인공지능으로 인한 보험 사기: 2025년 트렌드와 대응 방안

보험 사기는 인공지능이 주도하는 새로운 시대로 접어들고 있습니다. 정교한 사기 조직과 나홀로 사기꾼 모두 생성 AI 도구를 활용하여 허위 청구, 합성 신원, 딥페이크 증거, 매우 그럴듯한 사칭 사기를 일으키고 있습니다. 이 백서에서는 AI로 생성된 보험금 청구 및 문서부터 딥페이크 음성 사기에 이르기까지 AI 기반 보험 사기의 최신 2025년 동향을 살펴보고 보험사가 대응할 수 있는 방법을 간략하게 설명합니다. 빠르게 진화하는 위협 환경을 이해해야 하는 언더라이터, 사기 조사관, 사이버 보안 팀, 보험금 청구 관리자 및 최고 경영진을 위한 최신 데이터, 실제 사례 및 전략적 인사이트를 제공합니다.

위협의 규모: AI를 이용한 사기가 급증하고 있습니다. 2025년 포렌식 회계 보고서에 따르면 다음과 같은 사실이 밝혀졌습니다. AI 기반 사기는 이제 전체 디지털 금융 사기의 절반 이상을 차지합니다.[1]. 특히 보험 분야에서 음성 보안 회사 핀드롭(Pindrop)은 2024년 보험회사를 대상으로 한 합성 음성 사기 공격 475% 증가전체 보험 사기 시도가 전년 대비 191% 증가한 데 기여했습니다.[2]. 보험사는 대략 은행보다 20배 높은 사기 노출클레임에서 문서, 이미지 및 음성 확인에 대한 의존도가 높기 때문입니다.[3]. 아래 그림 1은 2022년부터 2025년까지 AI로 인한 보험 사기 사건이 폭발적으로 증가한다는 것을 보여줍니다. 여러 업계 보고서에 따르면 AI가 사기 사건에 연루된 것으로 탐지된 비율이 전년 대비 세 자리 또는 네 자리 수로 증가한 것으로 나타났습니다.

그림 1: AI를 이용한 보험 사기 사례의 급격한 증가(2022~2025년 지수 성장률). 업계 데이터에 따르면 특히 2023년 이후 보험금 청구에서 AI로 생성된 콘텐츠가 기하급수적으로 증가할 것으로 예상됩니다.[4][2]

AI가 생성한 클레임 및 가짜 증거

가장 널리 퍼진 트렌드 중 하나는 제너레이티브 AI를 활용한 제작입니다. 완전히 조작된 보험 청구. 사기꾼은 고급 AI 텍스트 생성기를 사용하여 버튼 클릭 한 번으로 사실적인 사건 설명, 의료 보고서 또는 경찰 진술서를 작성할 수 있습니다. 이러한 AI가 작성한 서술은 종종 세련되고 그럴듯하게 읽히기 때문에 조정자가 불일치를 발견하기가 더 어려워집니다. 예를 들어, 사기꾼들은 전문적이고 설득력 있게 들리는 상세한 사고 설명이나 부상 보고서 초안을 작성하는 데 ChatGPT를 사용했는데, 이는 상당한 노력과 글쓰기 기술이 필요했던 작업이었습니다.

더 우려스러운 점은 범죄자들이 이제 이러한 가짜 내러티브를 다음과 같이 결합한다는 것입니다. AI가 생성한 증빙 자료. 이미지 생성 모델(예: Midjourney 또는 DALL-E)과 편집 도구는 사실적인 손상 및 부상 사진을 생성할 수 있습니다. 업계 보고서에 따르면, 일부 운전자들은 자동차 보험 청구 시 차량 손상을 과장하기 위해 AI가 생성한 이미지를 제출하는 경우[5]. 생성형 AI는 실제로 존재하지 않는 전복된 자동차나 침수된 집의 사진을 만들어낼 수 있습니다. 이러한 이미지는 다음과 같습니다. 구형 포토샵 기술보다 더 사실적으로 표현할 수 있는 경우가 많습니다.[6]육안으로 식별하기 어렵습니다. Zurich Insurance는 2025년 4월에 다음과 같은 보험금 청구가 증가했다고 밝혔습니다. 조작된 청구서, 조작된 수리 견적서 및 디지털 방식으로 변경된 사진다음과 같은 경우를 포함합니다. 차량 등록 번호가 인양된 자동차 이미지에 AI로 삽입되었습니다.[7][8]. 이러한 가짜 증거는 잘 만들어진 AI 작성 청구 양식과 결합하면 수동 검토를 통과할 수 있습니다.

