风险防范
保险欺诈几乎自保险诞生之日 起就如 影 随 形，而 且 随 着 经
一 、问 题 的 提 出 （一 ）欺 诈 数 量 呈 上 升 趋 势
保险欺 诈 也 是 全 球 性 问 题。 比如英国，２００６ 年 保 险 欺 诈 金 额
济的发展 和 科 技 的 进 步，欺 诈 形
马 克 思 曾 经 说 过，如 果 有 占总 赔 款 金 额 的 比 例 为 ２３％，
商业保险和社会保险之间信息的 结出车险欺诈的主要风险因子，
车险欺诈风险因子会随着保
实时对接，可 以 充 分 利 用 社 会 保 这 是 建 立 反 欺 诈 模 型 的 重 要 依 险市场环 境、公 司 经 营 管 理 状 况
险的信息 资 源，进 一 步 丰 富 大 数 据。就目前 车 险 市 场 状 况 而 言， 以及国家法律法规和诚信体系建
应用为蓝 本，就 如 何 构 建 车 险 反 面反映了行业反欺诈形势十分严 赔、重复 索 赔、“倒 签 单 ”骗 赔、扩
欺诈模型作一介绍。
峻。
大损 失 骗 赔 、伪 造 理 赔 单 证 骗 赔
年份
欺 诈 金 额 （亿 元 ） 年增幅
表 某保险公司近三年欺诈案件情况统计
２０１１ 年 ０．９
２０１２ 年
闭环式案件循环处理系统主
超 ５％，对 公 司 经 营 业 绩 也 产 生 中，要重点关注以下几点：一是风 要有四个 处 理 环 节：一 是 对 日 常
了重大 影 响。 光 大 证 券 称，该 事 险因子的定量分析直接影响风险 处理的 欺 诈 案 件 进 行 综 合 分 析，
件的直接原因是公司在使用其独 结果，需 要 专 业 人 员 科 学 评 估 并 提炼出欺 诈 案 件 风 险 因 子；二 是
１．１ ２２．２％
２０１３ 年
１．５ ３６．４％
ＳＨＡＮＧＨＡＩＩ ＮＳＵＲＡＮＣＥ Ｊａｎｕａｒｙ ２０１５
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风险防范
等等。骗 赔 形 式 五 花 八 门，给 反
（一）大数据在保险领域的应 尽相同，所 以 统 一 行 业 理 赔 服 务
欺诈工作带来了较大挑战。传统 用
标准和评 价 指 标 体 系，实 现 理 赔
时代课题，每 天 无 休 止 的 垃 圾 短 无关、被 保 险 人 购 买 的 是 最 新 型 异。所以，设定风险因子不能“一
信和骚扰电话已经让我们不胜其 的汽车、出险车辆是破旧老车、出 刀切”，而 应 结 合 公 司 实 际 情 况，
烦，这些 都 是 客 户 隐 私 泄 露 产 生 险时间离 保 险 起 讫 较 近、短 期 内 因时因地而定。
式更隐 蔽，手 段 也 更 多 样。 一 起 ３００％的 利 润，就 会 有 人 铤 而 走 ２００８年则上升到了２７％，这其中
起保险 欺 诈 案 件 如 巨 坝 之 蝼 蚁， 险，甘冒 上 绞 刑 架 的 危 险。 在 巨 还不包括虽有怀疑但无法拒赔的
不仅侵蚀 着 保 险 公 司 的 利 益，而 大的利 益 和 不 良 动 机 的 驱 使 下， 案件。
的反欺诈手段已经难以适应当前
大数据 又 称 海 量 数 据，是 指 基础信息尤其是欺诈风险信息的
反欺诈工作的需求。如何快速锁 涉及的资 料 量 规 模 巨 大，无 法 通 无缝对接、可 实 时 查 询 和 有 效 回
定欺诈案 件，并 有 针 对 性 地 开 展 过 目 前 主 流 软 件 工 具 撷 取 和 处 溯，是建 立 欺 诈 风 险 信 息 库 的 重
客户资 源 （如 车 主 既 可 能 是 保 险 人信息，准 确 判 断 其 投 保 意 图 和 知本公 司 的 客 户 信 息。 所 以，共
公司的客 户，也 可 能 是 修 理 厂 的 出险概率等，防范风险于未然。 享客户信 息 并 确 保 有 效 加 密，是
客 户 ），导 致 串 谋 方 为 了 维 护 其 所
高 一 尺，魔 高 一 丈 ”的 反 复 较 量 诈案件情 况 的 统 计。 数 据 显 示， 险而言，主要有以下几种情形：伪
中，反欺诈投入越来越大，科技化 该公司保险欺诈金额呈逐年增长 造事故现 场 骗 赔、更 换 驾 驶 员 骗
水平越来越高。本文将以大数据 态势，且 增 幅 扩 大。 这 从 一 个 侧 赔、车辆套牌骗赔、虚构第三者骗
导的反欺诈模式，既费时又费力， 原材料 的 质 量 好 坏 和 是 否 充 足。 假空间 很 小，数 据 质 量 更 高。 三
而且反欺诈成效难以保证。行业 欺诈风险信息库是否足够强大， 是社会保险数据更权威。随着社
需要探 索 新 的 保 险 反 欺 诈 技 术， 取决于数据量的大小及其规范性 会保险管 理 体 制 的 不 断 健 全，与
区 别 ，就 数 据 性 质 而 言 ，社 会 保 险
展，有的 欺 诈 案 件 已 经 呈 现 出 跨
