인공지능 기술을 활용한 보험금 편취 수법이 빠르게 정교해지면서 이를 탐지하는 AI 시스템과의 대결이 본격화되고 있다. 기존 이미지 편집 도구로는 발견이 가능했던 위·변조 흔적이 생성형 AI에 의해 사라지면서 보험사와 금융당국 모두 새로운 대응 체계 마련에 나선 모양새다. 부산에 거주하는 20대 남성 A씨는 생성형 AI로 병원 확인서의 날짜를 조작한 뒤 11개 보험사에 반복 청구해 1억5000만원을 가로챘고, 지난해 12월 법원에서 실형을 선고받았다. 이 사례는 단순한 금액 이상의 충격을 안겼다. 과거 포토샵 작업에서는 폰트 간격이나 해상도 차이 같은 물리적 증거가 남았지만, 생성형 AI는 픽셀 자체를 새롭게 생성해 기존 방식으로는 위조 여부를 가려내기 어렵기 때문이다.
이 같은 위협이 현실화되면서 보험사기 적발 규모도 꾸준히 늘고 있다. 금융감독원 집계에 따르면 보험사기 적발액은 2022년 1조818억원에서 2025년 1조1571억원으로 4년 연속 1조원을 넘겼으며, 적발되지 않은 사각지대까지 포함하면 연간 피해 규모가 약 9조원에 달할 것으로 추정된다. 특히 증빙 서류에 대한 의존도가 높은 실손의료보험과 장기손해보험에서 사기 비중이 44.7%로 가장 컸고, 자동차보험(22.4%)과 생명보험(21.8%)이 뒤를 이었다. 생성형 AI가 서류 위조를 더욱 손쉽게 만든 만큼, 향후 적발률이 더 떨어질 수 있다는 우려도 제기된다.
보험사들은 머신러닝 기반의 AI 탐지 시스템을 속속 도입하며 대응력을 높이고 있다. 과거 청구 패턴과 적발 이력을 학습해 의심 사례를 사전에 걸러내는 방식으로, 조직형·공모형 사기까지 추적 가능한 고도화된 시스템이 도입되고 있다. 일부 보험사는 해외 AI 기업의 기술을 도입하는 방안도 검토 중인 것으로 알려졌다. 업계 관계자들은 “AI 기술이 누구나 접근 가능한 도구가 되면서 사기 수법도 함께 정교해지고 있다”며 “이제는 AI와 AI의 싸움이 본격화된 시점”이라고 평가했다.
금융당국도 발빠르게 움직이고 있다. 금융위원회는 지난달 경찰청, 금융감독원, 신용정보원, 보험개발원 등과 함께 ‘AI 기반 보험사기 방지체계 구축 태스크포스’를 출범시켰다. 이 TF는 오는 9월까지 방지 체계 구축 방안을 마련하고, 10월부터 법령 개정과 플랫폼 고도화 작업에 착수할 계획이다. 당국 관계자는 “AI를 활용한 민원과 사기 의심 건이 급증하면서 내부 처리에도 상당한 부담이 따르고 있다”며 “개별 보험사로 이관된 건들이 조사 지연으로 이어지지 않
