● 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(guān)移送欺詐線索28005條，公安機關(guān)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(nèi)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(shù)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(shù)甄別欺詐風險
“保險詐騙技術(shù)的不斷升級，往往會給保險公司一個措手不及�！庇袠I(yè)內(nèi)人士表示，國內(nèi)保險欺詐主要出現(xiàn)在保額高的車險、意外險、重疾險相關(guān)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(guān)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(guān)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(shù)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(nèi)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(shù)，即通過投被保關(guān)系、手機號、郵箱、IP等10類強關(guān)系，及出險地點、報案地點、就診醫(yī)院等12類弱關(guān)系，實現(xiàn)各實體間的關(guān)聯(lián)，描繪出人、保單和案件的關(guān)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。
