렌터카를 이용한 자동차 보험사기 적발모델에 대한 실증연구

Abstract

외국과 마찬가지로 우리나라에서도 렌터카를 이용한 보험사기가 많은데 아직 렌터카를 이용한 보험사기 적발에 대한 연구는 찾아보기 힘들다. 본 연구는 2019- 2020년 기간 동안 발생한 81,728건의 렌터카 사고 자료를 이용하여 보험사기 적발 모형을 제시하려는 것이다. 렌터카공제조합에서 일반사고로 분류한 80,866건과 보험사기로 적발한 862건 중 보험사기 적발모델 구축에 사용된 데이터는 각각 60,000건과 600건이었으며, 나머지 자료는 적발모델의 정확도를 판단하기 위한 테스트 자료로 활용하였다. 보험사기 적발에 가장 탁월한 예측치를 보이는 로지스틱모델과 머신러닝 기법의 일종인 랜덤포레스트(random forest) 기법을 활용하여 렌터카 사고 중 보험사기 가능성이 있는 사고를 예측해 보았지만 두 방법 모두 예측력이 높지 않았다. 그 이유는 관찰변수가 제한적이며, 일반사고로 판명된 렌터카 사고에도 실제 보험사기 건수가 많이 포함되어 있어 트레이닝 데이터와 테스트 데이터로서 역할을 하지 못한 것이라고 할 수 있다. 그러나 본 연구에서는 14개의 렌터카를 이용한 보험사기 징후를 나타내는 변수의 특성을 규명하였고, 기존 연구에서 밝히지 못한 렌터카 보험사기의 4가지 구체적인 특성을 밝혔다. 보험사기 예측력을 향상시키기 위해 향후 수집하고 축적해야 하는 변수들에 대한 제안 중 우리가 수집하고 있지 않은 피해자의 특성, 가해자의 특성, 그리고 상해의 특성과 피해자 치료의 구체적인 특성 요소들이 꾸준히 수집되어야 한다는 것을 제안하였다.