딥러닝에 기반 한 인공지능과 다양한 센서기술의 발전이 빠르게 진행 되면서 운전자 없이도 도로를 주행할 수 있는 자율주행 기술을 가능하게 하고 있다. 이러한 상황에서 미국을 비롯한 선진 각국은 자율주행자동차의 상용화를 촉진하기 위해 기존의 법규와 제도를 바르게 개선하고 있으며, 예상되는 자율주행자동차의 사고 가능성에 대비하여 관련 법 개정은 물론 현재 진행 중인 실험 자율주행 차량에 대해서도 책임 범위의 명확한 한계와 신속한 피해구제를 위해 다양한 노력을 펼치고 있다. 그러나 앞으로 자율주행자동차의 상용화가 이루어지면 보험사기 역시 더욱 복잡하고 지능화될 것으로 예상됨에 따라 보험사기에 대처하는 방향 역시 지금과는 다른 모습으로 바뀌어야 할 것이다. 우선, 보험 경영학 측면에서 보다 적극적인 홍보 및 교육이 요구된다. 매체 접촉률이 높은 동영상 위주의 홍보와 함께, 보험 계약 시의 법정 의무교육 등의 제도 도입이 요구된다. 한편으로 보험사기에 대처하기 위한 DB의 구축과 보험 사기범에 대한 운전면허의 중지나 금융 거래 및 해외 출국금지 등의 강도 높은 제재방안도 검토해야 할 것이다. 또한, 자율주행자동차 사고는 매우 복잡하고 난해한 사고가 많아지기 때문에 새로운 보험제도 도입의 필요성이 있는데, 이 새로운 보험제도는 피해자 보호에 너무 치중하는 나머지 보험사기에 쉽게 노출될 수 있다는 단점을 보완해야 한다. 이런 문제점들을 해결하기 위해서는 사이버 보안에 있어 전문 인력의 확충과 양성을 통한 조직적이고 전문적인 조사와 수사체계를 구축해야 할 것이다. 더불어서 자율주행자동차 사고 보험사기 조사 조직을 일원화하고 일선 수사기관에 전담조직을 설치 운영함으로써 보험사기를 미연에 방지하려는 노력이 필요하다. 이러한 노력이 결실을 이룬다면 보험사기로 인해 낭비되는 사회적 비용의 절감과 더불어 선량한 보험계약자의 피해를 최소화 할 수 있을 것이다.

This study investigates the delay declaration of the traffic insurance accident which is focused on a business truck causing the traffic insurance accident. The type of the delay declaration is classified as 15 types and it differs in level of payment of insurance money. It is most important that the support policy of government and the self-help of related business to reduce the delay declaration and pursue progressive solution. Moreover, it is essential not only introducing the strict regulation system but also adapting the various victim protection system.

This study presents service quality systems such as automobile industry insurance, personal accident insurance service vehicle repair and tow services, and, the service for buying and selling of used motor vehicles. These service quality systems include contracting services, payment service, infrastructure, adjustment service, and, process.

  In this paper, an approach for analyzing brand loyalty and brand switching behavior in car insurance market is presented. A two-choice model by Blumen, et al. that uses Markov chain is adopted as a main technique for estimating brand parameters. Survey