딥페이크(허위 합성물) 성 착취물에 대한 논란이 확산하면서 딥페이크 성 착취물 소지·시청에 대한 처벌법이 국회 문턱을 넘었습니다. 문제는 딥페이크의 악용 사례가 성범죄를 넘어 사회 전반으로 확산되고 있다는 점입니다. 특히 불특정 다수의 금융소비자를 상대로 한 딥페이크 범죄의 확산 조짐이 일면서 예방 시스템 마련을 위한 금융권의 움직임도 분주해지고 있습니다.

1일 보험연구원의 ‘미국 딥페이크 관련 법안 동향과 보험회사의 대응’ 보고서에 따르면, 딥페이크 관련 금융 사기 규모는 2023년 123억 달러에서 2027년 400억 달러로 해마다 평균 32%씩 늘어날 것으로 예상됩니다.

이에 보험업계가 딥페이크를 이용한 새로운 사기 위험에 대응하는 시스템을 마련해야 한다고 연구원은 진단했습니다. 현재 보험금 청구 과정에서 사진을 증거로 활용하는데 기존의 시스템만으로는 딥페이크 보험사기에 대응하기 한계가 있다는 겁니다. 2025년까지 보험청구의 70%가 비대면 자동처리로 이뤄질 것으로 예상되는 만큼 보험사기를 잡아내기 어렵다는 관측도 나옵니다.

특히 딥페이크 사기로 발생한 손실이 보험료에 반영되면 불필요한 사회적 비용이 발생할 수 있다는 점도 문제로 꼽힙니다. 통상 보험금이 과다 지급되면 해당 보험사의 손해율이 올라가는데, 손해율 상승은 보험료가 오르는 주요인이기 때문입니다.

해외 보험사들은 인공지능(AI) 기반의 딥페이크 탐지 기술을 도입하거나 비정상적인 패턴을 감지하는 시스템을 개발하는 중입니다. 독일의 보험사 알리안츠는 머신러닝(기계학습)을 통해 허위 데이터를 감지하는 시스템을 구축, 170만 파운드(약 31억원)의 피해를 막았습니다. 스위스의 취리히보험사는 전통적인 규칙 기반 엔진과 AI 기반 엔진을 결합해 비정상 행동을 감지하는 시스템을 가동하고 있습니다.

손민숙 보험연구원 연구원은 “딥페이크 관련 법안을 마련하고 사회적으로 교육·시스템을 구축하는 등 향후 기술적, 법적, 사회적으로 광범위한 혼합 조치와 대응이 필요하다”고 강조했습니다.

든든과 만만, 그리고 막막의 사이를 오가는 ‘보험에 따라오는 이야기들’을 보따리가 하나씩 풀어드리겠습니다.