大數(shù)據(jù)與車險反欺詐模型構(gòu)建

盧文龍

中華聯(lián)合財產(chǎn)保險股份有限公司

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大數(shù)據(jù)與車險反欺詐模型構(gòu)建

盧文龍

中華聯(lián)合財產(chǎn)保險股份有限公司

保險欺詐幾乎自保險誕生之日起就如影隨形，而且隨著經(jīng)濟的發(fā)展和科技的進步，欺詐形式更隱蔽，手段也更多樣。一起起保險欺詐案件如巨壩之螻蟻，不僅侵蝕著保險公司的利益，而且擾亂了正常的經(jīng)濟秩序。嚴厲打擊保險欺詐，已經(jīng)成為行業(yè)共識。保險公司在與不法分子“道高一尺，魔高一丈”的反復較量中，反欺詐投入越來越大，科技化水平越來越高。本文將以大數(shù)據(jù)應(yīng)用為藍本，就如何構(gòu)建車險反欺詐模型作一介紹。

一、問題的提出

(一)欺詐數(shù)量呈上升趨勢

馬克思曾經(jīng)說過，如果有300%的利潤，就會有人鋌而走險，甘冒上絞刑架的危險。在巨大的利益和不良動機的驅(qū)使下，保險欺詐如洪水猛獸咆哮而來，而且欺詐案件數(shù)量呈逐年上升態(tài)勢。下表為某保險公司近三年欺詐案件情況的統(tǒng)計。數(shù)據(jù)顯示，該公司保險欺詐金額呈逐年增長態(tài)勢，且增幅擴大。這從一個側(cè)面反映了行業(yè)反欺詐形勢十分嚴峻。

保險欺詐也是全球性問題。比如英國，2006年保險欺詐金額占總賠款金額的比例為23%，2008年則上升到了27%，這其中還不包括雖有懷疑但無法拒賠的案件。

(二)欺詐類型日趨多樣

從目前情況看，保險欺詐類型呈多樣化、隱蔽化趨勢。就車險而言，主要有以下幾種情形：偽造事故現(xiàn)場騙賠、更換駕駛員騙賠、車輛套牌騙賠、虛構(gòu)第三者騙賠、重復索賠、“倒簽單”騙賠、擴大損失騙賠、 偽造理賠單證騙賠等等。騙賠形式五花八門，給反欺詐工作帶來了較大挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的反欺詐手段已經(jīng)難以適應(yīng)當前反欺詐工作的需求。如何快速鎖定欺詐案件，并有針對性地開展調(diào)查，是行業(yè)亟待攻破的難題。

表 某保險公司近三年欺詐案件情況統(tǒng)計

(三)欺詐案件呈團伙化趨勢

現(xiàn)階段的保險欺詐分工更細、專業(yè)性更高，呈團伙化作案趨勢，也就是業(yè)內(nèi)所說的串謀欺詐。就車險欺詐案件而言，可能會涉及被保險人、維修廠、醫(yī)療機構(gòu)等多個串謀方，甚至保險公司員工、公安機關(guān)也會參與其中。串謀方往往與保險公司共同擁有一部分客戶資源(如車主既可能是保險公司的客戶，也可能是修理廠的客戶)，導致串謀方為了維護其所謂的“客戶利益”，不經(jīng)意間就成了騙賠的參與者。由于保險欺詐加入了串謀方利益，導致欺詐金額越來越高，保險公司的反欺詐成本也隨之增高。同時，由于串謀方多為專業(yè)機構(gòu)，欺詐的專業(yè)性更高，反欺詐難度越來越大。當前，隨著經(jīng)濟全球化的不斷發(fā)展，有的欺詐案件已經(jīng)呈現(xiàn)出跨國作案的趨勢，給欺詐案件的取證調(diào)查、損失追償帶來較大不便。

就保險公司而言，如何防范和抵御保險欺詐，主要取決于自身的反欺詐能力。傳統(tǒng)的反欺詐主要依托理賠人員的責任心和工作技能，但是隨著反欺詐難度的不斷加大，單純以理賠人員為主導的反欺詐模式，既費時又費力，而且反欺詐成效難以保證。行業(yè)需要探索新的保險反欺詐技術(shù)，彌補單純依賴人力的不足。

二、大數(shù)據(jù)應(yīng)用

(一)大數(shù)據(jù)在保險領(lǐng)域的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)又稱海量數(shù)據(jù)，是指涉及的資料量規(guī)模巨大，無法通過目前主流軟件工具擷取和處理，需要通過新的處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的信息資產(chǎn)。

目前，大數(shù)據(jù)已經(jīng)在各行各業(yè)有了廣泛應(yīng)用，涉及金融、航空、醫(yī)療、氣象預報、災(zāi)害預警等多個領(lǐng)域。具體到保險領(lǐng)域也將大有作為。

一是承保環(huán)節(jié)，可以快速高效地獲取投保人、被保險人的個人信息，準確判斷其投保意圖和出險概率等，防范風險于未然。

二是保險期間，可以通過大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)及時獲知被保險人或保險標的風險狀況的變化情況，以便采取有針對性的防范措施。

