게 축적되어있는 데이터를 복합적으로 분석할 수 있는 모델을 개발하여 조사관의 업무를 획기적으로 향상시킬 수 있으며, 이를 통해 우리 사회의 병역면탈 부정도 감소시킬 수 있을 것으로 예상된다.

 

윤종인 행정자치부 창조정부조직실장은 사회현안 해결 및 사회혁신을 위한 신규 분석과제를 지속적으로 발굴하고 추진함으로써 데이터 기반의 과학적 행정이 구현되도록 할 계획이라고 말했다. 강경남 기자

 

 

 

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