영국에서 발생한 놀라운 사례는 사기범들이 무역업자의 밴을 찍은 소셜 미디어 사진과 AI를 사용하여 금이 간 범퍼를 추가합니다.허위 충돌 클레임의 일환으로 £1,000의 가짜 수리 청구서와 함께 제출하는 경우[9]. 이 사기는 수사관이 발견했을 때만 밝혀졌습니다. 동일 소유자의 페이스북 페이지에 있는 밴 사진(손상 전)[10]. 이것은 더 광범위한 현상을 보여줍니다. 300% '얕은 가짜' 이미지 편집 점프 (손상을 추가하거나 세부 사항을 변경하기 위한 간단한 디지털 조작) 1년(2021-2022년 대 2022-2023년) 만에 감소했습니다.[4]. 알리안츠 영국은 2024년에 디지털 사진 왜곡과 가짜 문서가 "업계를 강타할 최신 대형 사기가 될 모든 징후가 있다"고 경고했습니다.[4]. 취리히의 보험금 청구 사기 책임자도 다음과 같이 관찰했습니다. 과거에는 실제 자동차 충돌을 연출해야 했던 작업을 이제 컴퓨터 뒤에서 완전히 수행할 수 있습니다. - 사기꾼은 가짜 전손 사진과 보고서를 사용하여 "키보드 뒤에서 사기성 청구를 만들어 상당한 금액을 빼낼 수 있습니다."[11][12]. 이러한 변화는 허위 청구의 양을 증가시킬 뿐만 아니라 사기꾼의 진입 장벽을 낮추는 효과도 있습니다.

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자동차 그 이상, 재산 및 상해 보험금 청구 AI를 이용해 손실을 부풀리는 사례가 보고되고 있습니다. 여행자 보험을 위한 가짜 사진(예: 수하물 '파손' 또는 도난 장면 연출)과 구매하지도 않은 고가의 물품에 대한 AI 생성 영수증에 대한 보고가 있습니다. 생명 및 건강 보험 청구 사기꾼들은 가짜를 만들어 냈습니다. 의료비 청구서 및 사망 진단서 AI 문서 위조 기술을 사용합니다. 실제로 Zurich는 딥페이크 기술이 다음을 만드는 데 사용되고 있다고 언급했습니다. 완전히 가상의 엔지니어 평가 및 의료 보고서 클레임 패키지에서[11]. 사실적인 로고와 서명으로 완성된 이러한 AI 생성 문서는 종종 진짜 서류와 구별할 수 없을 정도로 정교합니다. 생명 보험사의 새로운 관심사는 다음과 같습니다. 부고 기사 및 사망 증명서 사기범죄자는 AI를 사용하여 가짜 부고 기사나 의사 소견서를 작성하여 실제로는 아직 살아 있는 사람(또는 다음에 설명하는 것처럼 전혀 존재하지 않는 사람)의 사망 청구를 뒷받침할 수 있습니다.

합성 보험계약자 및 신원

아마도 가장 교활한 발전은 합성 신원 사기 보험 사기. 신원 사기는 실제 데이터(도난당한 주민등록번호, 주소 등)와 조작된 세부 정보(가짜 이름, 위조 신분증)를 결합하여 가상의 사람이나 단체를 만드는 것을 말합니다. AI의 발전으로 인해 가짜 신원을 생성하는 것이 매우 쉬워졌습니다. 실존하지 않는 사람들을 위한 사진 및 신분증을 포함한 사실적인 개인 프로필[13][14]. 이제 사기꾼은 알고리즘을 통해 완전히 가짜 고객을 생성하고 그 명의로 보험에 가입한 다음 나중에 해당 가짜 신원에 대한 보험금이나 보험 혜택을 청구할 수 있습니다.

생명 보험 부문에서 합성 신원 체계는 다음과 같은 이점이 있습니다. 급증. 2025년 업계 연구에 따르면 신원 사기 비용 추정치 연간 1조 7천억 이상를 차지하는 비율은 전체 신원 사기 사건의 80-85% 금융 서비스 전반[15][16]. 생명 보험사들은 특히 큰 타격을 입었습니다: 사기꾼들은 다음과 같이 알려져 있습니다. 가상의 인물에 대한 생명 보험을 확보한 다음 서류상 해당 인물을 "죽여" 사망 보험금을 수령합니다.[17]. 예를 들어, 사기범은 '신원 미상 고객'이라는 가짜 고객을 만들어 1년 동안 보험료를 납부한 다음, 신원 미상의 갑작스러운 사망에 대한 가짜 사망 진단서와 부고 기사를 첨부하여 보험금을 청구할 수 있습니다. 신원(신용 기록, 공공 기록 등)이 신중하게 구축되었기 때문에 실제 시신이나 실제 친척이 발견되지 않는 한 사망 청구는 합법적으로 보일 수 있습니다. 사기가 발각되었을 때는 이미 가해자가 보험금을 수령한 후입니다.

