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科技助力反欺诈功不可没

发布时间:2020-09-30 05:08:28 来源: 作者:
本报记者 钱林浩“我们确实感受到了压力。面对现在的市场环境,一方面是要‘去中介化’,压低费用;另一方面,则是要强化风险管理,提升反欺诈能力。”谈及近日落地的车险综合改革
本报记者 钱林浩 “我们确实感受到了压力。面对现在的市场环境,一方面是要‘去中介化’,压低费用;另一方面,则是要强化风险管理,提升反欺诈能力。”谈及近日落地的车险综合改革,一家中型保险公司高管对《金融时报》记者如此表示。 事实上,车险综合改革在让利消费者的同时,正在倒逼财险公司特别是中小险企加快转型步伐,反欺诈成为后者调整成本结构的重要一环,而大数据等先进技术手段在其中发挥着重要作用。 反欺诈日益依赖科技手段 据估算,目前我国因保险欺诈产生的费用占保险公司支出费用的15%到20%。由于车险标的数量繁杂、出险频率高、操作相对简便等因素,车险更是成为保险欺诈的重灾区,车险欺诈在保险欺诈中的占比高达80%,每年涉案金额保守估计在200亿元左右。 以团伙串通的方式虚构交通事故、伪造交通事故认定书,是近年来屡见不鲜的车险欺诈“套路”。在今年上海市公安局侦破的一起特大车险诈骗案中,以张某为首的犯罪团伙就是通过这一手段实施骗保,涉及虚假交通事故400余起,骗取车辆保险金400余万元。 华南一家保险公司车险业务有关负责人告诉《金融时报》记者:“眼下,车险欺诈案件的特点较若干年前又有了明显变化:一方面体现在参与者更多、专业性更强、职业化发展,已经出现了‘黄牛中介’等人员,并且往往借助第三方鉴定等途径对保险公司‘施压’,‘技术含量’更高;另一方面,由车损案件向人伤、物损、盗抢案件发展,而且多利用保险公司如今小额案件快速处理、简化审核流程的‘便利’制造案件,案值较小加之通常在多家保险机构间穿插作案、重复索赔,不串联排查往往难以发现。”针对后者,业内人士也坦言,面对很多欺诈团伙在多家公司间重复索赔、串联作案,仅仅依靠一家公司的案件信息很难及时发现欺诈线索。 在这种情况下,维度单一、效率较低、应用成本较高的传统反欺诈手段逐渐显得有些力不从心,大数据等先进科技的应用因此被行业寄予厚望。上述负责人表示:“通过梳理风险规则,可以利用大数据建立欺诈风险预警模型,对每个赔案逐一实现风险评分,从而提高案件风险筛查的覆盖度及效率。同时,系统风险预警及评分、人工智能识别等技术的应用,也能够改变以往单纯依靠人工审查案件识别风险的模式,减少人工工作量以及对个人反欺诈业务能力的高度依赖,可以释放更多的人力资源投入到打击欺诈行为的具体调查、破获工作中去。” 人工智能技术的潜力确实不可忽视。由于人工智能模型能够挖掘出案件信息中更为复杂的数据关联,因此能够进一步提升反欺诈的精准度。据专家测算,以目前人工智能反欺诈模型的应用效果来看,其实际减损比例能够达到25%以上。 更为重要的是,人工智能技术的深度应用不仅能够在反理赔欺诈中扮演关键角色,还能够扩展至事前承保风控、事后审计等多个环节,帮助保险公司提升车险全流程的风控水平。 技术应用不断探求“更优解” 利用先进技术手段来应对欺诈问题也受到监管部门的重视。原保监会在此前印发的《反保险欺诈应用指引第1号:车险反欺诈指引(征求意见稿)》中,就要求保险公司利用大数据分析、云平台等技术以及风险信息库和历史档案等数据,构建规则、模型、欺诈网络分析等针对个案或团伙欺诈的智能识别系统。 伴随着近年行业科技应用水平的不断提升,业界也在积极引入新的技术手段提升反欺诈能力。 不妨来看这样一个案例。记者在采访中了解到,此前,某保险公司曾接到报案,车主李某表示自己投保的车辆在倒车时撞到后方车辆,因此要求赔偿。但保险公司理赔人员通过第三方平台数据查询标的车与三者车的行驶轨迹后发现,标的车在当日并无移动轨迹,而三者车在李某报案前处于行驶状态。原来,真实情况是三者车追尾标的车,因损失较大且前者并未投保相应保险,于是与李某达成协议企图谎报事故经过,索取赔款。在这个案例中,行驶轨迹技术应用发挥了显著作用。通过对道路上摄像头所拍摄到的实时交通视频,采用基于卷积神经网络的技术进行交通车辆目标信息提取,此项技术能够帮助保险公司识别车辆并实时检测车辆的位置以及轨迹信息,由此分析车辆的行驶状态,向保险公司提示案件欺诈风险。 除行驶轨迹技术外,车联网、区块链等技术也已在反欺诈实践中展露出令人乐观的应用前景。 例如,大货车保险市场潜力巨大。但与私家车相比,大货车的保险案件具有涉及金额大、人伤案件占比高、出险时间多在深夜等特点,因此大货车事故核保难度更高。保险公司由于无法掌握投保车辆的详细状况,可能仅会挑选投保记录较好的部分车辆选择性承保,或是干脆面对这一市场完全“知难而退”。而车联网大数据的应用能够帮助险企摆脱“进退两难”的处境。这一技术可以支持保险公司在理赔时查询车辆轨迹,并通过实时检测车辆的位置以及轨迹信息,分析车辆的行驶状态,向保险公司提示案件欺诈风险,也为险企及时开展理赔服务提供了便利。 近年来颇为火爆的区块链技术也已不再是车险反欺诈方面的“陌生面孔”。在业内人士看来,基于区块链的风险管理与合规管理,可以提高保险反欺诈的有效性,降低道德风险,提升保险公司风险控制水平。“财险行业一方面可以利用区块链技术建立反欺诈共享平台,对客户的历史索赔信息进行分析,降低欺诈风险;另一方面,还能够利用区块链技术的特征,建立唯一可识别身份,防止身份冒用。”

