「AI 기반 보험사기 방지체계 구축 TF」 출범 — '25년 적발 1조1,571억원, 미적발 포함 약 9조원 추산

핵심 요약

• 금융위원회가 '26.6.4(목) 15:00 금융산업국장 주재로 「AI 기반 보험사기 방지체계 구축 TF」 킥오프 회의를 겸한 보험조사협의회(보험업법 §163 근거 정부 · 유관기관 협의체) 개최. 참석: 금융위 · 경찰청, 금감원 · 한국신용정보원 · 금융보안원 · 보험개발원 · 국민건강보험공단 · 건강보험심사평가원 · 국민연금공단 · 근로복지공단, 생명 · 손해보험협회 · 보험연구원.
• 민영 보험사기 적발금액: '21년 9,434억원 → '22년 10,818억원(+14.7%) → '23년 11,164억원(+3.2%) → '24년 11,502억원(+3.0%) → '25년 11,571억원(+0.6%). 적발인원: '21년 97,629명 → '22년 102,679명(+5.2%) → '23년 109,522명(+6.7%) → '24년 108,997명(△0.5%) → '25년 105,743명(△3.0%).
• 적발되지 않은 보험사기까지 감안하면 약 9조원으로 추산('23년 보험연구원 추산 8.2조원에 최근 2개년 전년 대비 적발금액 증가율 감안).
• '25년 분야별 비중: 실손 · 건강보험이 포함된 장기손해보험 44.7%, 자동차보험 22.4%, 생명보험 21.8%, 일반손해보험 11.2%. 보험사기 과정에서 건강보험 급여도 청구돼 건보 재정 누수 우려.
• 생성형 AI · 딥페이크로 신분증 · 진단서 · 차량파손 사진을 위변조하는 신종 수법. 과거 수작업 · 포토샵 위변조는 폰트 · 자간 변화로 탐지했으나 생성형 AI는 이미지 픽셀 자체가 새로 생성돼 기존 물리적 단서가 사라지고, 파일 출력 · 재촬영을 반복하면 탐지가 더 어렵다.
• 사례 1 — 20대가 실제 병원에서 발급받은 입 · 통원 확인서를 생성형 AI에 올려 입 · 퇴원 기간을 늘린 위조 서류로 '24년 7월부터 약 1년간 11개 보험사에 반복 청구, 총 1억5천만원 편취 → 보험사기방지 특별법 위반으로 징역 2년 선고. 사례 2 — 인터넷에서 내려받은 진단서를 AI로 위변조하고 내원 사실 없이 진료비 계산서를 위변조.
• 현행 대응: 신용정보원 「AI 기반 인슈어테크 플랫폼」(보험 계약 · 보험금 지급 · 면책 정보 집중, 공모 위험지수 등 AI 분석), 보험개발원 AOS(차량손상 사진으로 견적비 자동 산출, 현장출동 직원 사진과 정비업체 제출 사진 비교는 개발 중), 개별 보험사 AI OCR · IFDS 고도화. 다만 기관 간 칸막이로 실시간 정보 공유가 부족하고, 건보공단 · 심평원 원천 데이터 대조 등 교차검증 기반이 미흡하다고 진단.
• TF는 법 · 제도 분과(간사 금융위 · 금감원), 데이터 분과(간사 보험연구원), 인프라 분과(간사 신용정보원) 3개 분과. 3개월 운영 후 9월 「AI 기반 보험사기 방지체계 구축방안」 마련, 10월부터 법령 개정 · 플랫폼 고도화 등 후속 조치 추진.