합성 신원 사기도 만연합니다. 건강 보험 및 자동차 보험. 범죄 조직은 다음과 같은 방법으로 "프랑켄슈타인" 신원을 생성합니다. 신용 기록이 없는 어린이 또는 노인의 사회보장번호를 AI가 생성한 이름 및 운전면허증과 결합하여 사용합니다.[15]. 그런 다음 이러한 가짜 개인을 위해 건강 보험 또는 자동차 보험에 가입하고 얼마 지나지 않아 거액의 보험금을 청구합니다.. 한 가지 변형은 신디케이트 설정입니다. 가짜 기업(유령 회사) - 예를 들어, 가짜 트럭 운송 회사를 설립하고 상업용 보험에 가입한 후 나중에 위장 사고나 유령 직원의 부상에 대해 보험금을 청구하는 경우입니다.[18][19]. 비즈니스는 서류상으로만 존재하기 때문에(AI가 생성한 사업자 등록증과 세금 ID로), 이 "실체 기반" 합성 사기 보험금 지급이 완료될 때까지 발견되지 않는 경우가 많습니다.[18][20].

합성 신원이 효과적인 이유는 무엇인가요? 첫째, 자동화된 신원 확인을 통과하는 경우가 많기 때문입니다. 신용 조회 기관과 KYC 시스템은 다음과 같은 사실을 발견할 수 있습니다. 위험 신호 없음 신원에 실제 유효한 데이터(예: 깨끗한 기록이 있는 실제 SSN)가 포함되어 있기 때문입니다.[21]. 한편, AI가 생성한 프로필 사진과 신분증 스캔은 완전히 진짜처럼 보일 수 있습니다. 오늘날의 AI는 고급 얼굴 인식 기능도 실제 사람으로 인식할 수 있는 사람의 얼굴을 생성할 수 있습니다. 결과: 대부분의 자동화 시스템은 이러한 프로필을 합법적인 것으로 인식합니다. 그리고 사기는 큰 손실이 발생한 후에야 적발됩니다.[22].

실제 영향력: RGA는 다음과 같이 보고합니다. 현재 생명보험 업계는 연간 약 1조 7천 3백억 달러의 신원 사기로 인해 손해를 보고 있습니다. 2020년 이후 거의 400%로 성장했습니다.[15][16]. 미국 연방거래위원회는 신원 사기 사건의 대부분을 합성 ID가 차지하는 것으로 추정하고 있습니다.[16]. 이러한 손실은 궁극적으로 정직한 보험 계약자의 지갑에 타격을 주며, 보험사에 대한 광범위한 사기 행위로 인해 모든 가정은 매년 약 $700의 보험료를 추가로 지불합니다.[15]. 보험사들은 온보딩 및 보험금 청구 시 신원 연계를 위한 데이터베이스 확인, 동일한 주소의 여러 보험에 대한 모니터링, 심지어 '생동성' 테스트(보험금 청구인이 AI 이미지가 아닌 실제 사람인지 확인하기 위한 셀카 동영상 확인)를 실시하는 등 검증을 강화하여 대응하고 있습니다.[23][24]. 하지만 앞으로 살펴볼 것처럼 사기꾼들은 딥페이크 음성 및 동영상이라는 다음 영역에서 AI로 대응하고 있습니다.

딥페이크 음성 및 비디오 클레임

AI 생성 오디오 및 비디오 딥페이크 보험 사기에 놀라운 새로운 차원을 더합니다. 2023년과 2024년에 범죄자들이 다음과 같은 방법으로 음성 복제 전화로 개인을 사칭하는 사기 수법은 원래 은행 강도 사건(2020년에 1조 7,350만 달러를 훔친 악명 높은 딥페이크 CEO 전화 사기 사건 등)에서 주로 사용되었지만 이제는 보험으로까지 확산되고 있습니다. 사기범들은 보험 계약자, 의사 또는 손해사정사의 목소리를 복제하여 소셜 엔지니어링 사기에 사용하고 있습니다. 핀드롭의 2024년 분석에 따르면 다음과 같이 경고했습니다. "딥페이크, 합성 음성 기술, AI 기반 사기가 사기 환경을 재편하고 있습니다."음성 사기 전례 없는 속도로 확장[25]. 보험 콜센터에 음성 딥페이크(예를 들어, 실제 보험 계약자의 도난당한 SSN과 개인 데이터를 제공하는 전화가 걸려와 상담원이 받으면, 해외 악의적 공격자가 발신자의 AI 복제 음성이 지식 기반 인증을 통해 상담원을 속일 수 있습니다. 부정 지급을 요청하는 경우[26]. 한 서부 해안 보험사의 경우, 공격자들은 콜센터 ID 확인이 스푸핑이 가능한 음성 및 개인 정보에 의존한다는 점을 악용하여 이 방법을 반복적으로 사용하여 계정을 탈취하고 지급금을 리디렉션하려고 시도했습니다.[26].

