자동차보험 사기 적발 모형에 관한 연구

A Fraud Detection Model for Automobile Insurance Claims

본 연구는 자동차보험 사고로 인한 보험금 청구에 있어서 사기 행위에 영향을 미치는 각종 특성을 분석하고, 이러한 특성들을 이용하여 자동차보험 사기 적발 모형을 개발하며, 추정된 사기적발 모형의 유용성을 분석하고, 실무에 활용할 때 고려해야 할 사항들을 검토하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 최근 3년간 발생한 개인용 승용차 관련 자동차보험금 청구 건 182,688건을 대상으로 인구통계정보, 보험계약 인수정보, 사고관련 정보, 수리 및 보험금 청구 관련 정보를 수집하여 t-test 및 로지스틱 회귀분석 모형을 사용하여 특성을 분석하고 모형을 추정하였다. 분석결과 피보험자의 주소, 자기차량보험 가입여부, 보험료 수준, 차종, 출고년수, 차량단독사고, 심야사고, 보험금의 크기, 과거 보험사고 빈도 등이 보험사기 가능성을 높이는 특성으로 밝혀졌다. 또한, 본 연구에서 통계학적으로 적절할 뿐만 아니라 실무적으로도 유용한 사기적발 모형을 제시하였으나, 본 연구에서 사용된 자료로는 제1종 오류와 제2종 오류에 따르는 비용을 측정할 수 없기 때문에 최선의 모형은 제시하지 못하였다.

The Purpose of this study is to analyze the features that significantly affects automobile insurance claims fraud, to construct a detection model using the features, and to verify the adequacy of the model. With 182,688 cases of automobile insurance claims of private passenger automobiles incurred in recent three years, this paper collected information about personal characteristics data, insurance underwriting, accident, repairing, and claims. This paper finds out that the significant features are: address of the insured, purchase of physical damage coverage, size of premium, size of the car, single accident(accident without victim), late-night accident, size of coverage, frequency of previous accident. Although this study presented statistically appropriate and practically useful fraud detection model, it failed to find the most proper model because we cannot measure the costs of the type I and the type II errors yet.