反保險欺詐持續升級:三年要做九項規劃 重點涵蓋三大險種

反保險欺詐持續升級:三年要做九項規劃 重點涵蓋三大險種
2021年05月10日 19:47 21世紀經濟報道

  原標題:反保險欺詐持續升級:三年要做九項規劃,重點涵蓋三大險種

  記者:李致鴻

  保險反欺詐持續升級。

  在銀保監會發布《關于做好2021年大數據反保險欺詐工作的通知》后,中國保險行業協會于近日發布《關于召開中國保險行業協會反保險欺詐專業委員會委員大會通訊會議的通知》,正式啟動反保險欺詐專業委員會常務委員換屆工作,并醞釀出臺三年工作規劃(2021-2023年)。

  保險領域欺詐比例高

  保險反欺詐任重道遠。2018年4月,原保監會印發《反保險欺詐指引》;2021年3月,銀保監會發布《關于做好2021年大數據反保險欺詐工作的通知》及《大數據反保險欺詐手冊》(2021版)。

  根據國際保險監督官協會的測算,保險領域欺詐比例高,手段多樣難以防范,全球每年約有20%至30%的保險賠款涉嫌保險欺詐。

  這樣的例子不勝枚舉。例如,經營一家船舶修理公司的劉某不僅為公司投保了雇主責任險,還為員工投保了團體意外傷害險。但令人意想不到的是,劉某伙同他人編造未曾發生的保險事故或者夸大損失程度,以提供虛假的病歷材料和事故證明的方式騙得工傷認定和傷殘鑒定后,向保險公司申請理賠,騙取保險金。

  某財產險公司車險業務負責人坦言,目前,車險理賠面臨的風險主要分為定損風險、欺詐風險、合約風險三大類,表現形式主要為重復或超額投保和索賠,不實告知,偽造損失、偽造投保和出險時間,夸大或擴大損失,修換標準及尺度不一。

  根據《中國保險行業協會反保險欺詐專業委員會三年工作規劃(2021-2023年)(審議稿)》,將在2023年前完成九項主要工作。

  具體而言,包括建立健全意外險風險名單行業共享機制,建立意外險反欺詐交流平臺,制定反欺詐行業組織的制度規范,加快行業反欺詐信息系統建設,組織召開反欺詐經驗交流會,研究建立保險欺詐風險統計指標,加大反欺詐培訓力度,開展反欺詐宣傳教育活動,探索區塊鏈等科技在反欺詐領域的應用。

  例如,2021年完成車險、農險的反欺詐應用整合,形成多險種高風險數據庫,面向行業提供風險對象查詢服務,以線上化方式提供反欺詐生態作業服務。2022—2023年逐步完善反欺詐信息系統功能,引進外部數據形成對行業反欺詐工作的支撐,為保險機構提供智能反欺詐服務。

  2021年8月底前發布《中國保險行業欺詐風險報告》,年底前研究形成初版指標。2022年在征求行業意見基礎上,根據指標進行風險情況統計收集,2023年根據指標收集及應用情況逐步完善。

  探索促進區塊鏈技術的應用

  值得一提的是,在這九項工作中,運用利用大數據、人工智能、區塊鏈技術反保險欺詐,亦被進一步提上日程。

  例如,結合保險公司在區塊鏈方面的應用研究情況,2021年前形成《區塊鏈反欺詐應用前景報告》,通過試點探索的方式,積極探索促進區塊鏈技術在反欺詐領域的應用和推廣,提升行業整體風險防范能力。

  事實上,這也是不少保險公司的現實選擇。

  公開資料顯示,2015年至2018年三年間,某修理廠員工利用自己馬自達轎車多次與私家車發生碰撞,某保險公司通過IFD社交網絡分析系統自動織網,發現馬自達轎車與沃爾沃轎車發生碰撞后,沃爾沃再次碰撞現代轎車。一年后現代再次碰撞馬自達,形成了三車碰撞循環,通過IFD網絡分析,上述情況存在此網絡共計12臺轎車。通過車輛、人員、修理廠屬性分析得知,相關人員為某修理廠員工及其家屬,依據智能調查系統規則部署,對這些人所有歷史案件“跑批”,確認車輛損傷情況屬同一作案類型即低端撞高端,通過智能審計系統數據跑批,確認這些人拼湊主要以高端車左/右前角碰撞低端車單側損失,制造道路強制并線事故。

  另一家保險公司回復稱,公司持續完善保險欺詐風險識別與排查機制,通過設立風險清單,對欺詐風險進行合理歸類,成為后續分析的重要依據;采用多方位的風險調查,并在系統中嵌入疑似風險人員記錄、標識和篩查功能,起到實時提醒的作用;另外,針對特定的案件專項排查,多方面措施并行,提高反欺詐風險的事前識別與預警。

  對于這些新技術在保險反欺詐領域的運用,清華五道口金融研究院研究總監朱俊生指出,大數據技術可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,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,實現共贏。

  一位保險公司人士指出,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:陳嘉輝

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