소비자 측면에서도 음성 사칭이 사용되었습니다: 사기범들은 사고 피해자나 보험금 수혜자에게 전화를 걸어 다음과 같이 말합니다. 보험 대리인 행세를 통해 공식적인 것처럼 들리는 AI 음성을 사용하여 민감한 정보나 결제까지 피싱할 수 있습니다. 반대로 사기범은 클레임 핫라인에서 고객을 사칭하여 다음과 같은 목적을 달성할 수 있습니다. 고객의 성별/연령과 일치하는 딥페이크 음성을 사용하여 전화로 클레임을 제기합니다.를 사용하여 음성 생체 인식 확인을 우회합니다. 최근의 사기 통계는 냉정합니다. 업계 전문가들은 다음과 같이 예상합니다. 1621년 보험사를 대상으로 한 딥페이크 사기 공격의 6배 증가 내년에[27]를 기록했고, 핀드롭은 2024년 475%의 합성 음성 공격 급증 앞서 언급했듯이[2]. 이러한 공격은 기존의 사이버 사기 수법을 빠르게 앞지르고 있습니다.

전화 통화 그 이상, 동영상 기반 딥페이크 보험금 청구 프로세스에 새로운 변화가 나타나고 있습니다. 많은 보험사가 가상 보험금 조사 및 화상 회의(팬데믹으로 인해 가속화됨)를 도입하여 손실을 확인하거나 보험금 청구인과 원격으로 면담하고 있습니다. 이제 사기범들은 AI 아바타와 딥페이크 비디오를 활용하여 이러한 인증을 속이는 방법. 청구인이 다음을 사용한다는 보고가 있었습니다. 실시간 화상 통화에서 AI 생성 아바타 사용 다른 사람으로 가장하거나 불일치 징후를 감추기 위해 조정자를 사용합니다.[28]. 예를 들어, 사기 조직은 딥페이크를 사용할 수 있습니다. "스마트폰을 통해 피해를 입은 것으로 추정되는 청구인의 '실시간' 동영상 보기카메라에 등장하는 인물이 실제로는 AI 합성 합성물이거나 얼굴 변경 필터를 착용한 고용된 배우인 경우입니다. 추측이지만 그럴듯한 시나리오 중 하나는 딥페이크인 사망자 사람: 연금 또는 생명 보험 사기의 경우, 가족 구성원이 일상적인 생사 확인 통화 중에 최근 사망한 사람의 딥페이크 동영상을 사용하여 보험금을 계속 수령할 수 있습니다.[29]. 이러한 성격의 유명한 사례는 아직 공개되지 않았지만 보험사들은 이에 대비하고 있습니다. 규제 당국도 주목하고 있습니다. - 미국과 유럽에서는 딥페이크를 신원 도용으로 분류하고 보험의 증거 검증 가이드라인을 업데이트하기 위한 논의가 진행 중입니다.[30].

딥페이크 동영상과 오디오를 탐지하는 것은 기술적 도구 없이는 매우 어려운 일입니다. 인간 조정자는 미묘한 립싱크 문제나 음향적 이상 현상을 식별할 수 있는 훈련을 받지 않았습니다. 하지만 일부 사례에서는 부자연스러운 눈 깜빡임이나 얼굴 결함, 통화 중 배경 오디오 아티팩트가 조사관에게 제보되는 등 위험 신호가 있었습니다. 하지만 전반적으로 딥페이크 보험 사기는 아직 초기 단계입니다.2023년 현재 법적 정의가 불분명하고 전문가 분석 없이는 동영상이 AI로 생성된 것임을 입증하기 어려웠으며, 기소는 여전히 드물었습니다.[31]. 이는 사기꾼들에게 면책특권을 부여합니다. 군비 경쟁이 시작되었습니다: 보험사들은 이제 AI와 싸우는 포렌식 AI딥페이크 탐지 알고리즘을 배포하여 의심스러운 동영상을 프레임 단위로 면밀히 조사하여 조작 징후를 확인합니다.[24]. 음성 생체인식 공급업체들은 스펙트럼 패턴과 보컬 케이던스를 분석하여 진위 여부를 확인하는 딥페이크 음성 탐지기를 출시하고 있습니다.[32]. 이러한 방어 기술에 대해서는 뒷부분에서 설명하겠습니다.

