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大數(shù)據(jù)技術向保險欺詐頑疾“亮劍”

2021年12月14日 07:22  中證網(wǎng)  作 者:程竹 石詩語

● 本報記者 程竹 見習記者 石詩語

保險欺詐案件數(shù)量逐年增加,“花樣”也在不斷翻新。

近日,國家醫(yī)保局通報欺詐騙保專項整治行動成果,2018年至2021年10月,累計追回醫(yī);鸺s506億元。據(jù)銀保監(jiān)會通報,截至2020年12月,全國保險業(yè)共向公安機關移送欺詐線索28005條,公安機關立案千余起,涉案金額近6億元,抓獲犯罪嫌疑人近2000人。

業(yè)內人士表示,大數(shù)據(jù)是反欺詐的有力武器。通過大數(shù)據(jù)技術進行分析判斷,能有效防范欺詐風險,降低損失。

保險欺詐手法層出不窮

保險欺詐問題已成頑疾。一方面,醫(yī)患串通、搭車購藥、過度治療等醫(yī)療濫用行為屢見不鮮;另一方面,保險欺詐手法呈現(xiàn)出明顯的團伙化、專業(yè)化趨勢,導致險企面對的欺詐風險挑戰(zhàn)愈加復雜。

“檢查也檢查了,提醒也提醒了,打擊也打擊了,但騙保手段還時不時地變花樣,甚至人家拿著理賠文件‘有理有據(jù)’來索賠,你能拒絕嗎?”這是很多保險人士的無奈。

日前,北京市公安局公布了一起涉及保險欺詐的典型案例。女子時某玲搜集他人身份證件,交給張某文等人購買保險、辦理銀行卡。隨后由張某文伙同他人辦理虛假住院手續(xù),采用“掛床”等方式占據(jù)醫(yī)院床位,偽造住院收費票據(jù),向多家保險公司進行報銷,累計騙取理賠款達120余萬元。

類似的保險欺詐行為只是“冰山一角”。據(jù)國際保險監(jiān)管者協(xié)會測算,全球每年約有20%-30%的保險賠款涉嫌欺詐,損失金額約800億美元。

應用大數(shù)據(jù)技術甄別欺詐風險

“保險詐騙技術的不斷升級,往往會給保險公司一個措手不及!庇袠I(yè)內人士表示,國內保險欺詐主要出現(xiàn)在保額高的車險、意外險、重疾險相關產(chǎn)品中。險企對保險欺詐弱風險因子精準識別能力不足,理賠審核主要依賴于專家經(jīng)驗型規(guī)則引擎。規(guī)則引擎針對責任免除、等待期出險等確定性強的風險,攔截精準度較為可靠。但由于缺乏大數(shù)據(jù)、人工智能等前沿科技的支撐,傳統(tǒng)規(guī)則引擎對帶病投保、醫(yī)療濫用、搭車購藥、冒名就醫(yī)等相關性弱的風險識別精準度嚴重不足,導致健康險經(jīng)營陷入自動審核率和風控精準度雙低的困境。

泰康在線相關負責人表示,保險欺詐行為倒逼保險公司在核保端加強風險識別能力,利用大數(shù)據(jù)、人工智能等創(chuàng)新科技,提升數(shù)據(jù)分析、風險挖掘水平,從源頭杜絕惡意騙保行為的發(fā)生。

以泰康在線為代表的險企,積極探索基于大數(shù)據(jù)技術的反欺詐系統(tǒng)的研發(fā)與應用,成功在核保端將欺詐風險拒之門外。

首先,傳統(tǒng)的規(guī)則式核保風控模式僅能使用淺層用戶特征,風險判斷不夠準確。而機器學習式的風控模式,則可在海量數(shù)據(jù)中提取15大維度、4000個以上風險特征,并通過不斷學習,更加全面、準確地預測個人詐騙風險。

其次,泰康在線智能風控系統(tǒng)通過隱私計算的方式,在保證用戶數(shù)據(jù)隱私安全的情況下,引入海量外部數(shù)據(jù),解決了在單一領域內進行數(shù)據(jù)分析的片面性問題和數(shù)據(jù)孤島困境,通過挖掘多領域、多維度、深層次的潛在風險因子,分析客戶是否有騙保動機。

此外,該系統(tǒng)還引入了前沿的圖計算技術,即通過投被保關系、手機號、郵箱、IP等10類強關系,及出險地點、報案地點、就診醫(yī)院等12類弱關系,實現(xiàn)各實體間的關聯(lián),描繪出人、保單和案件的關系網(wǎng)絡,從而更加縝密地挖掘出欺詐團伙、甄別個體欺詐風險。

編 輯:章芳
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