三是出險時，通過大數(shù)據(jù)應(yīng)用，建立反欺詐模型，實現(xiàn)案件與大數(shù)據(jù)“記憶”的比較，快速準確地獲取相關(guān)情況及數(shù)據(jù)，有效識別欺詐案件。

(二)大數(shù)據(jù)應(yīng)用于反欺詐工作需解決的若干問題

1.欺詐風險信息庫的建立

大數(shù)據(jù)應(yīng)用于反欺詐工作的直接體現(xiàn)就是欺詐風險信息庫(也稱為數(shù)據(jù)平臺)的建立，這是建立反欺詐模型的基礎(chǔ)和前提。就好比廚師能否做出一桌好菜，既取決于廚師的手藝，也取決于原材料的質(zhì)量好壞和是否充足。欺詐風險信息庫是否足夠強大，取決于數(shù)據(jù)量的大小及其規(guī)范性和完整性。目前，由于各保險公司的信息錄入要求和提取方式不盡相同，所以統(tǒng)一行業(yè)理賠服務(wù)標準和評價指標體系，實現(xiàn)理賠基礎(chǔ)信息尤其是欺詐風險信息的無縫對接、可實時查詢和有效回溯，是建立欺詐風險信息庫的重要保障。

2.客戶理賠信息的共享

目前，我國中外資保險經(jīng)營主體有一百多家，僅財險經(jīng)營主體就有六十多家，市場競爭之激烈有目共睹。千方百計獲取客戶信息、主動挖掘客戶，是各保險經(jīng)營主體參與市場競爭的主要手段。出于競爭的考慮，各保險經(jīng)營主體都極不情愿讓競爭對手獲知本公司的客戶信息。所以，共享客戶信息并確保有效加密，是大數(shù)據(jù)應(yīng)用面臨的難點。要解決好這一問題，需要保險監(jiān)管部門的有效監(jiān)管、社會各界的大力支持，更需要各保險經(jīng)營主體的積極配合和強力推動。

3.商業(yè)保險和社會保險之間信息的實時對接

商業(yè)保險和社會保險有很多區(qū)別，就數(shù)據(jù)性質(zhì)而言，社會保險有很多商業(yè)保險難以企及的優(yōu)勢：一是社會保險數(shù)據(jù)更全面。社會保險的對象是所有勞動者，具有強制性和法定性，參與投保的群體很大，這正是大數(shù)據(jù)應(yīng)用的前提條件。二是社會保險數(shù)據(jù)質(zhì)量更高。社會保險由政府主導，很多信息可以在政府部門間實現(xiàn)數(shù)據(jù)交換和驗證，參保人造假空間很小，數(shù)據(jù)質(zhì)量更高。三是社會保險數(shù)據(jù)更權(quán)威。隨著社會保險管理體制的不斷健全，與社會保險相關(guān)的政策信息日臻完善，充分體現(xiàn)國家一段時期的政策導向，更具權(quán)威性。所以，實現(xiàn)商業(yè)保險和社會保險之間信息的實時對接，可以充分利用社會保險的信息資源，進一步豐富大數(shù)據(jù)模型的風險處置工具箱。

4.客戶隱私的保護

客戶隱私保護已經(jīng)成為一個時代課題，每天無休止的垃圾短信和騷擾電話已經(jīng)讓我們不勝其煩，這些都是客戶隱私泄露產(chǎn)生的后果。2013年，某大型保險公司因數(shù)據(jù)泄露產(chǎn)生的負面影響至今讓人心有余悸。所以，確保客戶信息安全，有效應(yīng)對數(shù)據(jù)“裸奔”，是大數(shù)據(jù)應(yīng)用必須解決的難題。

5.大數(shù)據(jù)風險的防范

相信很多人都了解光大證券的“烏龍指事件”。該事件不僅導致上證綜合指數(shù)在一分鐘內(nèi)上漲超5%，對公司經(jīng)營業(yè)績也產(chǎn)生了重大影響。光大證券稱，該事件的直接原因是公司在使用其獨立的套利系統(tǒng)時出現(xiàn)了問題。“烏龍指事件”給大數(shù)據(jù)應(yīng)用敲響了警鐘，一個小小的技術(shù)問題就可能引發(fā)災(zāi)難性的后果。

三、保險欺詐的風險因子

對車險理賠大數(shù)據(jù)進行分析，結(jié)合反欺詐工作實際，可以總結(jié)出車險欺詐的主要風險因子，這是建立反欺詐模型的重要依據(jù)。就目前車險市場狀況而言，保險公司常用的車險欺詐風險因子主要包含小碰撞卻產(chǎn)生大損失、車輛損失與報告的交通事故無關(guān)、被保險人購買的是最新型的汽車、出險車輛是破舊老車、出險時間離保險起訖較近、短期內(nèi)車輛連續(xù)出險多次、出險時間是夜間、報案人與駕駛員不一致、車輛多次出險但駕駛員不同、車輛批增險種后出險、同一報案電話涉及不同的出險車輛、非被保險人代報案、代領(lǐng)賠款等近40種。

