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상해 해외여행중에입은상해로인하여국내의병원에통원하여치료를받거나처방조제를받은경우 1, 2 비용에서각공제금액을차감하고보험가입금액한도로지급 1 외래제비용, 수술비 :20 만원한도 (1 년간방문 180 회한도 ) 2 처방조제비 : 10 만원한도 (1 년간처방전 180 건한도 )

이연구내용은집필자의개인의견이며한국은행의공식견해 와는무관합니다. 따라서본논문의내용을보도하거나인용 할경우에는집필자명을반드시명시하여주시기바랍니다. * 한국은행금융경제연구원거시경제연구실과장 ( 전화 : , *

1-1) 아직까지도우리나라는 resilience' 이라는용어가적응유연성 ( 권태철, 2002; 김미승, 2002; 박현선, 1998, 1999a, 1999b; 양국선, 2001; 유성경, 2000; 이선아, 2004; 윤미경, 2002; 조혜정, 2002; 장순정, 2

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Ⅵ. 기타 1. 교통사고 1. 교통사고 1.1 차종별교통사고 211년서울시전체교통사고건수는 168,353건이며, 승용차사고가 79,22건으로가장높은비중을차지 211년서울시전체교통사고건수는 168,353건으로집계되었으며 27년에비해 23,644건감소하였다. 원동기자전거이

제 4 장수요와공급의탄력성

- I - - II -

Transcription:

백철수석조사역 (cbaik@kcredit.or.kr) 박선우조사역 (psw@kcredit.or.kr) < 요약 > 최근보험사기적발금액이지속적으로증가하고있으며 ( 11년 ~ 15년기간중연평균 11.5% 증가 ), 보험사기유형또한보다조직적이고지능적으로변화하고있어, 국내외적으로보험사기방지를위한수리적 과학적대응이강조되고있음 보험사기적발현황을대응분석 (correspondence analysis) * 기법을이용하여분석한결과보험사기발생종목과사기유형의특성이매년변화하고있는것으로나타남 * 교차분할표형태자료의행 (row) 과열 (column) 변수간연관성을측정하는통계분석법으로, 주로시각화한도표 (plot) 를사용하여직관적으로유사관계에있는변수를식별해낼수있는기법임 통계분석을통한보험사기스코어링모형의개발및운영은보험사기대응을위한효과적인방안이될수있음 1. 검토배경 2015 년중보험사기로적발된금액은 6,549 억원으로역대최고치를기록했으며, 11 년 ~ 15 년 중연평균 11.5% 증가 * * 금융감독원보험사기적발통계 최근보험사기행위에대한처벌을강화한 보험사기방지특별법 이시행 ( 16.9.30 字 ) 되고, 보험 사기공모에대한가중처벌조항을담은개정법안이발의 ( 16.12.20 字김관영의원대표발의 ) 되는등보험사기예방및적발에관한제도와법규가강화되고있음 최근의보험사기는보다조직적이고지능적으로진화하고있어, 제도적인대응과함께통계분석과 예측모형의개발등을통한수리적 과학적대응이강조되고있음 보험가입및지급과관련된직접적인정보이외에거시경제지표 ( 금리, 실업률등 ), 경제상황 ( 침체 / 호황 ) 이 보험사기발생에미치는영향에대한연구등종합적인분석 * 이이루어지고있음 * Florida Division of Insurance Fraud, Insurance Research Council 등의기관에서연구진행 본보고서의내용은작성자개인의의견으로한국신용정보원의공식견해와다를수있습니다. 본보고서의내용을인용할경우출처를명시하시기바랍니다. CIS 이슈리포트 2017-3 호 1

대응분석기법을활용하여기존의보험사기적발현황의특성을분석하고, 보험사기스코어링모형 개발등수리적 과학적보험사기대응전략의가능성을살펴보고자함 연도별 ( 11 년 ~ 15 년 ) 사기발생보험종목과사기유형별특성을파악하기위해대응분석을시행하고 그결과를대응분석도 (plot) 로나타냄 2. 보험종목별보험사기적발현황 금융감독원집계에따르면, 보험사기금액중자동차보험, 장기손해보험및보장성보험에서 발생한보험사기가대부분을차지 < 보험종목별보험사기적발금액 > ( 단위 : 백만원 ) 구분 ( 변수명 ) '11 년 (y11) '12 년 (y12) '13 년 (y13) '14 년 (y14) '15 년 (y15) 생명보험 교육보험 (edu) 10 486 238 53 30 연금보험 (pension) 2,043 4,531 1,003 2,519 846 보장성보험 (risk) 62,905 58,386 73,106 85,136 88,201 자동차 (car) 240,835 273,755 282,139 300,793 307,475 손해보험 장기 (long) 102,893 103,534 145,090 179,349 242,893 화재 (fire) 7,481 8,875 8,780 9,838 8,378 해상 (marine) 4,122 9 0 581 0 기타 ( 특종 )(casual) 3,364 3,759 8,604 21,460 7,062 전체 423,653 453,335 518,960 599,729 654,885 자료 : 금융감독원보도자료 ( 12 년 ~ 16 년매년발표 )( 이하동일 ) < 보험종목별보험사기적발금액구성비및연평균증가율 > 구분 ( 변수명 ) 적발금액구성비 ( 15 기준 ) 연평균증가율 ( 11~ 15) 교육보험 (edu) 생명보험 연금보험 (pension) 보장성보험 (risk) 자동차 (car) 장기 (long) 손해보험 화재 (fire) 해상 (marine) 기타 ( 특종 ) (casual) 0.0% 0.1% 13.5% 47.0% 37.1% 1.3% 0.0% 1.1% 100% +31.6% -19.8% +8.8% +6.3% +24.0% +2.9% - +20.4% +11.5% 전체 자동차 (car), 장기 (long) 및보장성보험 (risk) 이대부분 (97.6%) 을차지하며, 특히장기 (long) 보험은 매년급격하게증가 ( 연평균 24.0% 증가 ) 2 CIS 이슈리포트 2017-3 호

