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构建智能风控模型 提升反保险欺诈技术

2018-12-18 14:18:12    来源:中国保险报网|0

从国际保险市场来看,保险欺诈风险数额巨大,各主要发达国家相继出台应对措施。据国际保险监督官协会的测算,全球每年的保险欺诈金额约占保险业赔款总额的20%-30%。

加拿大每年保险欺诈赔偿金额超过10亿加元,由加拿大保险局专门建立了全国保险赔案数据库,保险公司可以通过全国数据库对保险欺诈进行调查,保险局提供反保险欺诈教育和指导。美国1989年至2016年反欺诈执法机构共计处理7216件保险欺诈诉讼,追回损失达366亿美元。近年来美国的保险欺诈方面的新增诉讼逐年呈现递增趋势,保守估计每年保险欺诈赔偿金额将近12亿美元。美国于1992年成立全美反保险欺诈办公署(NationalInsuranceCrimeBureau,ICB),是第一个全国范围的保险反欺诈机构,该机构在保险赔案数据共享、反欺诈调查协同方面发挥作用。

就相关专业人士预测,我国每年发生保险欺诈案件上百件,保守估计涉案金额高达数亿元人民币。据统计,仅2015年上半年,业外诈骗类司法案件182起,涉案金额约1.87亿元,涉及人员391人,同比上升54%。近年来,国内保险欺诈日益严重。

笔者通过对国内保险欺诈案件的梳理与归类分析,探究导致保险欺诈风险形成的内部外部因素,并在此基础上提出研究反保险欺诈相关的解决方法、技术模型和管控机制的相关建议。

典型的保险欺诈案例分析

近年来,保险欺诈手法不断翻新,尤其是随着互联网保险渠道发展,典型的保险欺诈场景由线下转移到线上互联网渠道,典型的保险欺诈在互联网渠道以意外险、健康险、航班延误险最为突出,传统线下的车险、农险、仓单质押保险等业务也是保险欺诈的重灾区。

在互联网保险渠道,保险公司的大部分业务通过第三方网络平台销售,由于保险公司与第三方网络平台的合作关系处于较弱势的地位,保险公司不能要求第三方网络平台进行较为严格的核保等风控手段,甚至很难获得互联网渠道产品的详细数据。这就造成了保险公司对于互联网渠道产品在承保端的风险难以把控,存在极大的风险隐患。即使保险公司在理赔端发现欺诈案件,进行事后诉讼,追索挽回损失的难度也非常大,为追索保险欺诈损失所付出的管理成本和精力之大,导致保险公司常常有心无力。这是由于我国地域分布广、各地人文法律环境千差万别。

保险欺诈典型案例:

?投保人购买了多家保险公司的网销意外险后,自杀身亡,受益人累计获得高额赔偿。

?投保人在多家保险公司网络渠道购买了意外住院津贴保险,通过伪造意外事故,并伪造住院记录,每天获得津贴。

?保险欺诈团伙发现某些航班延误的特点,借用多个身份信息在网络投保航班延误险,进行保险欺诈。

?投保人网络购买意外身故保险之后,伪造被保险人身故,或用其他死亡人员冒充被保险人,获得赔偿。

?被保险人已经患病或残疾,在购买了意外医疗或意外残疾后,短时间内就报告出险,申请理赔。

?投保人伪造妻子的签字,用妻子身份证投保购买了多份意外身故保险,保额较高,受益人制造事故杀害妻子获得理赔。

?犯罪团伙购买二手豪车碰瓷,多次以无责方发生交通事故,事故多为小额赔付案件,作案方式隐蔽,不易引起保险公司关注;事故发生后,通过固定的修理厂赚取修理差价。

?修理厂人员伙同某保险公司员工,通过套用旧件、故意制造道路事故、伪造交警事故认定书等方式进行保险诈骗。内外相互勾结,利用修理与保险理赔的工作便利实施保险欺诈的案件其危害性较大,涉案金额巨大、难以发现。

