大数据破案：让89次骗保理赔窝案现形

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

　　多位业内人士告诉媒体人，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。

　　苏宁金服集团副总经理戴枫说，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。”

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。但现在在保险科技的支持下，能够有效打击骗保行为。