메디케어생명보험은 진단서와 영수증 등 보험금 청구 서류 이미지를 분석해 부정청구를 탐지하는 실증 실험을 시작했습니다. 공동 실험을 진행하는 Finatext가 2026년 10월 14일 발표했습니다. 이미지에 남은 생성형 AI 흔적을 살펴 서류가 가공·변조됐을 가능성을 판별합니다.

메디케어생명은 보험금 지급 심사에 AI를 이전부터 활용해 왔습니다. 2025년 9월에는 청구 서류 판독부터 지급 여부 판단, 보험금 계산까지 AI로 수행하는 실증 실험을 진행했습니다. 당시 심사 정답률 90% 이상을 확인했고, 진단서와 진료비 명세서 등의 이미지에서 문자를 읽는 AI-OCR 정확도는 약 90%였습니다.

이번 실험은 진단서, 영수증, 진료비 명세서 등의 이미지에서 생성형 AI 흔적을 분석해 가공·변조 가능성을 판별합니다. 부정청구에 악용되는 것을 막기 위해 분석 방법의 세부 내용은 공개하지 않았습니다. AI가 부정청구 여부를 최종 판단하는 방식은 아니며, 심사 담당자가 확인해야 할 의심 사례를 효율적으로 추리는 것이 목적입니다.

실험은 지급 심사 담당자의 확인 부담을 줄이고 탐지 정확도를 높이는 것을 목표로 합니다. 생성형 AI와 이미지 편집 기술이 발전하면서 진단서나 영수증 등을 가공·변조하는 수법도 정교해져 육안으로 구별하기 어려운 사례가 늘고 있기 때문입니다. 보험사는 정당한 청구에 신속히 지급하면서 부정청구와 그 징후도 파악해야 합니다. 이번 실험의 수치 목표와 기간, 실제 탐지 성과는 공개되지 않았습니다. 2025년 9월 실험에서 확인한 심사 정답률 90% 이상과 AI-OCR 정확도 약 90%는 이전 실험 결과이며, 이번 부정청구 탐지 실험의 정확도를 나타내는 수치가 아닙니다.

메디케어생명보험은 진단서와 영수증 등 보험금 청구 서류 이미지를 분석해 부정청구를 탐지하는 실증 실험을 시작했습니다. 공동 실험을 진행하는 Finatext가 2026년 10월 14일 발표했습니다. 이미지에 남은 생성형 AI 흔적을 살펴 서류가 가공·변조됐을 가능성을 판별합니다.

메디케어생명은 보험금 지급 심사에 AI를 이전부터 활용해 왔습니다. 2025년 9월에는 청구 서류 판독부터 지급 여부 판단, 보험금 계산까지 AI로 수행하는 실증 실험을 진행했습니다. 당시 심사 정답률 90% 이상을 확인했고, 진단서와 진료비 명세서 등의 이미지에서 문자를 읽는 AI-OCR 정확도는 약 90%였습니다.

이번 실험은 진단서, 영수증, 진료비 명세서 등의 이미지에서 생성형 AI 흔적을 분석해 가공·변조 가능성을 판별합니다. 부정청구에 악용되는 것을 막기 위해 분석 방법의 세부 내용은 공개하지 않았습니다. AI가 부정청구 여부를 최종 판단하는 방식은 아니며, 심사 담당자가 확인해야 할 의심 사례를 효율적으로 추리는 것이 목적입니다.

실험은 지급 심사 담당자의 확인 부담을 줄이고 탐지 정확도를 높이는 것을 목표로 합니다. 생성형 AI와 이미지 편집 기술이 발전하면서 진단서나 영수증 등을 가공·변조하는 수법도 정교해져 육안으로 구별하기 어려운 사례가 늘고 있기 때문입니다. 보험사는 정당한 청구에 신속히 지급하면서 부정청구와 그 징후도 파악해야 합니다. 이번 실험의 수치 목표와 기간, 실제 탐지 성과는 공개되지 않았습니다. 2025년 9월 실험에서 확인한 심사 정답률 90% 이상과 AI-OCR 정확도 약 90%는 이전 실험 결과이며, 이번 부정청구 탐지 실험의 정확도를 나타내는 수치가 아닙니다.