30种例程允许保险公司跟踪涉及20个十亿人民币的汽车保险诈骗

■本报记者缟素

“诈骗是我国重灾区保险欺诈，保险欺诈，保险欺诈占泄漏高达80％，涉案人员达20个十亿元左右，每年的金额保守估计。常见类型的汽车保险诈骗已放在现场，酒后驾驶，药后驾驶30多调包等，都是非常困难的巨大损失。“这是通过提到最近发布的一个集中国和财务账目的联合保险协会的最新数据报告。

虽然车险诈骗高发地区，但如在保险领域的科学和技术的应用，这一局面有望得到缓解。科技张帆保险事业部总经理觉明，“证券日报”记者表示，新兴的互联网技术的推动下，大数据，通过科技的力量来改造面临许多问题是在一个大的趋势未来。

同样，诈骗针对保险业存在的传统的痛点比例越高，财务账目通过一个主席兼CEO王叶春说：“保险技术的快速发展提供了保险业的突破转型的新机遇。，，，大数据和人工智能技术已经进入了保险的核心业务流程，涵盖产品设计，预核保，理赔，服务，销售风险控制等各方面。，并取得了一定的成效。“

汽车保险诈骗呈现三大特点

保险欺诈一直是一个顽疾，保险业，根据保险监管国际协会估计，每年大约有20％的保险索赔欺诈-30％，达约80十亿的损失。

从我们的角度来看，随着保险业的发展，各种潜在的欺诈风险增大。其中，根据上述保加利亚学校报告的数据显示：中国汽车保险欺诈，保险欺诈是重灾区，泄漏的汽车保险欺诈的保险诈骗占比高达80％，量的保守估计涉案人员达20十亿元左右，每年。

总体而言，根据保加利亚的科学报告显示，中国有汽车保险诈骗的三大特点。

欺诈的形式首先，多样化。重点汽车保险欺诈风险方面，据统计，汽车保险诈骗常见的类型放在现场，二次碰撞时，故意危险，假抢劫，司机醉驾或药后驾驶调包，重复索赔等30余种，保险公司猝不及防，给保险业造成巨大损失。

第二欺诈专业化。随着汽车保险诈骗，例如，根据保险公司的统计数据，职业类型的诈骗案件和他妈的带车库，4S店或二手车经销商占了大部分的主要人员。汽车经销商等专业人士参加的差距保险政策和管理的优势，通过故意制造交通事故，交通事故时有没有发生编造，虚假声明和欺诈等手段。

三，主要犯罪集团。近年来，从过去的保险欺诈“案偶尔班”演变成“黑帮故意类别”。在传统的修理厂汽车保险诈骗为主体的“零件交换”，“应用旧零件制造事故”等传统方式，成为多剂（包括维修店，二手车经销商，牛等。）使用维护车辆资源拼凑事故（与同为单方事故两辆车，放在一起为双方自事故发生后，在不同的保险公司支付了），二手车的高价值刻意全损事故，等等。，专业的隐蔽手段，犯罪金额较大的，但也增加了取证的难度和保险公司打。

应对策略不是单一的保险公司

面对各种欺诈行为，保险公司，但相对简单的应对策略。

目前，大多数保险公司主要依靠调查，定损，核保，主动发现包销人员识别风险。对于各种欺诈员工的经验和技能的要求很高，不仅人力耗时和昂贵的，但也可能导致泄漏的人为欺诈风险，风险管理和控制的传统方式已无法满足当前的需求保险市场的快速发展。

传统的承保和理赔环节需要前十大大量的人力和资源，财产保险公司，例如，声称只有15，000人有人工操作。曾发生投保人骗保利用信息不对称，以及第三方（中介机构或医疗机构）虚假索赔的阴谋，冒领赔偿等问题，保险公司不得不增加人手，以减少保险欺诈损失。数据显示，超过15％的小财产保险公司的人力成本，这对保险公司的管理成本高的一个重要原因。

此外，在2019年，研究机构FRISS为“保险欺诈调查报告”全球150名多名专业人员显示，保险公司的67％仍需要通过“工作人员的经验，”企业的45％仍依赖于“调节成员直觉“来检测欺诈和识别高风险客户。然而，行业的快速发展，加快人员和其他问题的运动，大量的工作也导致目前缺乏员工的专业技能，经验不足，缺乏识别的欺诈和处理能力，这种情况下的。随着保险业的发展继续对员工的工作经验扩大以及科技，保险欺诈泄漏意味着千变万化，仅仅依靠一直难以解决的问题，欺诈。

除了这些重大问题，在打击保险公司欺诈作斗争的战争中，有许多数据方面的挑战。数据质量不高，零散的内部信息和外部信息共享难等问题，增加贸易和经营风险控制困难。

保险公司已经介入智能风险控制

自从2018年，保险技术和保险行业的深度整合，保险业进入了“智能空气控制阶段”，人工智能，大数据和事物的深度应用，如块链技术。

核智能风险控制管理是基于智能算法，采用适当的技术，“计算机”帮助“大脑”自动进行一系列的风险管理和控制操作的快速，准确，全面和有效执行的风险的风险识别业务方面评估，风险预警和风险管理等。。

在上述研究报告中提到中保，智能风险控制已与合规改变了以往，满足监管要求，风险管理，成本管理，重点是减少保险技术的风险，提升客户体验，优化风险控制的有效性。与风险控制的传统方式相比，智能风险控制优势明显。首先，智能风险控制有巨大的风险规则，支持风险筛查，筛查人工小风险的规则容易漏诊的全面覆盖； 第二，高风险的情况下，为提供风险预警方案的及时预警环节，防范风险的逆流； 第三，以响应客户的要求进行风险管理和控制，并灵活地修改和配置的引擎规则，把握风险控制电平阈值，个性化的风险管理； 第四，根据案件和多维数据输入，机器学习进化和迭代，提高风险控制的精度和新的风险类别作出反应的调查结果反馈。

“证券日报”记者发现，涉案人员已被卷入了不同程度的保险智能风险控制相关领域目前的保险产业链各方。首先，监管者的角度来看，以支持新技术在保险风险控制中的应用是在“反保险欺诈应用指南”中明确指出，“要利用大数据分析的云技术平台和风险信息库历史档案资料，建设规则，模型，网络分析，欺诈，智能识别系统“是欺诈或团伙案件。其次，从保险公司的角度来看，大公司继续在智能风险管理转型投入资源，积累了丰富的实践经验。最后，第三方代理行业，多数企业都开始在尝试做出了积极的客户风险评估，欺诈和其他债权投资显著资源。