AI를 이용한 피싱 및 사칭 사기

모든 AI 기반 사기가 보험금 청구 부서를 통해 발생하는 것은 아니며, 일부 대상은 다음과 같습니다. 고객 및 직원 소셜 엔지니어링을 통해 AI가 만든 피싱 이메일 및 문자 은 보험 분야에서 주요 위협이 되고 있습니다. 이러한 사기 수법에서 사기범들은 AI 챗봇과 번역 도구를 사용하여 매우 그럴듯한 사기 메시지를 생성합니다. 예를 들어, 범죄자들은 보험 회사의 브랜드와 문체를 사칭하여 보험 계약자에게 "보험 해지를 막기 위해 긴급한 조치가 필요하다"는 내용의 대량 피싱 이메일을 발송하고 가짜 웹사이트로 연결할 수 있습니다. 과거의 어설픈 사기 이메일과는 다릅니다, 완벽한 문법과 개인 맞춤화를 보장하는 AI를 사용하여 훨씬 더 믿을 수 있게 만들었습니다. 가짜 자동차 보험 안내문에서 최근 자동차 구매를 언급하는 등 스피어 피싱 메시지에 포함되는 세부 정보를 소셜 미디어에서 스크랩하는 데 AI가 사용되는 것을 보았습니다.

또 다른 벡터는 AI를 이용한 에이전트 또는 임원 사칭. 사기범이 보험 대리점 주인의 목소리를 복제한 후 고객에게 은행 정보 업데이트를 요청하는 음성 메일 메시지를 남긴 사례가 있었는데, 이는 사실상 보이스 피싱 공격에 해당합니다. 한 보험사의 재무 부서는 사기범이 딥페이크 오디오 메시지를 보내 피해를 입을 뻔했습니다. CEO가 보낸 것으로 추정되는 자금 이체 승인(현재 일부 전자 범죄 보험 정책에서 보장하는 'CEO 사기'의 변형)[33]). 리버티 스페셜티 마켓에 따르면 이러한 종류의 AI 기반 사칭 사기는 2023년에 171조 6천억 달러로 증가했습니다.[33]이 계속 상승할 것으로 예상됩니다.

소비자들은 또한 합성 미디어 사기의 표적이 되고 있습니다. 보험과 관련이 있습니다. 보험 사기 방지 연합은 보험 손해사정사를 사칭한 사기꾼이 사고 피해자에게 연락하여 보험금을 처리해 주겠다며 접근한 후 다음과 같은 사례를 지적합니다. 즉각적인 결제 또는 민감한 데이터를 요구하는 경우[23]. 의심하지 않는 고객은 담당자로 추정되는 전화에 안도하여 특히 발신자가 사고에 대한 세부 정보(AI가 해킹이나 공개 소스에서 수집할 수 있는 정보)를 알고 있는 경우 이에 응할 수 있습니다. 이러한 수법에 대한 대중의 인식이 낮기 때문에 사기 예방 전문가들은 보험사에 다음과 같이 촉구합니다. 발신자 및 이메일의 신원 확인에 대해 보험 가입자에게 교육하기[23][34]. 은행이 고객에게 피싱에 대해 경고하는 것처럼, 2025년 보험사들도 커뮤니케이션에 딥페이크 사기 경고를 포함하기 시작할 것입니다.

이러한 AI 강화 사기 수법의 공통점은 쉽게 구할 수 있는 '서비스로서의 사기' 키트를 사용한다는 것입니다.[35]. 범죄자들은 다크웹에서 미리 만들어진 딥페이크 음성, 가짜 문서 템플릿, 피싱 이메일 생성기 등을 제공하는 도구를 구매하거나 구독할 수 있습니다. 이러한 AI 도구의 민주화는 다음을 의미합니다. 숙련도가 낮은 사기꾼도 정교한 사기 공격을 수행할 수 있습니다.[35]. 보험사 입장에서는 보험금 청구, 고객 서비스, 이메일, 심지어 소셜 미디어까지 모든 각도에서 더욱 그럴듯한 사기 시도가 쏟아지고 있다는 뜻입니다. 이는 기술, 인적 경계, 업계 간 협업을 결합한 다각적인 방어 전략의 필요성을 강조합니다.

탐지 및 방어: AI 기반 대응

AI 기반 사기와 싸우려면 다음이 필요합니다. AI 기반 방어. 보험사들은 공격에 대응하기 위해 점점 더 고급 탐지 기술과 개선된 프로세스에 의존하고 있습니다. 본질적으로 보험사는 다음을 포함해야 합니다. 콘텐츠 인증 체크포인트 보험 인수부터 보험금 청구, 고객 상호 작용에 이르기까지 보험 라이프사이클 전반에 걸쳐 AI 위조를 탐지할 수 있습니다. 그림 2는 AI가 지원하는 주요 사기 유형과 그 발생 빈도를 분석하고, 다음 섹션에서는 각 유형을 탐지하고 방지하는 방법을 자세히 설명합니다.

그림 2: 2025년 AI를 이용한 보험 사기 유형(수법별 예상 점유율). 가짜 이미지(조작된 피해 사진)와 합성 신원이 가장 큰 범주에 속하며, 그다음으로 AI 위조 문서(예: 영수증, 증명서)와 딥페이크 오디오/비디오 사기가 그 뒤를 이을 것으로 예상됩니다.

