보험사기 수법이 갈수록 지능화·조직화되면서 보험업계의 대응 체계도 빠르게 진화하고 있다. 단순 룰 기반 탐지를 넘어 인공지능(AI)이 위험을 예측하고, 데이터 간 연결관계까지 분석하는 정교한 보험사기인지시스템(IFDS)이 새로운 표준으로 자리 잡는 흐름이다. 이런 가운데 코리아엑스퍼트가 AI 기반 탐지 역량에 그래프DB 기반 관계 분석 기술을 결합하며 차세대 보험사기 탐지 시장 공략에 속도를 내고 있다.

보험업계 안팎에서는 최근 조직형 보험사기와 이상거래 탐지 분야에서 그래프DB의 활용 가능성에 주목하고 있다. 그래프DB는 사람, 계약, 병원, 정비업체, 사고이력 등 서로 다른 개체 간의 관계를 노드와 엣지 구조로 저장해 단순 데이터 조회를 넘어 ‘연결된 맥락’을 추적하는 데 강점을 가진다. 특히 복잡한 조인 연산에 의존하는 기존 관계형 DB와 달리, 이미 저장된 연결을 따라 탐색하는 방식으로 은닉된 공모 구조나 연계 패턴을 보다 직관적이고 빠르게 파악할 수 있다는 점에서 보험사기 탐지에 적합한 기술로 평가된다.

이 가운데 네오포제이(Neo4j)는 글로벌 그래프DB 시장을 대표하는 플랫폼으로 꼽힌다. 최단 경로 탐색, 커뮤니티 탐지, 유사도 분석 등 다양한 그래프 알고리즘을 활용해 복잡한 관계망 속 숨은 연결고리를 찾아낼 수 있고, 최근에는 생성형 AI 환경에서 온톨로지 및 그래프 RAG 구현 기반으로도 주목받고 있다. 단순 검색을 넘어 AI가 비즈니스 맥락과 지식 구조를 이해하도록 돕는 인프라로 그래프DB의 역할이 확대되고 있다는 분석이다.

코리아엑스퍼트는 네오포제이를 공급하고 이를 활용한 시스템 구축 역량까지 확보한 기업으로, 기존 AI·머신러닝 기반 IFDS 경험에 그래프DB 기반 분석 역량을 더해 차별화를 꾀하고 있다. 회사 측에 따르면 코리아엑스퍼트는 10여 년 전부터 보험사기 협의자 탐지 기술 연구와 신기술 도입을 준비해 왔으며, 현재도 주요 보험사를 대상으로 그래프DB 기반 차세대 보험사기 탐지 프로젝트를 진행하고 있다.

코리아엑스퍼트의 이러한 역량은 S화재 모럴징후분석(IFDS) 통합 구축 사례에서도 확인된다. 이 프로젝트에서 코리아엑스퍼트는 네오포제이 기반 그래프DB를 적용해 혐의자, 병원, 정비공장 등 보험사기 관련 주체 간의 복잡한 연결 구조를 시각화하고, 최단 경로 탐색과 커뮤니티 분석 등 그래프 알고리즘을 활용해 조직형 보험사기 연계 가능성을 보다 정교하게 추적할 수 있는 체계를 구현했다. 여기에 AI 기반 보험사기 스코어링과 설명 가능한 AI(XAI)를 결합함으로써, 단순 이상징후 탐지를 넘어 관계 중심의 심층 분석과 사전 탐지 고도화를 동시에 지원하는 통합 IFDS를 구축했다.

업계에서는 보험사기 탐지 기술이 앞으로 AI 예측모델 중심에서 한 단계 더 나아가, 그래프DB와 온톨로지, 그래프 RAG를 결합한 지식 기반 분석 체계로 진화할 것으로 보고 있다. 보험사기 구조가 갈수록 복합화되는 만큼, 개별 데이터만이 아니라 관계와 맥락을 함께 읽어내는 기술의 중요성이 커지고 있어서다. 코리아엑스퍼트는 이러한 변화에 맞춰 AI와 그래프 기술을 결합한 차세대 보험사기 탐지 체계 고도화에 속도를 낸다는 전략이다.

코리아엑스퍼트 대표이사는 “보험사기 탐지는 이제 관계와 맥락을 읽는 정밀 분석의 영역으로 진화하고 있다”며 “코리아엑스퍼트는 AI와 그래프DB 기술을 결합해 보험사의 선제적 리스크 관리 역량을 높여가겠다”고 말했다.