大數據下騙保現原形 反保險詐騙智能化升級

大數據下騙保現原形 反保險詐騙智能化升級
2020年05月28日 00:46 新浪財經綜合

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  原標題:大數據下騙?,F原形 反保險詐騙智能化升級

  21世紀經濟報道 李致鴻

  在保險業有一種說法,“保險欺詐一直伴隨著保險理賠,可以說欺詐是理賠的技術病毒,只要保險業在保險欺詐就在?!?/p>

  一起不合常理的人身意外險賠付案件在大數據面前上演了“現形記”。

  這起輕微摔傷意外的門診費用超出了5000元,與以往同類案件相比,高出一大截,眾安理賠風控系統感知到異常后,理賠專家進一步核查發現,雖然發票、化驗報告單、疾病診斷證明等醫療文書和醫療費票據一應俱全,但報告中醫生簽名還是露了馬腳。

  在保險人提交的檢查報告單中,醫生簽名簽章處并不是常規的醫生蓋章,而是“手寫體”,經過理賠專家核定,這是通過修圖方式偽造的化驗單,在進一步對發票、影像報告等材料細節處核驗的過程中,也發現包括超聲波影像報告日期不符、門診票據疑似色差等細節。

  單據是偽造的,但提交的材料卻很完備。對此,眾安保險反欺詐專家判斷,騙保人應該是“老司機”,也不排除團伙作案的可能性。隨后,對同期發生的相似案件進行了復核,發現多份影像報告的簽名處存在相似的PS痕跡,影像報告中也有大量雷同。

  團隊涉險謀劃騙保

  事實上,運用大數據防范保險欺詐顯得尤為重要。銀保監會最近下發的《關于運用大數據開展反保險欺詐工作的通知》,就相關目標、主要任務、時間安排等進行明確,并強調了以大數據技術為核心的工作重點。

  從上述賠付案件便可窺一二?;厮菡麄€流程,這批保險人提交的材料齊全,類型相似,同時也按照保險公司理賠環節在報案后迅速提交材料。眾安保險反欺詐專家認為,按照慣例,短時間內這樣“完備”的操作可能并非個人所為。

  公開信息顯示,近日,上海市破獲了首例“航延險”詐騙案,累計抓獲犯罪嫌疑人27名,涉案金額超過2000萬元。據了解,相關嫌疑人利用提前獲知的航班延誤信息,虛構保險標的,對外招攬乘機人乘坐延誤航班來騙取保險理賠金。

  中國保險學會與金融壹賬通聯合發布的《2019年中國保險行業智能風控白皮書》顯示,保險領域欺詐比例高,手段多樣難以防范,全球每年約有20%-30%的保險賠款涉嫌欺詐,比如我國車險領域欺詐滲漏比例約達20%。

  這擾亂了保險市場的正常經營秩序,違背了保險法律制度的誠實信用原則。根據《保險法》第二十七條之規定,投保人、被保險人或受益人存在謊稱發生保險事故提出賠償請求,或偽造、變造有關證明、資料或其他證據,編造事故原因或夸大損失程度等行為之一,行為人應當向保險人退回保險金或承擔賠償責任。

  不僅如此,上海原本律師事務所孫偉律師表示,保險公司在理賠過程中發現部分投保人、被保險人或受益人提交的理賠材料存在偽造醫療票證及診療報告的情況,投保人、被保險人或受益人提交虛假材料申請理賠保險金屬于保險欺詐行為,嚴重者甚至可能構成保險詐騙罪。

  大數據“盾牌”應用

  2018年4月,為維護保險消費者的合法權益,提升保險業欺詐風險管理的科學性和有效性,促進保險業健康可持續發展及社會誠信體系的構建,原保監會曾印發《反保險欺詐指引》,旨在構建保險行業欺詐風險管理規范和反欺詐技術標準,進一步防范和化解保險欺詐風險。

  隨著金融科技的發展,大數據、人工智能也開始逐步用在防范保險欺詐上。此次銀保監會下發的《關于運用大數據開展反保險欺詐工作的通知》顯示,要以大數據技術為核心、行業聯防與執法協作為助力,全面協同推進反保險欺詐工作,有效識別和防范保險詐騙。

  其中,反保險欺詐工作的目標主要有三項。具體而言,首先,完善反欺詐信息系統功能,改進欺詐風險篩查規則,推動科學有效地識別和防范欺詐風險。其次,夯實反欺詐數據基礎,研究數據報送標準,提高數據的規范性、完整性和準確性。此外,還要優化工作流程,探索跨區域線索協查制度,建立保險公司、行業組織、監管部門等多方聯動打擊保險欺詐犯罪的常態化機制。

  目前,政府、企業攜手打擊騙保行為,如眾安發起的專項反欺詐行動,“亮劍”騙保行為,通過人工智能、大數據強化風控系統,精準識別騙保行為,并配合支持公安系統進行反欺詐專項治理,共同打假。

  國務院發展研究中心金融研究所教授朱俊生表示,大數據技術可以精確識別理賠中可能的欺詐模式、理賠人欺詐行為以及可能存在的欺詐網絡,提升反欺詐績效,降低理賠風險。通過基于大數據和人工智能的保險反欺詐以及基于區塊鏈的風險管理與合規管理,可以提高保險反欺詐的有效性,降低道德風險和保險欺詐,提升保險公司風險控制水平。

  平安普惠金融研究院副院長程瑞表示,大數據防范保險欺詐,可以超越傳統的人工經驗,發現專業人士不能識別的風險;大數據防范可以實現自動化,通過系統控制承保和理賠風險;欺詐手段不斷升級,專業化、團伙化、異業參與,傳統的簡單數據分析和規則,已不能應對,需要大數據深度學習挖掘。

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責任編輯:張譯文

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