그래프 딥러닝은 어떻게 보험 사기 청구를 탐지할 수 있을까?
보험 사기와 이상 청구를 전통적인 규칙 기반 시스템만으로 탐지하는 데는 한계가 있습니다. 최근에는 고객, 병원, 의료 기록 간의 복잡한 관계를 분석할 수 있는 그래프 딥러닝이 핵심 기술로 주목받고 있습니다. 본 글에서는 보험 시스템 내 이상 청구 탐지에 실제 적용된 GNN, GAT, GraphSAGE 등의 주요 기술들을 정리해드립니다.
그래프 딥러닝이란? 관계 기반 데이터 분석의 핵심 기술
그래프 딥러닝은 노드와 엣지로 구성된 관계형 데이터를
효율적으로 학습하고 예측하는 인공지능 기술입니다.
보험 청구 데이터는 고객, 병원, 의사, 진단 등의 복잡하고
서로 연결된 요소들로 구성되며, 이러한 데이터를
그래프 구조로 모델링하는 것이 이상 탐지에 매우 효과적입니다.
보험 청구 데이터를 그래프로 모델링하는 방식
보험사는 다음과 같은 방식으로 데이터를 그래프 형태로 구성합니다.
예를 들어, 한 고객이 여러 병원을 방문하고, 특정 병원이
같은 고객에게 반복적으로 과잉진료를 제공한다면
이 관계를 그래프로 표현할 수 있어 이상 행동을 탐지하기 용이합니다.
노드 유형 엣지 의미
| 고객 | 병원 방문 기록 |
| 병원 | 동일 의사 연결 |
| 진단 | 동일 코드 반복 청구 |
이와 같은 구성은 규칙 기반 시스템이 놓치기 쉬운
간접적인 사기 패턴을 포착하는 데 큰 도움을 줍니다.
GCN(Graph Convolutional Network)의 적용
GCN은 인접 노드의 정보를 집계하여 노드 임베딩을 생성하는
그래프 기반 모델입니다. 보험 사기 탐지에서는 고객의 청구 이력뿐 아니라
연결된 병원, 진단 코드 등 주변 정보를 함께 고려하여
비정상적인 행동을 감지할 수 있게 해줍니다.
GCN은 단기 청구 패턴보다 전체 그래프 구조를 반영하는 데
더 큰 강점을 지닙니다.
GAT(Graph Attention Network)의 주목도 기반 탐지
GAT는 인접 노드들 중 어떤 정보가 더 중요한지를
스스로 학습하고 선택적으로 반영합니다.
보험 청구 데이터에서 특정 병원이나 진단 코드가
이상할 정도로 자주 연결된다면,
GAT는 해당 부분에 높은 주목도를 부여하여
이상 징후를 조기에 탐지할 수 있게 합니다.
대규모 보험 그래프 대응을 위한 GraphSAGE
수많은 고객 데이터를 다룰 때, 전체 그래프를 한 번에 학습해야 하는
GCN이나 GAT 방식은 확장성에 한계를 가집니다.
GraphSAGE는 이웃 노드를 샘플링하여
미니배치 단위로 학습함으로써
확장성과 효율성을 동시에 갖춘 방식입니다.
실제 보험 사기 탐지 시스템은 수백만 명의 고객과
수십만 건의 청구 건을 포함하기 때문에
GraphSAGE가 자주 사용됩니다.
그래프 기반 이중 탐지 시스템 구축 사례
일부 보험사는 그래프 딥러닝을 두 단계로 나누어 적용합니다.
먼저 GNN 모델을 활용하여 고위험 노드를 선별한 뒤,
이후에는 규칙 기반 시스템으로 추가 검증을 수행하여
최종 결정을 내리는 방식입니다.
탐지 단계 적용 모델 설명
| 1단계 | GCN 또는 GAT | 사기 가능성이 높은 노드 예측 |
| 2단계 | 룰 기반 엔진 | 사기 여부 최종 판단 및 증거 검토 |
이중 시스템은 탐지 정확도를 높이고
오탐률을 줄이는 데 효과적입니다.
앞으로의 과제와 기술 진화 방향
그래프 딥러닝은 보험 이상청구 탐지에서 강력한 도구로 자리 잡았지만,
여전히 여러 과제가 남아 있습니다.
노드 간 라벨 불균형, 새로운 노드 등장 시 임베딩 유지,
다중 관계 표현력 부족 등이 대표적입니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 최근에는
Heterogeneous GNN, Dynamic GNN과 같이
복잡한 그래프 구조를 다룰 수 있는
진화된 모델들이 활발히 연구되고 있습니다.