保险反欺诈风控：人工智能与大数据的应用

"保险反欺诈风控实践.pdf" 是一份关于智能风控在保险行业中的应用，特别是针对保险反欺诈策略的深度探讨。这份资料来自于DataFunSummit2023的智能风控峰会，主要关注保险行业的欺诈问题以及如何利用人工智能和大数据技术来解决这些问题。 在保险行业中，欺诈现象是一个严重的问题，表现为欺诈形式多样化、手段专业化和主体团伙化，这给保险公司带来了发现、确认和追偿的困难。车险和健康险领域是欺诈行为的高发地带，常见的欺诈行为包括重复理赔、伪造交通事故、滥用药物、夸大损失等。例如，在车险中，有伪造现场、内外部勾结、低品质修复等手段；在健康险中，可能涉及虚报盗抢、冒名顶替、过度医疗等行为。 太平金科提出的反欺诈核心能力建设方案，旨在通过将风控系统与业务流程深度融合，实现早发现、早确认、早追偿的目标。这一方案利用了人工智能和大数据技术，通过对风险的直观展示和风险画像，能够及时发现潜在的欺诈行为。例如，通过数据挖掘，发现胡某驾驶不同车辆多次出险，且撞击的都是石墩子，这种异常行为触发了车险分的预警。 案例分析部分展示了两个反欺诈故事。第一个故事中，通过分析同一代理人组和医院的出险数据，识别出一个涉及多个人多次出险的团伙。第二个故事则关注健康险理赔中的挂床骗取津贴，通过分析理赔数据和住院记录，识别出不合理的行为。 太平保险的反欺诈核心能力平台涵盖了整个保险业务链，包括寿险、财险、养老险等各类客户和业务数据，并整合了外部数据，如银保信数据。平台采用数字化方式搭建风险画像标签和知识图谱，结合行业大数据和隐私计算，进一步收集可穿戴设备和IoT设备数据。在模型化阶段，利用数据分析和模型决策来优化定价、核保、运营和理赔环节。智能化技术如图像分类、影像件数据结构化、声纹识别等用于提升欺诈检测的精度。 此外，平台还提供了各种风险识别引擎，如车险风险识别引擎、健康险风险识别引擎和财产险风险识别引擎，以及核保“智能助手”、物联“风险管家”和理赔“保险分”等工具，覆盖从核保到理赔的各个环节，实现风险预警、防渗漏和风险定价等功能。 在赋能层，平台支持智能核保、赔付预测和风险预警等应用，通过构建风险图谱，对不同类型的保险产品（如传统车险、新能源车险、健康医疗险等）提供针对性的风险管理策略。 这份资料详尽地介绍了保险行业的欺诈问题以及通过科技手段进行反欺诈的实践方法，为保险行业的风险管理提供了宝贵的参考。