▲ 김현 / KSTEC

국내 보험업계에 있어서 IMF 이후 지속적인 경기침체로 인하여 생계형 보험 사기가 급증되고 있으며, 그 사기 수법도 점차 지능화 및 전문화가 되어 가고 있다. 이에 맞추어 삼성생명은 보험사기 방지시스템을 구축하여 고도화 및 지능화되어 가는 보험 사기에 쉽고 빠르게 대응할 수 있도록 하였다.

삼성생명 보험사기 방지 시스템(IFDS: Insurance Fraud Detection System) 의 가장 큰 특징이라고 한다면  비즈니스 룰 엔진을 기반으로 하는 시스템으로 구축되었다는 것이다. 이는 보험사기 방지시스템에 비즈니스 룰 엔진을 도입한 최초의 사례이며, 재경부의 불법자금세탁방지 시스템에 사용된 ILOG JRules를 사용하였다는 것에 큰 의의를 둘 수 있으며, 특히 삼성생명 보험사기 방지 시스템에는 과거 심사자 및 텔러 들의 지식을 통해 정의한 『비즈니스 룰』영역과 과거 청구 사례를 통계적으로 분석한 『모델 룰』의 두 가지 형태의 룰을 동일한 룰 엔진에 탑재하여 동시 실행하였다는 것이다. 따라서 기존의 시스템들과 달리 시스템이 보다 정확한 심사를 할 수 있게 되었다는 것이다.

이는 시스템의 agility 확보가 무엇보다 중요한 보험 사기 방지 시스템 환경에서 비즈니스 룰 시스템 적용 프레임워크 개발의 중요성은 새삼 강조하지 않아도 될 것이며 이를 체계적이고 효과적으로 달성하기 위해서는 다양하고 복잡한 비즈니스 룰 시스템 개발/운영 환경을 포괄적으로 지원하여 비즈니스의 변화에 대한 민첩성을 지원하게 된 것이다.

	▲ 보험사기 시스템 개요

즉, 기존에는 각 심사 관련 규정이 변경되었을 때, 심사자가 그 내용을 정의하여 IT 부서에 시스템 변경을 요청하면 IT 부서에서 시스템을 개발하는 절차를 거치게 되어 시스템의 변경이 매우 힘들었으나, 현재 시스템은 현업사용자가 직접 비즈니스 룰 에디터를 사용하여 룰을 입력/변경할 수 있으므로 보다 빠른 대응 및 시스템 지식의 공유가 가능하게 된 것이다.

특히 이번 삼성생명 보험사기 방지 시스템에는 ILOG사의 JRules를 활용했을 뿐만 아니라 KSTEC에서 다년간 여러 사이트에서 비즈니스 룰 엔진 시스템을 구축한 경험을 바탕으로 개발한 『Smart Works』패키지를 최초로 도입/활용하여 비즈니스 룰 엔진에서 나오는 정보 뿐만 아니라 보험 청구 심사 시 사용되는 여러 factor들을 자동으로 축적하여 향후 시스템에서 보험금 청구 시 면책율 개선 및 보험사기 징후 검출 관리를 위한 데이터를 만들 수 있도록 하였으며, 이번에 개발한 보험 심사 시스템 안에는 보험 청구 심사뿐만 아니라 각 심사 결과에 맞도록 심사자를 배분하는 배분 룰 시스템을 동시에 개발하여 삼성생명에서 도입한 BPM 엔진과의 연계를 통한 시스템의 자동화가 가능하도록 하여, 심사 프로세스를 명확히 하고, 그 프로세스에서 정의된 절차 및 규정준수와 이 과정에서 발생되는 다양한 정보를 지식 데이터베이스화(Rule Mart + Data Mart)함으로써 심사의 효율성화 효용성을 극대화 할 수 있게 되었다.

현재 이 시스템은 타사에서 많은 벤치마킹을 하고 있으며, 대한생명에서도 ILOG JRules와 KSTEC의 SmartWorks를 기반으로 보험사기 방지 시스템을 개발/운영 중이다.