업계 최초 장기보상 리스크 난이도별 배당 시스템 구축
DB손해보험이 사고접수에서 보상종결까지 통합해 관리할 수 있는 시스템을 도입했다고 11일 밝혔다.
빅데이터를 활용해 장기보상 리스크 심도를 측정하고 난이도별로 배당하는 IFDS(Insurance Fraud Detection System, 보험사기적발시스템)를 선보인 것이다.
DB손보는 국내 보험업법 제도환경 변화와 보험사기 위험성 증대 등에 따라 고도화된 IFDS 개발이 필요했다.
이에 ㈜큐핏, SAS코리아, KPMG와 협력해 과학적 정보 축적을 통한 업무 효율 증대와 보험사기 적발 데이터 기반 보상업무에 중점을 두고 시스템을 개발했다.
특히 장기보상 난이도별 배당시스템은 리스크 유형 185개를 분석·측정하여 보상담당자의 능력 수준에 따라 사고 건을 배당한다.
또 과거사고 발생 및 보험사기 적발 데이터를 통합 분석해 보험사고 조사의 방향성을 제시하도록 했다.
이밖에 기존 병원과 정비업체에 국한돼 있던 이상 징후 지표를 피보험자, 모집인, 직원으로 확대해 사고조사 시 보험 관련자들의 정보를 파악하기 쉽도록 했다.
DB손보 관계자는 "사고접수에서 보상종결까지 전 영역을 통합 관리해 손해율의 안정적 관리와 거래처, 모집인, 직원 등의 이상 정보를 예측할 수 있다"며 "보험사고 관계자들의 도덕적 해이를 과학적으로 관리 할 수 있게 됐다"고 설명했다. 주현지기자 jhj@dt.co.kr
DB손해보험 제공.
빅데이터를 활용해 장기보상 리스크 심도를 측정하고 난이도별로 배당하는 IFDS(Insurance Fraud Detection System, 보험사기적발시스템)를 선보인 것이다.
DB손보는 국내 보험업법 제도환경 변화와 보험사기 위험성 증대 등에 따라 고도화된 IFDS 개발이 필요했다.
이에 ㈜큐핏, SAS코리아, KPMG와 협력해 과학적 정보 축적을 통한 업무 효율 증대와 보험사기 적발 데이터 기반 보상업무에 중점을 두고 시스템을 개발했다.
특히 장기보상 난이도별 배당시스템은 리스크 유형 185개를 분석·측정하여 보상담당자의 능력 수준에 따라 사고 건을 배당한다.
또 과거사고 발생 및 보험사기 적발 데이터를 통합 분석해 보험사고 조사의 방향성을 제시하도록 했다.
이밖에 기존 병원과 정비업체에 국한돼 있던 이상 징후 지표를 피보험자, 모집인, 직원으로 확대해 사고조사 시 보험 관련자들의 정보를 파악하기 쉽도록 했다.
DB손보 관계자는 "사고접수에서 보상종결까지 전 영역을 통합 관리해 손해율의 안정적 관리와 거래처, 모집인, 직원 등의 이상 정보를 예측할 수 있다"며 "보험사고 관계자들의 도덕적 해이를 과학적으로 관리 할 수 있게 됐다"고 설명했다. 주현지기자 jhj@dt.co.kr
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