1. AI 콘텐츠 감지 도구: 새로운 AI 탐지 서비스는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 분석하여 기계가 생성한 것인지 조작한 것인지 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 보험사는 다음과 같은 솔루션을 활용할 수 있습니다. 트루스캔의 AI 텍스트 및 이미지 디텍터 99%+의 정확한 AI를 사용하여 AI가 작성한 문서 또는 위조된 사진에 플래그를 지정합니다.[36]. 보험 회사는 이러한 감지기를 보험금 청구 시스템에 통합할 수 있습니다. 보험금 청구와 그 증거가 제출되면 텍스트 설명을 자동으로 스캔하여 AI가 생성한 언어 패턴을 확인하고, 업로드된 이미지를 스캔하여 CGI 또는 편집 흔적이 있는지 확인할 수 있습니다. 엔터프라이즈급 도구는 다음을 수행할 수 있습니다. 문서, 이메일, 커뮤니케이션에서 AI가 생성한 텍스트를 99%의 정확도로 식별합니다.[36]및 유사하게 AI가 생성하거나 조작한 이미지를 감지하여 시각적 콘텐츠의 신뢰성을 보장합니다.[36]. 즉, ChatGPT가 생성한 가짜 사고 설명이나 여행 중 위조된 피해 사진은 보험금 청구가 처리되기 전에 수동 검토를 위해 플래그가 지정됩니다. 실제로 2025년 보험사들은 이러한 AI 콘텐츠 인증을 점점 더 많이 채택하고 있습니다, 2025년까지 83%의 사기 방지 전문가가 생성적 AI 탐지 기능을 통합할 계획입니다.ACFE 조사에 따르면, 현재 18%에 불과했던 사용량은 다음과 같이 증가했습니다.[37][38].

2. 신원 확인 및 생체 인식 확인: 보험사들은 합성 신원 문제를 해결하기 위해 AI를 통해 KYC 프로토콜을 강화하고 있습니다. 신원 확인 서비스는 여러 데이터베이스에 대해 지원자 데이터를 교차 검증하고 생동감 테스트와 함께 얼굴 인식을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 온보딩 과정에서 짧은 동영상 셀카를 요구하고 제공된 ID와 얼굴 매칭을 사용하면 많은 합성 ID를 차단할 수 있습니다. 더욱 첨단 기술을 갖춘 TruthScan과 같은 회사에서는 다음과 같은 이미지 포렌식을 제공합니다. AI가 생성한 프로필 사진, 아바타, 합성 페르소나 이미지를 발견하세요. - AI 이미지 감지기는 StyleGAN 또는 ThisPersonDoesNotExist와 같은 생성기로 만든 얼굴을 식별하도록 훈련되었습니다.[39]. 보험사는 이러한 도구를 배포하여 생명 보험 신청자의 셀카가 실제 사람이 아닌지 감지할 수 있습니다. 음성 측면에서도 마찬가지입니다, 음성 생체 인증 고객 서비스 통화에 대한 최신 음성 AI 감지기는 다음을 수행할 수 있습니다. 합성 음성 및 음성 복제 시도 식별 실시간으로[40]. 예를 들어, TruthScan의 AI 음성 감지 시스템은 음향 분석을 사용하여 콜센터 직원을 속이기 전에 AI 생성 음성 및 오디오 딥페이크 인식[40]. 이러한 솔루션은 방화벽과 같은 역할을 합니다. 누군가가 신원 미상인 것처럼 가장하여 전화를 걸고 그들의 목소리가 신원 미상인의 실제 목소리와 일치하지 않으면(또는 알려진 딥페이크 특징과 일치하지 않으면) 해당 통화를 플래그 처리하거나 추가 신원 증명을 요구할 수 있습니다. 다단계 인증(이메일/SMS 확인, 일회용 비밀번호 등)은 사칭범이 넘어야 할 장애물을 더 많이 추가합니다.

3. 딥페이크 비디오 및 이미지 포렌식: 동영상 증거와 관련하여 보험사들은 전문적인 포렌식 분석을 도입하기 시작했습니다. 고급 소프트웨어는 비디오 메타데이터, 프레임 일관성, 오류 수준을 분석하여 딥페이크를 탐지할 수 있습니다. 일부 도구는 반사, 그림자, 생리적 신호(예: 영상 속 인물의 목에 있는 맥박)를 검사하여 동영상이 진짜인지 확인합니다. 메타데이터 포렌식 이미지나 PDF의 파일 메타데이터와 생성 발자국을 조사하면 AI 도구로 생성된 것일 가능성이 높은지 확인할 수 있습니다.[41]. 예를 들어 보험사는 스크린샷이나 인쇄된 사본이 아닌 메타데이터가 포함된 원본 사진 파일을 요구해야 합니다. Zurich의 사기 팀은 이미지 메타데이터와 오류 수준 분석에서 이상 징후를 발견하여 가짜 자동차 이미지를 적발하는 데 성공했습니다.[41]. 이메일 사기 탐지기 마찬가지로 인바운드 커뮤니케이션에서 AI로 작성된 피싱 콘텐츠 또는 알려진 악성 서명의 징후를 검색할 수 있습니다.[42]. 현재 많은 보험사가 직원 교육에서 피싱 시뮬레이션과 AI로 작성된 사기 사례를 실행하여 경각심을 높이고 있습니다.

