미네소타주, AI로 메디케이드 부정수급 전쟁 선포
- •사기범들이 생성형 AI로 가짜 서류를 위조해 미네소타 메디케이드 프로그램에서 350만 달러를 편취했다.
- •주 당국은 14개 고위험 사회복지 프로그램을 대상으로 청구 이상 징후를 식별하는 머신러닝 기술을 전격 도입했다.
- •협력 기관인 Optum은 고도화된 분석 기술을 활용해 실현 불가능하거나 중복된 청구를 제출하는 의료 기관을 적발하고 있다.
현재 미네소타주는 대규모 사회복지 서비스 부정수급 스캔들에 대응하기 위해 치열한 기술 전쟁을 치르고 있다. 범죄자들이 생성형 AI 도구를 활용해 정교하면서도 완전히 허위인 서류를 대량으로 위조하기 시작했기 때문이다. 실제로 이른바 '사기 관광객'이라 불리는 이들이 ChatGPT로 가짜 환자 기록과 이메일을 생성해, 제공하지도 않은 서비스에 대한 메디케이드 환급금 350만 달러를 빼돌린 사례가 적발되기도 했다. 이러한 변화는 누구나 쉽게 접할 수 있는 AI 도구가 복잡한 금융 범죄의 진입 장벽을 얼마나 낮추었는지를 여실히 보여준다.
고도화된 수법에 맞서기 위해 주 정부는 머신러닝 인프라 구축에 적극적으로 투자하고 있다. 특히 유나이티드헬스 그룹(UnitedHealth Group)의 자회사인 Optum과 파트너십을 맺고 수만 건의 의료 기관 청구 내역을 동시에 스캔하는 예측 분석 시스템을 도입했다. 해당 시스템은 단일 의료진이 하루에 수십 명의 환자를 진료했다고 보고하거나, 서로 다른 세션에 동일한 청구 코드를 중복 제출하는 등 정상 범주를 벗어난 데이터 패턴인 이상 징후를 집중적으로 포착한다.
기술로 기술에 맞서는 전략이 성과를 거두고는 있으나, 전문가들은 정교하지 못한 알고리즘이 성실한 의료진까지 부정수급자로 오인하는 오탐 문제를 일으킬 수 있다고 경고한다. 미네소타 당국은 이러한 부작용을 방지하기 위해 AI를 1차적인 스크리닝 도구로만 활용하고 있다. 데이터 기반의 의심 사례가 발견되더라도 법적 조치를 취하기 전 반드시 전문 조사관이 최종 검토를 수행하여, 데이터상의 의혹이 실제 범죄 증거로 입증될 수 있도록 절차를 강화했다.