연도별로보험사기발생종목의특징과각종목의비중및증가율유사정도등을직관적으로파악 하기위해대응분석을시행하여아래와같이시각화함 사기적발금액이자동차보험등소수의보험종목에편중되어있어, 각보험종목별적발금액비중값 ( 백분율 ) 만으로는연도별특성을찾아내기쉽지않으나, 대응분석기법을활용하면연도별, 종목별 보험사기적발금액의특징을직관적으로찾아낼수있음 < 대응분석도 : 연도및보험종목 > 대응분석은앞의표와같은교차분할표에서행 ( 종목 ) 과열 ( 연도 ) 변수의연관성을파악하기위해수리적인변수변환과정을거쳐시각화하는통계분석기법으로, 중심으로부터떨어진정도와변수간인접한정도를통해변수간유사성을파악함 - 중심 ( + 표시 ) 에가까울수록행 ( 종목 ) 및열 ( 연도 ) 의편차와변화가전체적인변동과유사하여급격하지않고완만함을의미 - 인접한변수끼리는연도별변화추이또는종목별구성비변동이유사한성격임을의미 대응분석도상각연도 (y11~y15) 는인접하지않고흩어져있는데, 이는매년보험사기가적발되는보험종목별비중이각기다르게변화함을의미함 만일연도별보험종목비중 (%) 변화가크게차이가없다면, 대응분석도에서는연도위치가인접하여나타남 보험사기적발금액의증가추이가유사한보험종목을구분 (grouping) 지을수있음 대응분석도에서보장성 (risk), 자동차 (car), 장기 (long), 화재 (fire) 보험은인접하게나타나므로, 연도별보험사기적발금액의증가추이가서로유사하다고볼수있음 연금 (pension) 과교육 (edu) 보험은위의보험종목과는구별되는보험사기적발유형을보이며, 두종목은비교적유사한특징을나타냄 대응분석도에서가장멀리떨어져있는해상보험 (marine) 은타보험종목과특징이가장다르다는 것을의미하며, 특종보험 (casual) 도타종목과는크게다른특징을보임 CIS 이슈리포트 2017-3 호 3

보험사기의큰비중을차지하는보험종목 ( 자동차, 장기, 보장성 ) 은매년동일하나, 타연도대비 상대적으로높은보험사기적발금액이나타나는보험종목은매년계속변화하고있음 대응분석도에서각연도와인접한보험종목들이해당연도에서특징적인보험사기적발종목임 - 11 년해상 (marine) 12 년연금 (pension) 13 년자동차 (car) 등 14 년기타 ( 특종 )(casual) 15 년장기 (long) 3. 사기유형별보험사기적발현황 보험사기유형별로는사고내용조작, 허위입원, 음주 무면허운전, 고지의무위반등이높은비중을차지함 < 보험사기유형별보험사기적발금액 > ( 단위 : 백만원 ) 구분 ( 변수명 ) '11년(y11) '12년(y12) '13년(y13) '14년(y14) '15년(y15) 자살, 자해 (1) 42,474 35,620 51,652 57,658 48,528 살인, 상해 (2) 4,645 7,929 9,835 9,981 2,843 고의사고 허위 과다 사고 피해과장사고 ( 車보험 ) 고의충돌 (3) 24,474 26,075 28,898 29,079 35,211 자기재산손괴 (4) 682 1,288 1,925 1,446 1,266 보유불명사고 (5) 3,466 1,760 1,100 835 451 방화 (6) 8,403 8,207 9,107 9,595 9,180 허위입원 (7) 32,256 44,318 44,756 73,513 99,699 허위진단 (8) 4,204 4,440 4,567 4,677 8,764 허위장해 (9) 11,700 16,593 19,048 18,151 29,595 허위사망, 실종 (10) 2,812 4,727 1,753 290 826 허위수술 (11) 1,049 206 493 273 335 사고내용조작 (12) 86,642 67,335 86,700 106,467 119,800 피해자 ( 물 ) 끼워넣기 (13) 3,122 2,197 5,253 4,368 1,751 음주, 무면허운전 (14) 47,373 57,990 63,722 74,235 84,511 고지의무위반 (15) 30,123 38,133 50,684 60,462 75,104 사고후보험가입 (16) 4,985 6,044 7,115 4,389 4,306 차량도난 (17) 6,325 13,803 6,725 4,978 4,549 운전자바꿔치기 (18) 52,323 61,509 58,105 57,400 52,494 사고차량바꿔치기 (19) 15,892 16,873 16,259 13,143 14,570 사고피해과장 (20) 8,743 11,518 20,315 31,076 27,334 병원과장청구 (21) 7,697 3,255 3,846 4,306 3,403 정비공장과장청구 (22) 4,067 3,195 1,812 4,302 4,565 기타 (23) 20,198 20,320 25,289 29,075 25,800 전체 423,653 453,335 518,960 599,729 654,885 자료 : 금융감독원보도자료 ( 12 년 ~ 16 년매년발표 )( 이하동일 ) 4 CIS 이슈리포트 2017-3 호

