프랑스공공2015 – 진행 중

위르사프 전국기금

고용주 보험료 조사를 위한 머신러닝 위험 점수

머신러닝 선별이 2023년 위르사프 소규모 사업장 보험료 조사의 절반 넘게 공급했다

성과 확인독립 연구

문제

위르사프는 보유 시스템의 정보로 보험료 부과 기준 조사 대상 고용주를 골라야 했다. 위험 분석으로 더 자세히 살펴볼 만한 사업장을 가려내야 했다.

지금의 위르사프 전국기금인 아코스는 2015년 중소기업을 대상으로 머신러닝 모델에서 나온 조사 계획을 시험했다. 2016년에는 이 방식을 초소규모 사업장으로 넓혔다. 이후 지역 위르사프 사무소는 위험 점수가 높은 고용주의 연간 명단을 받았다.

more than half공개 보고서에 따른 2023년 초소규모 사업장과 중소기업 보험료 부과 기준 조사 중 모델 기반 선별에서 나온 비중독립 연구[1]

머신러닝은 조사 대상을 고르는 주요 경로가 됐다. 다만 선별된 조사의 비중은 그 조사가 오류나 부정을 얼마나 자주 찾아냈는지를 재지 않는다.

Lutte contre la fraude sociale : état des lieux et enjeux, Annexes
Haut Conseil du financement de la protection sociale2024년 7월정부 자료

[1]Haut Conseil du financement de la protection sociale2024년 7월

보고서는 2015년 중소기업 시험에서 2016년 초소규모 사업장으로 확대되기까지 머신러닝 조사 선별의 경과를 짚었다. 2023년 이들 고용주의 보험료 부과 기준 조사 중 절반 넘게를 이 방식이 공급했다고 밝혔다.

자세한 내용은 원문에서 확인하실 수 있습니다.

등록일 2026년 11월 1일 · 수정일 2026년 11월 1일