4. 프로세스 변경 및 인력 교육: 기술만으로는 만병통치약이 아닙니다. 프로세스 개선 사항 고액 보험금 청구에 대한 무작위 대면 현장 확인을 더 자주 실시하거나 특정 경우 실물 서류를 요구하는 등의 조치를 취하고 있습니다. 일부 보험사는 보험금 청구에 대한 완전 자동화된 직행 처리를 연기하고 AI 사기 위험 모델에서 높은 점수를 받은 보험금 청구에 대해 다시 사람이 검토하는 방식을 도입했습니다. 인간 측면에서는 교육이 중요합니다. 사기 조사자와 손해사정사는 동일한 문구(ChatGPT "스타일")를 사용하는 여러 건의 청구, 실제 무작위성이 결여된 이미지(예: 유기적 손상에 반복되는 패턴) 또는 다음과 같이 들리는 음성 등 AI 위험 신호를 인식하도록 교육을 받고 있습니다. 거의 가 맞지만, 로봇의 케이던스를 가지고 있습니다. 보험사들은 또한 딥페이크 사기에 대한 사기 경고를 발송하고 보험 상담원의 신원을 확인하는 방법(예: 알려진 콜백 번호 제공)을 안내하는 등 고객 교육에 힘쓰고 있습니다.

5. 협업 노력: 업계 전반의 협력이 강화되고 있습니다. 영국에서는 보험사기국과 영국 보험사협회가 AI 사기에 대한 실무 그룹을 구성했으며, 정부의 보험 사기 헌장 (2024) 데이터 공유 및 공동 이니셔티브를 촉진하고 있습니다.[43]. 전 세계적으로 보험사들은 사이버 보안 회사 및 AI 스타트업과 제휴하고 있습니다. 특히 새로운 보험 상품이 등장하고 있습니다: 리버티 뮤추얼은 딥페이크 사기 및 CEO 사기를 특별히 보장하는 중소기업용 전자 범죄 보험[44][33]를 통해 이러한 위험이 매우 현실적이라는 점을 강조했습니다. 이는 또한 보험사가 딥페이크 사기를 발견하지 못하면 보험금을 지급하는 동시에 이러한 공격을 당한 다른 사람들을 위해 보험을 제공하는 등 AI 사기의 피해자이자 해결사 역할을 할 수 있다는 것을 의미합니다.

워크플로에 탐지 기술을 통합하는 것은 클레임 수명 주기에서 멀티포인트 방어로 시각화할 수 있습니다. 다음과 같이 그림 3를 통해 보험사는 다음에서 AI 인증 단계를 삽입할 수 있습니다. 정책 적용 (신분증 및 셀카 확인을 통해 위조 신원 확인), 다음 주소로 문의하세요. 보험금 청구 제출 (업로드된 문서, 사진 또는 오디오를 자동으로 분석하여 AI 생성을 위해), 중 청구 검토/조사 (의심스러운 증거에 대한 딥페이크 포렌식 분석을 수행하고 음성 상호작용을 확인하기 위해), 그리고 바로 전에 지불금 (수취인이 합법적인지 확인하기 위한 최종 신원 인증). 보험사는 보험 가입 또는 최초 손실 통지 시 사기를 조기에 적발함으로써 조사 비용을 절감하고 부당한 보험금 지급을 방지할 수 있습니다.

그림 3: 보험 라이프사이클에서 AI 탐지 지점의 통합. 정책 온보딩 시에는 AI 기반 신원 확인을 통해 합성 또는 위조 신원을 확인합니다. 보험금 청구가 제출되면 자동 감지기가 청구 텍스트, 문서 및 이미지에서 AI 생성 콘텐츠를 검색합니다. 청구 검토 과정에서 특수 딥페이크 및 음성 분석 도구가 오디오/비디오 증거를 확인합니다. 보험금을 지급하기 전에 생체 인식 신원 확인을 통해 수혜자의 신원을 확인합니다. 이러한 다층적 접근 방식은 여러 단계에서 사기를 차단하는 데 도움이 됩니다.