這些風險因子大部分都是定性因子，要將其代入反欺詐模型，關(guān)鍵是要把定性因子合理地轉(zhuǎn)化為定量因子。在數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化過程中，要重點關(guān)注以下幾點：一是風險因子的定量分析直接影響風險結(jié)果，需要專業(yè)人員科學評估并反復驗證。二是數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化過程中既要保證重要信息占一定權(quán)重，又不能為了突出某一方面的風險，而弱化了其他風險。例如不能因為過于關(guān)注案件是否夜間出險，而忽略了車型老舊等風險因素。

車險欺詐風險因子會隨著保險市場環(huán)境、公司經(jīng)營管理狀況以及國家法律法規(guī)和誠信體系建設(shè)進程而改變，不同時期有不同特征，而且各地區(qū)由于民風民俗和地理環(huán)境等不同，也有較大差異。所以，設(shè)定風險因子不能“一刀切”，而應(yīng)結(jié)合公司實際情況，因時因地而定。

四、反欺詐模型的建立及應(yīng)用

(一)反欺詐模型運行原理

基于欺詐案件的風險因子和大數(shù)據(jù)支持，再經(jīng)過一定的數(shù)據(jù)處理，就可以建立反欺詐模型。反欺詐模型建立后，就可以形成一個閉環(huán)式的案件循環(huán)處理系統(tǒng)。如下圖所示。

閉環(huán)式案件循環(huán)處理系統(tǒng)主要有四個處理環(huán)節(jié)：一是對日常處理的欺詐案件進行綜合分析，提煉出欺詐案件風險因子；二是根據(jù)提煉的風險因子，設(shè)立數(shù)理識別模型，實現(xiàn)風險狀況量化處理；三是將日常處理案件導入識別模型，經(jīng)過一定的數(shù)理運算，識別出疑似欺詐案件并進行驗證處理； 四是根據(jù)新的欺詐案件風險狀況提煉新的風險因子，不斷豐富反欺詐模型，如此循環(huán)往復。

圖 保險期詐案件循環(huán)處理系統(tǒng)

(二)主要的反欺詐模型簡介

最早的欺詐風險識別主要集中在統(tǒng)計回歸工具的應(yīng)用，如PROBIT模型、LOGIT模型， 它們是最早的反欺詐模型。20世紀90年代末至21世紀初，通過進一步擴展模型參數(shù)和識別因子，一些功能強大的反欺詐模型相繼出現(xiàn)，如AAG欺詐識別模型、決策樹模型、RIDIT欺詐識別模型、專家識別系統(tǒng)等。

目前應(yīng)用較為廣泛的是專家識別系統(tǒng)，該模型能夠處理非線性數(shù)據(jù)，能夠隨時調(diào)整風險因子，提高識別效能，而且具有縮短學習曲線的效應(yīng)。

(三)反欺詐模型主要功能

就當前車險反欺詐工作現(xiàn)狀而言，反欺詐模型應(yīng)至少具備以下三項主要功能：

1. 防范理賠風險

主要是實現(xiàn)風險預警和風險定位。一是通過將欺詐風險因子植入反欺詐模型，實現(xiàn)高風險案件的理賠前自動風險預警，以便采取有針對性的處置措施。二是根據(jù)已有的風險規(guī)則，對高風險案件賦予相應(yīng)的風險分值，進一步提高案件風險識別效率，也為后續(xù)的KPI考核提供依據(jù)。三是對于已經(jīng)處理過的風險因素，反欺詐模型應(yīng)保留修改軌跡，為后續(xù)的理賠稽查提供參考。

2.提高理賠效率

車險反欺詐模型可以幫助我們有效識別欺詐案件，但是案件風險點和真實性還需要人工確認。車險反欺詐模型不能成為提高理賠效率的羈絆，更不能因風險認定錯誤而影響了客戶服務(wù)水平。所以，快速準確地鎖定欺詐案件及其主要風險點，逐案生成賠案審核報告，應(yīng)是車險反欺詐模型的一項基本功能。

3.規(guī)范理賠操作

車險反欺詐模型以準確、完整的理賠基礎(chǔ)數(shù)據(jù)為運行條件，如果基礎(chǔ)數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，可能無法有效識別風險。所以，應(yīng)對此類案件設(shè)置較高的風險分值。這是一個相互作用、互為推動的過程。較高的風險分值會促使理賠人員規(guī)范理賠操作，尤其對于一些關(guān)鍵信息，可以設(shè)置為強制必錄字段。理賠操作規(guī)范了，就會將一部分風險控制在前端，理賠管理水平自然也隨之提高，這是建立車險反欺詐模型的終極要求。

大數(shù)據(jù)是信息時代的寵兒，以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，構(gòu)建日益完善的反欺詐模型，一定可以在保險反欺詐領(lǐng)域大有作為。