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    大數(shù)據(jù)與車險反欺詐模型構(gòu)建

    2015-04-24 08:02:15盧文龍
    上海保險 2015年1期
    關(guān)鍵詞:車險欺詐社會保險

    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(fù)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(fù)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(dǎo)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(dǎo)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(zé)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(dǎo)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(yù)報、災(zāi)害預(yù)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(fēng)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(fēng)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(fēng)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(fēng)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(fēng)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(fēng)險信息的無縫對接、可實時查詢和有效回溯,是建立欺詐風(fēng)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(dǎo),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(dǎo)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(fēng)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??蛻粜畔踩行?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(fēng)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(dǎo)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?!盀觚堉甘录苯o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(fēng)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(fēng)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(fēng)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(fēng)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(fēng)險因子的定量分析直接影響風(fēng)險結(jié)果,需要專業(yè)人員科學(xué)評估并反復(fù)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(fēng)險,而弱化了其他風(fēng)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(fēng)險因素。

    車險欺詐風(fēng)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(fēng)民俗和地理環(huán)境等不同,也有較大差異。所以,設(shè)定風(fēng)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(fēng)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(fēng)險因子;二是根據(jù)提煉的風(fēng)險因子,設(shè)立數(shù)理識別模型,實現(xiàn)風(fēng)險狀況量化處理;三是將日常處理案件導(dǎo)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(fēng)險狀況提煉新的風(fēng)險因子,不斷豐富反欺詐模型,如此循環(huán)往復(fù)。

    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(fēng)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(fēng)險因子,提高識別效能,而且具有縮短學(xué)習(xí)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(fēng)險

    主要是實現(xiàn)風(fēng)險預(yù)警和風(fēng)險定位。一是通過將欺詐風(fēng)險因子植入反欺詐模型,實現(xiàn)高風(fēng)險案件的理賠前自動風(fēng)險預(yù)警,以便采取有針對性的處置措施。二是根據(jù)已有的風(fēng)險規(guī)則,對高風(fēng)險案件賦予相應(yīng)的風(fēng)險分值,進一步提高案件風(fēng)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(fēng)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(fēng)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(fēng)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(fēng)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(fēng)險。所以,應(yīng)對此類案件設(shè)置較高的風(fēng)險分值。這是一個相互作用、互為推動的過程。較高的風(fēng)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(fēng)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。

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