보험사는 이러한 모든 기능을 자체적으로 구축할 필요가 없으며, 많은 보험사가 다음과 같은 엔터프라이즈 솔루션으로 전환하고 있습니다. 트루스캔의 AI 탐지 제품군를 통해 보험사 시스템에 API로 통합할 수 있는 다양한 도구를 제공합니다. 예를 들어 트루스캔의 AI 이미지 및 딥페이크 탐지 서비스 99% 이상의 정확도로 이미지와 비디오의 진위 여부를 확인하는 데 사용할 수 있습니다.[45]. 그들의 AI 텍스트 감지기 청구서 또는 이메일에 AI 작성 텍스트 플래그 지정[36]와 AI 음성 감지기 음성 복제 감지 및 화자 확인 기능을 제공하여 전화 사기범을 차단합니다.[40]. 다음과 같은 틈새 도구도 있습니다. 위조 영수증 감지기 를 사용하여 송장/영수증에 위조 흔적이 있는지 또는 AI가 생성한 글꼴/레이아웃이 있는지 즉시 분석할 수 있습니다.[46] - 보험금 청구에 가짜 수리비 청구서가 만연한 현실을 고려할 때 매우 유용합니다. 보험사는 이러한 도구를 조합하여 배포함으로써 사기 탐지율을 크게 향상시킬 수 있습니다. 포춘 500대 보험사 중 한 보험사는 다음과 같은 사례를 적발했다고 보고했습니다. 딥페이크 시도 횟수 97% 2024년에는 계층화된 AI 스크리닝 접근 방식(텍스트, 이미지, 음성)을 사용하여 약 1억 7천만 달러의 손실을 방지할 수 있을 것으로 예상됩니다.[47][48].

결론

AI는 전 세계적으로 보험 사기의 전장을 변화시키고 있습니다. 사기범들은 AI를 통해 완전히 조작된 인물과 사고부터 노련한 전문가도 속일 수 있는 사칭까지 그 어느 때보다 그럴듯한 허위 사실을 만들어내는 혁신을 거듭하고 있습니다. 2024~2025년의 데이터는 이러한 AI 기반 사기 수법이 놀라울 정도로 증가하고 있음을 보여주지만, 탐지 및 예방에 투자하는 보험사가 한 발 앞서 나갈 수 있음을 강조합니다. 다음을 결합하여 최첨단 AI 탐지 기술 - 이미지 포렌식, 음성 인증, 텍스트 분석과 같이 업데이트된 워크플로와 교육을 통해 업계는 디지털 프로세스가 가져다주는 효율성을 희생하지 않고도 위험을 완화할 수 있습니다.

핵심은 기술 군비 경쟁입니다.[49]. 한 사기 방지 전문가가 지적했듯이, "이 새로운 현실에서 경계는 반드시 지불해야 하는 프리미엄입니다"[50]. 보험사는 보험금 청구 절차에서 신뢰를 유지하기 위해 경계하는 문화를 조성하고 가능한 최고의 도구를 활용해야 합니다. 이는 언더라이터가 위험을 평가하는 데 사용하는 것과 동일한 엄격함으로 문서, 음성, 이미지의 진위를 검증하는 것을 의미합니다. 또한 업계 전반에서 협력하여 새로운 AI 사기 수법에 대한 정보를 공유하고 표준(예: 제출된 미디어에 대한 표준 메타데이터 요구 사항 또는 알려진 가짜 신원에 대한 업계 블랙리스트)을 공동으로 개발하는 것을 의미합니다.

2025년은 전환점이 될 것입니다. AI 기반 사기에 선제적으로 대응하기 는 고객과 대차대조표를 보호하는 반면, 느리게 대응하는 보험사는 헤드라인을 장식하는 사기의 표적이 될 수 있습니다. 고무적인 소식은 사기꾼에게 힘을 실어주는 AI가 보험사에게도 힘을 실어줄 수 있는 기술이 존재하고 빠르게 발전하고 있다는 것입니다. 보험사는 보험금 청구 및 신원 확인을 위한 TruthScan의 멀티모달 AI 탐지 제품군과 같은 솔루션을 구현함으로써 AI로 인한 사기 시도의 성공률을 획기적으로 줄일 수 있습니다.[51][52]. 이를 통해 손실을 방지할 뿐만 아니라 사기꾼이 아무리 영리한 도구를 사용하더라도 사기꾼에게 분명한 메시지를 전달할 수 있습니다, 사기가 밝혀질 것입니다..

요약하자면, AI 기반 보험 사기는 엄청난 도전이지만 지능적인 방어를 통해 충분히 대응할 수 있는 문제입니다. 보험 업계는 경계심, 부서 간 전략, 적절한 기술 파트너를 통해 점점 더 디지털화되는 세상에서 정당한 보험금만 지급하고 이를 신속하고 안전하게 처리한다는 비즈니스의 기본 약속을 계속 지킬 수 있습니다.

참조: