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數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代機(jī)動(dòng)車(chē)輛保險(xiǎn)反欺詐的大數(shù)據(jù)智能化研究

2024-07-29 00:00:00高景濤
中國(guó)商界 2024年7期

隨著欺詐手段日益復(fù)雜化和智能化,傳統(tǒng)的偵測(cè)和防范策略逐漸顯現(xiàn)出其局限性,這不僅給保險(xiǎn)公司帶來(lái)巨大的經(jīng)濟(jì)損失,同時(shí)也對(duì)保險(xiǎn)業(yè)的公信力和穩(wěn)定性構(gòu)成了威脅。在這種背景下,保險(xiǎn)行業(yè)急需采納更先進(jìn)、更高效的技術(shù)和方法以應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)。

機(jī)動(dòng)車(chē)輛保險(xiǎn)欺詐狀況概述

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代,機(jī)動(dòng)車(chē)輛保險(xiǎn)欺詐問(wèn)題呈現(xiàn)出前所未有的復(fù)雜性和挑戰(zhàn)性。這一時(shí)期的特點(diǎn)是信息技術(shù)的廣泛應(yīng)用和高速發(fā)展,尤其是大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和人工智能等技術(shù)融入保險(xiǎn)業(yè)務(wù)中,為保險(xiǎn)欺詐提供了新的手段和策略。保險(xiǎn)欺詐的基本模式包括投保人或相關(guān)人員通過(guò)虛構(gòu)或夸大機(jī)動(dòng)車(chē)輛損毀事實(shí)以及隱瞞真相等方法騙取保險(xiǎn)人賠償?shù)谋kU(xiǎn)金。這些欺詐行為不僅是故意且自愿的違法行為,而且往往涉及多方勾結(jié),包括投保人、被保險(xiǎn)人、受益人,甚至是修理廠和二手車(chē)行人員。

在我國(guó),車(chē)險(xiǎn)欺詐的三大特征尤其值得關(guān)注,它們分別是:欺詐形式的多樣化、欺詐手段的專業(yè)化、犯罪主體的團(tuán)隊(duì)化。

具體來(lái)說(shuō),隨著科技的進(jìn)步,特別是信息技術(shù)的飛速發(fā)展,車(chē)險(xiǎn)欺詐手段呈現(xiàn)出前所未有的多樣性。這種多樣化表現(xiàn)在欺詐者利用新技術(shù)和工具來(lái)設(shè)計(jì)和實(shí)施欺詐計(jì)劃。例如,簡(jiǎn)單的擺放現(xiàn)場(chǎng)欺詐,即通過(guò)有意擺放車(chē)輛殘骸來(lái)偽造事故現(xiàn)場(chǎng),以騙取保險(xiǎn)金。二次碰撞則是在一次真實(shí)事故后,故意制造第二次碰撞,以夸大損失。更為復(fù)雜的手段則是故意出險(xiǎn)和虛報(bào)盜搶,這涉及精心策劃的事故和對(duì)事故經(jīng)過(guò)的虛構(gòu)等方式。這些手段的共同點(diǎn)在于它們的隱蔽性使得保險(xiǎn)公司在不進(jìn)行深入調(diào)查的情況下難以識(shí)別真假。而且,近年來(lái),隨著某些相關(guān)職業(yè)人員,如汽修廠工作人員、4S店員工或二手車(chē)行人員的介入,車(chē)險(xiǎn)欺詐手段日益專業(yè)化。這些從業(yè)者由于對(duì)汽車(chē)維修和保險(xiǎn)流程的深入了解,能夠巧妙地利用保險(xiǎn)公司的政策漏洞進(jìn)行欺詐。例如,他們可能故意制造交通事故,或是編造從未發(fā)生的事故,并提供虛假的理賠材料等。這種專業(yè)化的欺詐行為難以被普通的審核流程所識(shí)別,因而給保險(xiǎn)公司帶來(lái)了巨大的風(fēng)險(xiǎn)和損失。此外,車(chē)險(xiǎn)欺詐行為的犯罪主體呈現(xiàn)出從個(gè)人到團(tuán)伙的轉(zhuǎn)變。團(tuán)體化的欺詐行為意味著多個(gè)人協(xié)同作案,且需要采取更加精密和隱蔽的手段來(lái)執(zhí)行欺詐計(jì)劃。這種轉(zhuǎn)變使得保險(xiǎn)公司的取證和打擊工作變得極為困難。同時(shí),欺詐團(tuán)伙通常具備較強(qiáng)的規(guī)避能力和反偵察能力,其“偵查結(jié)果”則促進(jìn)他們的行為模式和作案手法不斷更新,以適應(yīng)保險(xiǎn)公司的反欺詐措施。

面對(duì)這種復(fù)雜且日益嚴(yán)峻的欺詐形勢(shì),保險(xiǎn)行業(yè)應(yīng)采用更為先進(jìn)和有效的技術(shù)手段來(lái)應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)。其中,大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的應(yīng)用在這方面顯示出巨大潛力。通過(guò)大數(shù)據(jù)分析,保險(xiǎn)公司能夠監(jiān)控和分析大量保險(xiǎn)索賠數(shù)據(jù),從而識(shí)別出異常模式和潛在的欺詐行為。人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用則可以提高識(shí)別欺詐案件的準(zhǔn)確率,特別是在處理復(fù)雜數(shù)據(jù)集和識(shí)別微妙的欺詐跡象方面表現(xiàn)出色。此外,高效的自動(dòng)化欺詐監(jiān)測(cè)系統(tǒng)可以進(jìn)一步提高反欺詐工作的效率和有效性。

綜上所述,在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代背景下,機(jī)動(dòng)車(chē)輛保險(xiǎn)欺詐的問(wèn)題顯得更為復(fù)雜和多樣化。保險(xiǎn)行業(yè)必須采納并應(yīng)用先進(jìn)技術(shù),如大數(shù)據(jù)和人工智能,來(lái)提高其反欺詐能力,以應(yīng)對(duì)這些新的挑戰(zhàn)。通過(guò)這些技術(shù)的應(yīng)用,不僅可以提高保險(xiǎn)公司的欺詐檢測(cè)能力,提升欺詐檢測(cè)的準(zhǔn)確性和效率,還能幫助公司更好地管理風(fēng)險(xiǎn),減少因欺詐行為帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)損失。只有這樣,保險(xiǎn)行業(yè)才可以在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過(guò)程中實(shí)現(xiàn)更健康和可持續(xù)的發(fā)展。

大數(shù)據(jù)在機(jī)動(dòng)車(chē)輛保險(xiǎn)反欺詐中的應(yīng)用

隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的持續(xù)發(fā)展和完善,其在保險(xiǎn)反欺詐領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)得到顯著擴(kuò)展,為保險(xiǎn)公司提供了強(qiáng)大的工具以識(shí)別和防范欺詐行為。大數(shù)據(jù)技術(shù)通過(guò)綜合收集、分析大量數(shù)據(jù),不僅能提供深入的洞見(jiàn),還能幫助保險(xiǎn)公司揭示和預(yù)防潛在的欺詐風(fēng)險(xiǎn),其作用具體體現(xiàn)在以下幾點(diǎn):

一是實(shí)現(xiàn)對(duì)欺詐模式的識(shí)別。通過(guò)深入分析歷史數(shù)據(jù),保險(xiǎn)公司能夠識(shí)別出欺詐行為的特定模式和特征。這一過(guò)程涉及對(duì)索賠數(shù)據(jù)的多維度分析,包括但不限于索賠的頻率、金額、地點(diǎn)、時(shí)間以及相關(guān)人員的行為模式等數(shù)據(jù)和信息。例如,通過(guò)分析索賠頻率與地點(diǎn)的關(guān)聯(lián)性,保險(xiǎn)公司可以發(fā)現(xiàn)某些地區(qū)的索賠頻率較高,從而引起對(duì)潛在欺詐行為的懷疑。再比如,通過(guò)分析索賠金額與事故類型的相關(guān)性會(huì)揭示出特定類型的事故被頻繁用于提高索賠金額的欺詐行為。

二是建立預(yù)測(cè)模型。基于大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果,保險(xiǎn)公司能夠構(gòu)建精確的預(yù)測(cè)模型。這些模型利用復(fù)雜的算法和大量的數(shù)據(jù)點(diǎn),能夠?qū)μ囟ㄋ髻r的欺詐風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行有效評(píng)估。例如,利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法,模型可以從歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并預(yù)測(cè)未來(lái)可能發(fā)生的欺詐行為,從而在索賠發(fā)生之前對(duì)潛在的欺詐案件進(jìn)行預(yù)測(cè)和識(shí)別。

三是對(duì)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與響應(yīng)。保險(xiǎn)公司可以通過(guò)持續(xù)的數(shù)據(jù)流分析,實(shí)時(shí)監(jiān)控索賠行為,及時(shí)識(shí)別和處理欺詐行為。這種實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)能夠快速響應(yīng)異常情況,大幅減少對(duì)公司資源和財(cái)務(wù)的損害。

四是提高綜合分析能力。這意味著數(shù)據(jù)分析不再局限于單一數(shù)據(jù)源,而是能夠整合來(lái)自多個(gè)數(shù)據(jù)源的信息,從而提供更全面的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估視角。例如,保險(xiǎn)公司將客戶的歷史索賠數(shù)據(jù)與其在社交媒體上的行為、公共記錄等信息相結(jié)合,可以更全面地評(píng)估客戶的整體風(fēng)險(xiǎn),從而做出更加準(zhǔn)確的決策。這種對(duì)于多元數(shù)據(jù)源綜合分析能力的提高,使得保險(xiǎn)公司能夠更有效地識(shí)別和預(yù)防潛在的欺詐行為,同時(shí)也為提供更個(gè)性化和精準(zhǔn)的保險(xiǎn)服務(wù)奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

總之,大數(shù)據(jù)技術(shù)在保險(xiǎn)反欺詐領(lǐng)域的應(yīng)用極大提高了檢測(cè)和預(yù)防欺詐行為的效率和準(zhǔn)確性。通過(guò)高級(jí)的數(shù)據(jù)分析、預(yù)測(cè)模型構(gòu)建以及實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的應(yīng)用,保險(xiǎn)公司能夠更有效地管理風(fēng)險(xiǎn),保護(hù)自身免受經(jīng)濟(jì)損失,同時(shí)也為整個(gè)保險(xiǎn)行業(yè)的健康和可持續(xù)發(fā)展作出貢獻(xiàn)。

應(yīng)對(duì)機(jī)動(dòng)車(chē)輛保險(xiǎn)欺詐行為的相關(guān)策略

在現(xiàn)代保險(xiǎn)業(yè)務(wù)環(huán)境中,尤其是在機(jī)動(dòng)車(chē)輛保險(xiǎn)領(lǐng)域,面對(duì)越來(lái)越復(fù)雜的欺詐案例,傳統(tǒng)的反欺詐流程已經(jīng)顯得力不從心。為應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn),一個(gè)基于大數(shù)據(jù)智能化的新反欺詐流程設(shè)計(jì)被提出。該流程融合了當(dāng)前智能車(chē)險(xiǎn)反欺詐系統(tǒng)的最佳實(shí)踐,并整合了如太平洋保險(xiǎn)、平安財(cái)險(xiǎn)等知名保險(xiǎn)公司的先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)。此外,該流程還包括運(yùn)用例如全車(chē)身壓感技術(shù)等一些前沿科技,這些技術(shù)極大地彌補(bǔ)了現(xiàn)有智能系統(tǒng)在處理復(fù)雜案件時(shí)可能遇到的限制。

流程的核心是建立一個(gè)全方位的前端數(shù)據(jù)庫(kù),該數(shù)據(jù)庫(kù)鏈接了多個(gè)關(guān)鍵數(shù)據(jù)源,包括公安、交警、銀行征信、地方治安監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)、醫(yī)院診斷結(jié)算和社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),形成了一個(gè)多維度的中央信息處理系統(tǒng)。這個(gè)系統(tǒng)不僅提供了廣泛的數(shù)據(jù)覆蓋,還在確保數(shù)據(jù)訪問(wèn)的安全性和合規(guī)性方面采取了嚴(yán)格措施,特別是對(duì)于敏感的公安交警數(shù)據(jù),系統(tǒng)實(shí)施了嚴(yán)格的訪問(wèn)權(quán)限和審批流程,確保了信息的安全性和數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。

在出險(xiǎn)信息收集階段,新流程運(yùn)用了最新的LBS和GPS定位技術(shù)以及車(chē)輛信息通信(AIC)設(shè)備,這不僅顯著提高了信息收集的效率和準(zhǔn)確性,還為保險(xiǎn)公司提供了及時(shí)、準(zhǔn)確的出險(xiǎn)信息。同時(shí),車(chē)載傳感器的廣泛應(yīng)用,如碰撞傳感器、車(chē)速傳感器和車(chē)體穩(wěn)定系統(tǒng),使得對(duì)于受損程度的評(píng)估更加精準(zhǔn),為后續(xù)的欺詐識(shí)別和分析提供了堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

出險(xiǎn)信息的篩選和分析階段是新流程的一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié),其構(gòu)建的“黑名單庫(kù)”成為識(shí)別潛在欺詐風(fēng)險(xiǎn)的重要工具。“黑名單庫(kù)”匯集了多次出險(xiǎn)、理賠金額較大或有騙保嫌疑的車(chē)主和修車(chē)廠信息。此外,新流程還運(yùn)用了先進(jìn)的圖片分析比對(duì)技術(shù)和社交網(wǎng)絡(luò)分析(SNA)技術(shù),這些技術(shù)可有效地識(shí)別和防范重復(fù)索賠和團(tuán)伙欺詐行為。而碰撞模擬技術(shù)則進(jìn)一步通過(guò)模擬實(shí)際碰撞情況,為事故責(zé)任劃分和偽造現(xiàn)場(chǎng)鑒別提供科學(xué)依據(jù)。

在賠付金額的確定階段,新流程通過(guò)建立統(tǒng)一的零配件價(jià)格庫(kù)、工時(shí)標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)和維修標(biāo)準(zhǔn)庫(kù),有效減少了維修廠可能的欺詐行為,從而確保了理賠的準(zhǔn)確性和公正性。這一階段的設(shè)計(jì)不僅關(guān)注于防止過(guò)度索賠或欺詐,而且還致力于保證保險(xiǎn)公司在賠付時(shí)的經(jīng)濟(jì)效益。

綜上所述,基于大數(shù)據(jù)智能化的新反欺詐流程不僅提高了處理效率,還在提升案件處理精準(zhǔn)度的同時(shí)減少了人力資源的消耗,為保險(xiǎn)行業(yè)提供了一種更加高效、公正的理賠處理新模式。通過(guò)這種創(chuàng)新的流程設(shè)計(jì),保險(xiǎn)公司能夠更好地適應(yīng)數(shù)字化時(shí)代的挑戰(zhàn),有效應(yīng)對(duì)日益復(fù)雜的車(chē)險(xiǎn)欺詐案件。

運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)處理機(jī)動(dòng)車(chē)輛保險(xiǎn)欺詐問(wèn)題的注意事項(xiàng)

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代,大數(shù)據(jù)智能化技術(shù)在機(jī)動(dòng)車(chē)輛保險(xiǎn)反欺詐領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)成為一個(gè)顯著的趨勢(shì),其潛力和影響力日益凸顯。這些技術(shù)通過(guò)高效的欺詐檢測(cè),優(yōu)化保險(xiǎn)業(yè)務(wù)流程,提高客戶服務(wù)質(zhì)量,已經(jīng)開(kāi)始重塑保險(xiǎn)行業(yè)的面貌。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和創(chuàng)新,未來(lái)的保險(xiǎn)行業(yè)將更加依賴于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策過(guò)程,大數(shù)據(jù)智能化將在其中扮演關(guān)鍵角色。

先進(jìn)技術(shù)的應(yīng)用不僅提高了欺詐檢測(cè)的準(zhǔn)確性和效率,更重要的是,它們還帶來(lái)了對(duì)保險(xiǎn)業(yè)務(wù)流程的深刻洞察,讓保險(xiǎn)公司可以更好地理解客戶行為和風(fēng)險(xiǎn)模式。此外,通過(guò)自動(dòng)化和智能化的流程,保險(xiǎn)公司能夠更快速、更有效地響應(yīng)客戶需求,增強(qiáng)客戶滿意度和忠誠(chéng)度。這種技術(shù)驅(qū)動(dòng)的變革不僅提高了保險(xiǎn)公司的內(nèi)部運(yùn)作效率,也為客戶提供了更高質(zhì)量的服務(wù)體驗(yàn)。然而,這一發(fā)展趨勢(shì)同時(shí)也帶來(lái)了新的挑戰(zhàn),尤其是在數(shù)據(jù)隱私性和安全性方面。因此,在利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行反欺詐活動(dòng)的同時(shí),保險(xiǎn)公司必須確保客戶數(shù)據(jù)的安全和隱私得到妥善保護(hù)。這不僅是法律法規(guī)的要求,也是贏得客戶信任的基礎(chǔ)。此外,隨著技術(shù)的發(fā)展,保險(xiǎn)公司對(duì)于具備相關(guān)技能的專業(yè)技術(shù)人才的需求也在不斷增加。因此,保險(xiǎn)公司需要投資于人才培養(yǎng)和技術(shù)研發(fā),以保持在競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)中的領(lǐng)先地位。

未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)

展望未來(lái),我們可以預(yù)見(jiàn),大數(shù)據(jù)智能化技術(shù)將繼續(xù)深化其在保險(xiǎn)反欺詐領(lǐng)域的應(yīng)用。因此,未來(lái)的研究可能會(huì)更加聚焦于在如何強(qiáng)化數(shù)據(jù)分析能力的同時(shí),保護(hù)用戶的隱私和數(shù)據(jù)安全。同時(shí),隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步,新的算法和工具將被開(kāi)發(fā)出來(lái),這將進(jìn)一步提升欺詐檢測(cè)的效率和準(zhǔn)確性。在這個(gè)過(guò)程中,保險(xiǎn)行業(yè)將不斷適應(yīng)和采納這些新興技術(shù),以實(shí)現(xiàn)更高效、更透明和更以客戶為中心的服務(wù)模式,推動(dòng)整個(gè)行業(yè)朝著更加健康和可持續(xù)的方向發(fā)展。

作者單位:中國(guó)人壽財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)股份有限公司黑龍江省分公司

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