  本报记者 钱林浩

  “我们确实感受到了压力。面对现在的市场环境,一方面是要‘去中介化’,压低费用;另一方面,则是要强化风险管理,提升反欺诈能力。”谈及近日落地的车险综合改革,一家中型保险公司高管对《金融时报》记者如此表示。

  事实上,车险综合改革在让利消费者的同时,正在倒逼财险公司特别是中小险企加快转型步伐,反欺诈成为后者调整成本结构的重要一环,而大数据等先进技术手段在其中发挥着重要作用。

  反欺诈日益依赖科技手段

  据估算,目前我国因保险欺诈产生的费用占保险公司支出费用的15%到20%。由于车险标的数量繁杂、出险频率高、操作相对简便等因素,车险更是成为保险欺诈的重灾区,车险欺诈在保险欺诈中的占比高达80%,每年涉案金额保守估计在200亿元左右。

  以团伙串通的方式虚构交通事故、伪造交通事故认定书,是近年来屡见不鲜的车险欺诈“套路”。在今年上海市公安局侦破的一起特大车险诈骗案中,以张某为首的犯罪团伙就是通过这一手段实施骗保,涉及虚假交通事故400余起,骗取车辆保险金400余万元。

  华南一家保险公司车险业务有关负责人告诉《金融时报》记者:“眼下,车险欺诈案件的特点较若干年前又有了明显变化:一方面体现在参与者更多、专业性更强、职业化发展,已经出现了‘黄牛中介’等人员,并且往往借助第三方鉴定等途径对保险公司‘施压’,‘技术含量’更高;另一方面,由车损案件向人伤、物损、盗抢案件发展,而且多利用保险公司如今小额案件快速处理、简化审核流程的‘便利’制造案件,案值较小加之通常在多家保险机构间穿插作案、重复索赔,不串联排查往往难以发现。”针对后者,业内人士也坦言,面对很多欺诈团伙在多家公司间重复索赔、串联作案,仅仅依靠一家公司的案件信息很难及时发现欺诈线索。

  在这种情况下,维度单一、效率较低、应用成本较高的传统反欺诈手段逐渐显得有些力不从心,大数据等先进科技的应用因此被行业寄予厚望。上述负责人表示:“通过梳理风险规则,可以利用大数据建立欺诈风险预警模型,对每个赔案逐一实现风险评分,从而提高案件风险筛查的覆盖度及效率。同时,系统风险预警及评分、人工智能识别等技术的应用,也能够改变以往单纯依靠人工审查案件识别风险的模式,减少人工工作量以及对个人反欺诈业务能力的高度依赖,可以释放更多的人力资源投入到打击欺诈行为的具体调查、破获工作中去。”

  人工智能技术的潜力确实不可忽视。由于人工智能模型能够挖掘出案件信息中更为复杂的数据关联,因此能够进一步提升反欺诈的精准度。据专家测算,以目前人工智能反欺诈模型的应用效果来看,其实际减损比例能够达到25%以上。

  更为重要的是,人工智能技术的深度应用不仅能够在反理赔欺诈中扮演关键角色,还能够扩展至事前承保风控、事后审计等多个环节,帮助保险公司提升车险全流程的风控水平。

  技术应用不断探求“更优解”

  利用先进技术手段来应对欺诈问题也受到监管部门的重视。原保监会在此前印发的《反保险欺诈应用指引第1号:车险反欺诈指引(征求意见稿)》中,就要求保险公司利用大数据分析、云平台等技术以及风险信息库和历史档案等数据,构建规则、模型、欺诈网络分析等针对个案或团伙欺诈的智能识别系统。

  伴随着近年行业科技应用水平的不断提升,业界也在积极引入新的技术手段提升反欺诈能力。

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