< 15 년상위 6 개보험사기유형별적발금액구성비및연평균증가율 > 구분 ( 변수명 ) 적발금액구성비 ( 15 기준 ) 연평균증가율 ( 11~ 15) 사고내용조작 (12) 허위입원 (7) 음주, 무면허 (14) 고지의무위반 (15) 운전자바꿔치기 (18) 자살, 자해 (1) 18.3% 15.2% 12.9% 11.5% 8.0% 7.4% +8.4% +32.6% +15.6% +25.7% +0.1% +3.4% 위의주요보험사기유형이대부분을차지하며 (73.3%), 이중특히허위입원, 고지의무위반, 음주 무면허운전등은급격한증가를보임 각연도별로특징적으로나타나는보험사기유형을직관적으로파악하기위해대응분석을시행하여 아래와같이시각화함 < 대응분석도 : 연도및보험사기유형 > 대응분석도 (plot) 상각연도 (y11~y15) 는근접하지않고흩어져있는데, 이는매년적발되는보험사기유형의비중이각기다르게변화함을의미함 사고내용조작, 허위입원, 음주 무면허등앞서나타난보험사기유형이매년상당비중을차지하기는하지만, 각연도별로특징적인보험사기유형과그구성비는변화하고있음 사기유형별로적발의증가추이가연도별로유사한유형을구분할수있음 위대응분석도에서원안에표시된사기유형은매년증가추이가유사함을의미 이중허위사망 실종 (10), 차량도난 (17), 보유불명사고 (5), 허위수술 (11) 등은대응분석도중심에서 크게벗어나있는데, 이는연도별발생추이가타보험사기유형과는다르다는것을의미함 CIS 이슈리포트 2017-3 호 5

큰비중을차지하는보험사기유형은매년유사하나, 그중에서도특징적으로나타나는보험사기 유형은매년지속적으로변화하고있음 대응분석도에서각연도와인접한보험사기유형은해당연도에서특징적으로나타나는보험사기 유형을의미함 - 11 년병원과장청구 (21) 12 년차량도난 (17) 13 년방화 (6) 등 14 년사고피해과장 (20) 15 년허위입원 (7) 4. 요약및시사점 우리나라보험사기적발현황자료 ( 11 년 ~ 15 년 ) 에대한대응분석결과, 각연도별로특징적으로 나타나는보험종목과보험사기유형이계속해서변화하고있는것으로나타남 지속적으로변화하는사기패턴을인지하고적기에대응하기위해서는심화된통계분석기법을통해 과학적으로대응해야할필요가있음 매년급격히증가할뿐만아니라주요한보험종목과사기유형이계속변화하고있는보험사기를 적기에예측하고적발하기위해서는보험사기스코어링모형을개발하고운영하는것이효과적인대응 방안이될수있음 생명보험, 손해보험, 공제등전체보험업권에걸친보험사고및지급통계와보험사기적발자료를 종합적으로분석하여, 보험사기에영향도가높은유의지표를도출하고보험사기예측지수 (score) 를 산출하는보험사기스코어링모형의개발이필요함 보험사기스코어링모형은보험사뿐만아니라보험소비자의효용증가에도기여할것으로기대 개별보험회사또는보험업권차원에서운영하는보험사기방지시스템 (FDS) 또는통계모형의성능을개선하고상호검증할수있음보험사기로인한보험금누수를최소화하며정확하고빠른보험금지급심사를가능하게하여보험소비자의만족도제고에도기여 신용정보원은보험사기스코어링모형을신규개발하여운영할예정으로 ( 17 년중 ), 빅데이터에 기반한다양한지표를활용하여모형의예측력을제고할계획 인수심의, 지급심사분야현장전문가의의견을참고하여보험사기규칙을도출하고, 전체보험업권데이터를종합적으로분석한결과를보험사기스코어링모형에반영할예정임보험업권자료이외에경기지수, 거시경제변수, 날씨정보등다양한지표와보험사기간의연관성분석을통해모형의정교화를모색할예정임아울러, 빅데이터융합분석차원으로일반신용정보, 공공정보등다양한금융권및비금융권정보의활용가능여부도검토할계획임 6 CIS 이슈리포트 2017-3 호