保险反欺诈风控实践.pdf

1、太平金科保险反欺诈风控实践20%保险行业欺诈渗漏率 欺诈形式/多样化 欺诈手段/专业化 欺诈主体/团伙化 发现难 确认难 追偿难行业痛点车险和健康险领域是欺诈的高发领域重复理赔车险典型欺诈或渗漏伪造交通事故摆放现场内外部勾结低品质修复套取高品质配件倒签单驾驶员酒驾调包虚报盗抢健康险典型欺诈或渗漏滥用药物夸大损失冒名顶替过度医疗挂床骗取津贴费带病投保医患勾结虚假理赔材料太平保险反欺诈核心能力建设方案与业务全流程的融合，早发现、早确认、早追偿人工智能和大数据技术的综合运用风险的直观展示画像发现关联理赔案件28件涉及17辆车多名胡姓人员参与其中评分预警胡某驾驶不同的车多次出险所撞三者物都是石墩子引发

2、了车险分预警关联拓展关联银保信数据团伙行业内涉及199个案件涉及9家保险公司反欺诈故事1：胡氏团伙发现的过程此风险团伙的识别围绕代理人组、就诊医院展开，识别到某代理人育组下多位客户在2年多次出险且在同一医院进行治疗。集中于同代理人组与同一医院;各个出险人1年多次或2年多次频繁出险;多数都有津贴且集中于呼吸道、背部病等。反欺诈故事2：健康险理赔挂床骗取津贴反欺诈核心能力平台整体蓝图寿、财、养客户及业务数据外部数据集团统一数据平台数字化搭建集团级风险画像标签、知识图谱，对接行业大数据，隐私计算，收集可穿戴设备数据、IoT设备数据模型化定价、核保、运营、理赔业务环节的数据分析与模型决策智能化图像自动

3、分类、影像件数据结构化，影像件重复理赔、图像PS检测，语音情绪、语音声纹识别健康险风险识别引擎重疾险赔付预测，理赔案件分层、图谱反欺诈模型、不合理医疗行为识别、影像件风险识别模型车险风险识别引擎车险分风险“评分、画像、提示”体系财产险风险识别引擎企业风险图谱、物联网IoT风险监控、AI数字农险 保险智能风控平台核保“智能助手”物联”风险管家”理赔“保险分”平台平台层层产品层产品层数据基数据基础层础层能力层能力层传统车险新能源车险健康医疗险重疾险长护险企财险农业险赋能层赋能层智能核保赔付预测风险预警防渗漏风险图谱风险定价定价核保赔前赔中赔后意外险查勘环节：车险分提供理赔风险提示与操作指引，按要求

4、收集信息报案电话维报案电话维度风险度风险 二手车商报案概率 修理厂报案概率 企业报案概率 黄牛报案概率 车辆信息 关联关系信息 标的车理赔记录 被保人理赔记录 历史理赔赔付情况如：改变营运性质改变营运性质：被保人出险多辆标的车，驾驶员多为非被保险人；请确认标的车使用性质，录音取证重复理赔风险重复理赔风险：标的车为8年老旧车、近期已理赔1次，请确认事故痕迹是否为旧痕，拍照取证摆放现场嫌疑摆放现场嫌疑：报案单车事故占比较高，经常性报案碰撞石墩，痕迹与现场是否稳合，拍照取证修理厂欺诈嫌疑修理厂欺诈嫌疑：过户车、标的车被多名驾驶员驾驶出险，请确认驾驶员身份，准确录入信息套用配件风险套用配件风险：老旧车

5、出险频繁，今年有大灯换件记录，请拍照取证，排查大灯是否被套 报案环节：车险分支持案件的分流报案电话评分标的车评分被保人评分一线通查勘正常查勘流程质检、调查介入标的车维度标的车维度风险风险被保人维度被保人维度风险风险报案查勘低风险正常中高风险车险风险识别引擎（1）：案件风险识别引擎基于知识图谱、图计算技术的团伙风险识别引擎车险风险识别引擎（2）：多种团伙识别引擎车险风险识别引擎（3）：图像、人脸、文本比对基于AI比对识别在关联案件中重复出现的背景、人脸、物体等各模型均未识别为风险融合模型评分85分确认为风险车险风险识别引擎（4）：模型融合健康险反欺诈-构建面向个人客户的的风险标签画像体系 采用多

6、维度立体化的标签方法论，充分整合集团多方数据资源，以客户为中心的视图来形成标签体系框架建设以当前案件及疾病、客户、金额信息相关的风险数据为起点，逐步延伸理赔各环节期间的画像标签，沉淀健康险理赔业务完整的画像标签体系。基于风险指标标签，建立两核风险评估模型，持续迭代维护风险画像标签健康险反欺诈构建相关方关联图谱，发现团伙欺诈模式以保单与赔案为中心来形成健康险业务关系图谱 用图谱技术在反欺诈流程建立多维视角，辅助识别团伙欺诈风险账号账号风险因子 宽表字段模型评估分值客户账号医院图谱实体标签图谱实体标签规则策略风险指标计