?农业养殖保险,农户没有饲养猪,无标的空投保欺诈,投保时用邻居饲养的猪进行投保,骗取保费补贴,用病死猪进行索赔。

?仓单质押保险,仓库与货主方虚构仓单,或者将已出库货物进行重复投保,进行保险欺诈。

内外部因素造成保险欺诈风险扩大

可以说内外部因素的综合作用造成保险欺诈风险逐步扩大,而且风险日益复杂化,对反保险欺诈带来巨大的挑战。

对于保险欺诈的外部因素主要是道德风险、信用环境问题。外部因素导致的保险欺诈有以下特点:第一,实施主体混杂,主观性较强,呈现合谋趋势;第二,欺诈手段繁多,欺诈情景动态变化较大;第三,信息不对称导致欺诈行为极具隐蔽性。

外部欺诈类型由以往的传统个体偶发型,逐步转化为特定区域、特定模式,近年来进一步升级为团伙组织型保险欺诈犯罪。传统个体偶发型是个人行为,有一定的随机性特征。而团伙组织型专门针对保险公司管控漏洞,属于有组织的分工协作,形成保险欺诈的作业链条,其危害性高,导致的损失巨大。

保险公司自身的内部因素主要包括以下方面:

一是欺诈风险防范意识不强,专业管理人才稀缺。从公司高级管理层到普通员工,缺乏风险意识和对风险的敏感性,同时缺乏风险管理和防范的理念。风险管理理论发展滞后,风险管理人才不足,专业的欺诈风险管理人才尤其稀缺。

二是管理手段单一,管理工具匮乏。尚未建立行之有效的欺诈风险管理制度,未能从风险的识别、计量、监测以及控制等整套流程来管理欺诈风险。尚未充分利用风险管理信息系统,也缺少适用于保险欺诈风险控制的模型和技术平台,无法适应大量风险信息处理的要求,更无法做出预警。

三是欺诈风险相关损失数据的积累不足。现阶段业内各保险公司欺诈事件的相关数据积累少,理论上对欺诈风险的认识不到位,造成多年来缺乏针对欺诈事件全面的数据记录,欺诈风险大多以定性记录为主,缺乏对事故所造成的实际与潜在损失额的分析与记录。

四是欺诈风险信息传递不及时,信息披露不全面。管理者出于不同原因,对大量损失较小的欺诈风险采用“就地消化”的策略,对损失较大的风险在上报时也进行了“过滤加工” ,造成公司高层决策者难以真正了解风险状况,行业内信息不共享,整体欺诈风险管理水平难以提升。

用智能风控模型提升反保险欺诈技术

2018年2月11日颁布的《反保险欺诈指引》,旨在构建保险行业欺诈风险管理规范和反欺诈技术标准,进一步防范和化解保险欺诈风险。这一规定的出台明确国内保险行业开展反保险欺诈总体安排,是保险行业开展反保险欺诈的纲领性指导文件。

如何提升反保险欺诈的技术能力,已成为保险行业亟需解决的问题。

目前的反保险欺诈多集中在理赔端进行事后的分析与管控,但是受制于诉讼法律环境,对于欺诈案件的诉讼和追索难度非常大。很多时候,保险公司明明发现了欺诈赔案,但是不能追回欺诈造成的损失。

在反保险欺诈技术方面,行业领先的智能风控模型非常契合保险公司实际需求。该模型的特点是应用于承保端,专门针对反欺诈的事前防范。能及时发现欺诈风险较大的投保。另外,保险欺诈风险常常动态变化,新的欺诈手法层出不穷、花样翻新。通过内设的机器学习与模型引擎动态进化技术,智能风控模型具备自适应学习能力,不断针对新保险欺诈风险的变化进行迭代升级。

如何构建智能风控模型机制?从行业专家的观点来看,需要从数据收集整理分析、欺诈风险因子选择、模型校验、鉴别规则选定方面开展工作。

将智能风控模型应用于网络保险渠道承保端口,投保人在线填写经模型选定的投保信息,智能模型对投保人进行甄别,如发现有较大的欺诈风险,将向保险公司进行预警提示,根据欺诈风险等级,保险公司系统将安排相应核保人员进行查验。智能风控模型作为反保险欺诈的主要技术方案,为解决保险欺诈这一行业痛点带来新的契机。

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