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大数据破案:让89次骗保理赔窝案显真形
2017-12-03 来源: 沃保网 浏览: 1

  保险科技不断深入应用于各业务流程,在反欺诈战场的威力亦在显现。

  在前不久召开的“保险科技发展产业化之路交流会”上,国寿、苏宁金服务、SAS软件等多家公司探讨了运用大数据进行反欺诈的经验。其中一个特别的案例是,一个欺诈89笔的骗保团伙在大数据系统追踪下原形毕露。

  89次理赔牵出欺诈窝案

  在传统核保模式下,由于成本控制原因,保险公司主要会对一些投保理赔间隔时间短、保额超过一定限额等具有明显“欺诈标识”的中大型案件投入更多调查力量。大数据和AI(人工智能)技术的发展应用,使得欺诈案件被置于放大镜下。

  在上述案例中,有一欺诈团伙看到保险快赔中拍照上传事故图片的“骗保商机”,先后89次利用网上事故照片、用纱布包裹四肢并涂抹红色药水等方法向保险公司虚假报案、申请理赔。保险公司大数据反欺诈系统进行反欺诈评估时,发现一些赔案的网络欺诈评分异常偏高,从而引起了保险公司审计部门重视。

  此后,大数据系统进一步进行关联分析发现,有89个理赔案件高度关联,共同特征包括:均为人伤快处快赔案件,有一报案电话报案案件集中在一个查勘员上等。保险公司审计人员进一步跟进调查,发现参与上述理赔案件的不仅有1家修理厂,还涉及8名公司员工、3名业务员,这个内外勾结的骗保团伙从而被一举揪出。

  这是SAS大客户总监陈云凯分享的案例。在另一个案例中,投保人利用道具车作为标的或者第三方车辆故意碰撞,多次申请理赔,这一行为也被大数据反欺诈系统识别,保险公司审计部门针对欺诈风险高的案件,进一步通过图片可视化分析和关联分析,发现关联问题案件有48笔、涉及8名人员。

  陈云凯说,上述方式是通过既往理赔案整理出理赔反欺诈模型,在多个申请人和案件之间建立起关联关系,当有理赔申请时,反欺诈理赔模型会自动对理赔案件进行判断和网络评分,评分高的就会对其理赔申请进行拒绝或者交给理赔人员来调查。

  欺诈新特点:团伙及线上欺诈

  总体而言,车险、意外险和健康险是骗保欺诈比较严重的领域。骗保方法包括伪造意外事故、医患共谋、利用保险规则漏洞进行套保或者骗保等。

  多位业内人士表示,随着互联网的快速发展,保险理赔欺诈特点也在发生变化,“单个赔款小但数量众多”的线上理赔案件正在成为新的欺诈案标签。陈云凯分析称,以车险理赔为例,理赔欺诈正从贪小便宜的偶发个案逐渐演变成团伙欺诈、异业联盟的集团性犯罪,对团伙欺诈的风险管控需求凸显。

  为了应对各类型欺诈骗保案件,保险公司也不断通过大数据系统来武装自己和防范欺诈。一种就是以类似上述方式建立智能反欺诈平台;另一种则是结合图像识别、大数据计算、自然语言处理、实时定位等技术开展的智能自动理赔,此举可提高运营效率。

  国寿信息技术部副总经理陈国胜说,国寿运用人工智能技术不断丰富和完善基础能力平台,包括智能核保、智能理赔以及智能反欺诈。通过构建反欺诈平台,现在调查人员工作量大幅下降了30%左右,识别骗保命中率提高了30%多,欺诈拒赔率提升了大概60%。

  在不断迭代升级后,智能理赔也在逐渐成熟。AI可以通过捕捉异常行为、异常登录等来分析问题保单。假如,一个人平时都是白天购物,有一天突然改成半夜购物;或者从来没买过某类商品,突然大量买入这类商品,都会被AI捕获,然后查找问题并完善漏洞。例如,目前天猫消费保险的理赔超过九成是依靠后台技术识别和判定,只有不到一成的案件需要人工介入。

  在精准识别和预防欺诈风险,特别是信用风险跟智能风控和智能反洗钱方面,公司做了很多的探索,构建了包括交易数据、社交数据、行为数据在内的立体反欺诈模型。“我们能在第一时间识别交易中出现的反常理行为和痕迹。”

 

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