은퇴 이후 급증하는 건강보험료 부담을 줄이기 위해 지인의 사업장에 허위로 이름을 올리는 행위가 정부의 강력한 단속에 직면했다. 건강보험공단은 최근 인공지능 기술을 도입해 실제 근무 여부를 정밀 타격하고 있으며, 적발 시 수천만 원에 달하는 소급 보험료와 가산금을 부과하고 있다. 과거에는 서류상 요건만 갖추면 단속을 피할 수 있다는 인식이 강했으나, 이제는 출퇴근 기록과 급여 지급 내역을 증빙하지 못하면 여락 없이 가짜 가입자로 분류된다.

 

전형적인 부정 수법은 가족이나 지인이 운영하는 소규모 사업장에 저임금 근로자로 등록하는 방식이다. 배우자 소유의 건물 관리인으로 위장하거나 지인의 법인에 이름만 걸어두는 사례가 대표적이다. 하지만 공단은 사업장의 물리적 공간 유무는 물론, 근로계약서와 실제 업무 수행 여부를 꼼꼼히 대조하고 있다. 허위 가입이 들통나면 그동안 면제받았던 지역 건강보험료가 한꺼번에 청구되며, 이미 납부한 직장 보험료와의 차액에 대한 징벌적 가산금까지 물게 된다.

 

공단의 단속망은 인공지능 탐지 모델의 도입으로 더욱 촘촘해졌다. AI는 10여 가지의 부정 가입 패턴을 학습해 의심 사례를 골라내는데, 실제 조사 결과 적발률이 90%를 상회할 정도로 정교하다. 거주지와 사업장 간의 거리, 임금 수준의 적정성, 해당 사업장의 근로자 구성 변화 등을 종합적으로 분석해 가짜 직장인을 가려낸다. 특히 고액의 연금이나 금융 소득이 있어 피부양자 자격을 상실한 퇴직자들이 주요 감시 대상이다.

 

단속 수치 역시 가파른 상승세를 보이고 있다. 2020년 900여 건 수준이던 적발 건수는 매년 증가해 지난해에는 4,000건에 육박하는 기록을 세웠다. 공단은 지난 3년간 9,000명이 넘는 허위 가입자를 적발해 약 660억 원의 보험료를 추징했다. 수법이 지능화됨에 따라 공단은 탐지 모델을 지속적으로 고도화하고 있으며, 현장 점검 인력을 투입해 서류와 실제 근무 환경의 일치 여부를 끝까지 추적하고 있다.

 

제도적 압박도 강화되는 추세다. 정부는 건강보험법을 개정해 가짜 직장인을 제보하는 사람에게 포상금을 지급하는 제도를 마련했다. 또한 허위 가입을 방조하거나 도운 사업주에게 부과하는 가산금을 기존 10%에서 40%로 대폭 인상해 시행에 들어갔다. 이는 개인의 일탈을 넘어 사업주와의 공모 자체를 차단하겠다는 강력한 의지로 풀이된다. 이제는 지인의 부탁을 들어주다 사업주까지 막대한 경제적 타격을 입을 수 있는 구조가 됐다.

 

건강보험공단은 허위 가입 행위가 보험료 부담의 형평성을 깨뜨리고 재정 건전성을 해치는 중대한 위반 사항임을 강조하고 있다. 공단은 적발 위주의 행정뿐만 아니라, 퇴직자들이 임의계속가입 제도 등을 통해 합법적으로 부담을 줄일 수 있는 방법을 안내하는 노력도 병행할 방침이다. 하지만 고의적인 부정 가입에 대해서는 AI 기술을 총동원해 끝까지 추적하겠다는 입장을 고수하고 있어 은퇴자들의 각별한 주의가 요구된다.