（二）大数据应用于反欺诈工 有 很 多 商 业 保 险 难 以 企 及 的 优
国作案的 趋 势，给 欺 诈 案 件 的 取 作需解决的若干问题
势：一 是 社 会 保 险 数 据 更 全 面。
证调查、损失追偿带来较大不便。 １．欺诈风险信息库的建立 社会保 险 的 对 象 是 所 有 劳 动 者，
可能引发灾难性的后果。
险，而弱 化 了 其 他 风 险。 例 如 不 别模型，经过一定的数理运算，识
三 、保 险 欺 诈 的 风 险 因 子
能因为过于关注案件是否夜间出 别出疑似欺诈案件并进行验证处
对车 险 理 赔 大 数 据 进 行 分 险，而忽 略 了 车 型 老 旧 等 风 险 因 理；四 是 根 据 新 的 欺 诈 案 件 风 险
加入了串 谋 方 利 益，导 致 欺 诈 金 便采取有针对性的防范措施。 持，更需 要 各 保 险 经 营 主 体 的 积
额越来越 高，保 险 公 司 的 反 欺 诈
三是出 险 时，通 过 大 数 据 应 极配合和强力推动。
成本也 随 之 增 高。 同 时，由 于 串 用，建立反欺诈模型，实现案件与
二是保 险 期 间，可 以 通 过 大 大数据应用面临的难点。要解决
谓的“客 户 利 益”，不 经 意 间 就 成 数据网络及时获知被保险人或保 好这一问 题，需 要 保 险 监 管 部 门
了骗赔的参与者。由于保险欺诈 险标的风 险 状 况 的 变 化 情 况，以 的有效监 管、社 会 各 界 的 大 力 支
户 信 息 安 全，有 效 应 对 数 据 “裸 批增险种 后 出 险、同 一 报 案 电 话
基于欺诈案件的风险因子和
奔”，是大数据应用必须解决的难 涉及不同 的 出 险 车 辆、非 被 保 险 大数据支 持，再 经 过 一 定 的 数 据
题。
人代报案、代领赔款等近４０种。 处理，就 可 以 建 立 反 欺 诈 模 型。
（二）主要的反欺诈模型简介 定位。一是通过将欺诈风险因子
及被保险人、维修厂、医疗机构等 多个领域。具体到保险领域也将 信息、主动挖掘客户，是各保险经
多个串谋方，甚至保险公司员工、 大有作为。
营主体参与市场竞争的主要手
公安机关也会参与其中。串谋方
一是承 保 环 节，可 以 快 速 高 段。出于 竞 争 的 考 虑，各 保 险 经
往往与保险公司共同拥有一部分 效地获取 投 保 人、被 保 险 人 的 个 营主体都极不情愿让竞争对手获
细 、专 业 性 更 高 ，呈 团 伙 化 作 案 趋
目前，大 数 据 已 经 在 各 行 各 主体有一 百 多 家，仅 财 险 经 营 主
势，也就是业内所说的串谋欺诈。 业有 了 广 泛 应 用，涉 及 金 融、航 体就有六 十 多 家，市 场 竞 争 之 激
就车险欺 诈 案 件 而 言，可 能 会 涉 空、医疗、气 象 预 报、灾 害 预 警 等 烈有目共睹。千方百计获取客户
且扰乱了正常的经济秩序。严厉 保险欺诈如洪水猛兽咆哮而来，
（二 ）欺 诈 类 型 日 趋 多 样
打击保险 欺 诈，已 经 成 为 行 业 共 而且欺诈案件数量呈逐年上升态
从目前 情 况 看，保 险 欺 诈 类
识。保险 公 司 在 与 不 法 分 子 “道 势。下表为某保险公司近三年欺 型呈多 样 化、隐 蔽 化 趋 势。 就 车
５．大 数 据 风 险 的 防 范
这些风险因子大部分都是定 反欺诈模 型 建 立 后，就 可 以 形 成
相信很多人都了解光大证券 性因子，要将其代入反欺诈模型， 一 个 闭 环 式 的 案 件 循 环 处 理 系
的“乌龙指事件”。该事件不仅导 关键是要把定性因子合理地转化 统。如下图所示。
致上证综合指数在一分钟内上涨 为定量 因 子。在 数 据 转 化 过 程
立 的 套 利 系 统 时 出 现 了 问 题。 反复验证。二是数据转化过程中 根据提炼 的 风 险 因 子，设 立 数 理
“乌龙指事件”给大数据应用敲响 既要保 证 重 要 信 息 占 一 定 权 重， 识别模型，实 现 风 险 状 况 量 化 处
了警钟，一 个 小 小 的 技 术 问 题 就 又 不 能 为 了 突 出 某 一 方 面 的 风 理；三是 将 日 常 处 理 案 件 导 入 识
的后果。２０１３年，某 大 型 保 险 公 车辆连续 出 险 多 次、出 险 时 间 是
四、反欺 诈 模 型 的 建 立 及 应
司因数据泄露产生的负面影响至 夜间、报案人与驾驶员不一致、车 用
今让人 心 有 余 悸。 所 以，确 保 客 辆多次出 险 但 驾 驶 员 不 同、车 辆
（一 ）反 欺 诈 模 型 运 行 原 理
主要依托理赔人员的责任心和工 建立反欺诈模型的基础和前提。 质量更 高。社 会 保 险 由 政 府 主
作技能，但 是 随 着 反 欺 诈 难 度 的 就好比 厨 师 能 否 做 出 一 桌 好 菜， 导，很多 信 息 可 以 在 政 府 部 门 间