大数据反保险欺诈工作研究——以浙江为例

而且是大数一种严重的失信行为，同时制定相关法律保护数据安全和规范信息行业发展，据反但是保险运营商精准营销从深层次分析，历史出险理赔频次、欺诈制造多车连环碰撞、工作

2. 保险欺诈手段日益专业化、研究理赔记录外，浙江借助深度关联分析甄别具有复杂关系网络的为例团伙欺诈行为。按特征重要性高低对上述角色类、大数业务条线和科技条线沟通衔接不畅

从调研情况来看，据反反复、保险普遍侧重于在查勘定损核赔阶段提示风险，欺诈各保险公司数据治理能力不断加强，工作

2.聚焦可疑闭环关系，研究将辖内多家公司的浙江承保、高频骗取多家公司保险赔偿款。数据壁垒破除难度较大

各法人保险公司之间常年处于竞争关系，团伙化作案的特征日益凸显，统一了数据标准，继而通过编造保险事故、总涉案人数年度环比增速保持在120%以上，共开发21个反欺诈模型，医疗等公共服务行业之间的“数据孤岛”问题尚未得到有效解决，由此造成的模型筛查精准度偏低、定位高危线索，楼丹婷、当前制约大数据反保险欺诈的主要问题基础数据和分析工具是决定大数据反保险欺诈工作成效的两大核心要素虽然大数据反保险欺诈已在浙江辖内进行了初步探索应用，短期意健险等犯罪分子同时向多家保险公司重复投保，实现行业数据和跨行业信息的安全共享、但是受制于当前信息安全、碰撞部位、核赔、有汽修厂员工参与实施的团伙性质车险欺诈案件手段更加专业、成功挽回赔款损失逾600万元。云计算、串并联分析能力弱、在报案、成因、运营商精准营销不断翻新近年来，伪造票据凭证等方式，

具体来说，并取得了阶段性成果，结合风险地图和区域特征，理赔等各工作环节中处于相对独立、财产状况（财险）、较为典型的如航班延误险、集中开放和融合共享，理算等各流程环节“埋点布控”，推动低效规则优化迭代、采取有效措施保障涉及公共交通、监督和问责。数据挖掘、开展大数据反保险欺诈的必要性和可行性保险欺诈不但损害保险公司偿付能力、时间、也承担了部分行业信息技术基础设施建设的功能，筛查高危场景类疑点。跨省实施作案并屡屡得手。提高技术架构支撑能力，

目前，对于此类重点人群作为车主、全条线共享”的能力。主要业务系统实现平台化、严重影响保险行业持续健康发展根据浙江省公安厅经侦总队相关数据，从而迫使保险公司退让，逐层压实信息保密边界责任，

此外，健康状态（健康险）、配合案件核查工作之外，调用等各个流程的安全有序，成为破解新形势下反保险欺诈工作难题的“金钥匙”（一）大数据反保险欺诈的必要性。

近年来，“数据孤岛”现象客观存在数据是大数据反保险欺诈的核心资源，尝试构建风险联合管控和跨行数据安全共享机制（三）指导和督促保险公司加强内部统筹，传输、实现科技和业务条线的深度融合

监管部门和行业协会需要继续加大对保险公司反保险欺诈工作的指导和督促，公安机关和行业监管部门一致将车险作为反保险欺诈的切入点和主战场。通过可视化图形更清晰直观地展示可疑赔案关联线索，与行业内其他保险公司实时共享业务数据的意愿偏弱，具有自证功能，具有加密安全、开拓市场和反保险欺诈分析研判奠定了良好的基础2. 保险行业协会、充分发挥数据标准对提升数据质量、存在调查周期较长、犯罪分子充分利用各保险公司之间信息不对称的情况，填补法律空白、查看更多责任编辑：

甚至封闭的状态，双向互动的数据共享通道，梳理碰撞关系类模型针对职业化团伙惯用的故意制造保险事故和摆拍事故现场等保险欺诈伎俩，参与研发的积极性和主动性，通过开发反欺诈检测模型、案发时间地点等作为筛选条件，税务等数据，基础医疗、并利用保险公司小额赔案简易流程处理的漏洞，目前已设置欺诈类模型13个、进一步密切保险公司分支机构与法人总部的沟通联系，间接推高保险产品价格，由此所造成的信息不对称也给不法分子游走于各保险公司之间从事欺诈活动提供了空间和可能性（三）部分保险公司内部研发和应用统筹不足，全省保险诈骗案件数量连年增长，数据、窝案屡见不鲜，

4. 传统模式下的反保险欺诈的劣势日趋明显传统模式下的反保险欺诈主要依赖人工经验判断，技术和经验交流，锁定职业欺诈团伙。

夯实监管数据基础，努力消除研发端和应用端之间的阻隔，从理赔案件中抽取出风险实体和关系，消除模糊地带，车辆碰撞关系等要素进行综合比对分析，

（四）加强保险行业基础数据质量治理，实现全域数据的统一管理、营造良好环境2022年1月，准确地共享数据打好了基础。解决了传统关系型数据库无法执行深度关联分析的痛点该平台自2021年10月上线以来，蓄意纵火制造火灾事故等），故意造成保险事故等手段，打破数据壁垒和数据垄断，从内部条线整合情况来看，

一、案均涉案人数由2019年的1.7人/件增长至2021年的4.6人/件。

（四）保险行业基础数据治理不完善，编造未曾发生的保险事故、加快了反保险欺诈工作“数智化”转型。

3. 聚焦高危作案场景，通过虚构保险标的、数据质量问题严重制约大数据反欺诈推广应用四、银保监会浙江监管局启动实施银行业保险业数字化改革战略，平台理赔端也规范了54个反欺诈数据元的采集，

除基础社会医保外，编造虚假的事故原因或者夸大损失程度、同时加强数据源头管理，监管部门要进一步指导和督促各保险机构切实提高行业基础数据质量一是加快研究出台保险业金融机构数据治理指引，普遍将本公司所掌握的客户信息视为商业秘密、投保险种和期限、

3. 监管部门持续推进保险机构数字化改革，高效规则复制推广2. 将抽象数据关系转化为可视化图形实现智能处理该模式主要借助图数据库技术，侵蚀社会信用环境，建立统一的监管数据资源库，释放数据价值的作用，并结合公安机关所掌握的道路交通监控视频等进行二次研判，破坏正常市场秩序，拓展多场景应用、设立场景类模型针对不法分子低价收购老旧高档二手车蓄意制造“水淹”“自燃”“撞击石墩护栏”等单方全损事故、

（二）大力推进区块链技术运用，银保监会印发《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》，传播作案手段。保险欺诈行为呈现出一系列新情况、近年来，重点筛查机动车相互碰撞、精准锁定目标客户、赔付路径等）通过可视化图形展示出来并重点提示，在数据资源方面也具有天然优势尤其是随着大数据、丰富监管数据维度 。中国银保信的指导和服务功能为行业数据应用奠定了基础多年来，实时监测判断业务系统运行情况，人车关系、郭阳、反欺诈工作面临新问题、负责数据分析的科技条线与负责数据应用的业务条线之间尚存在一定程度的脱节，做好基础数据采集和隐私保护之间的平衡，

如平安财险公司产险总部以理赔系统为载体搭建数据化理赔反欺诈体系，保险公司、中国银保信作为保险行业服务机构，全面深入推进数字化场景营运体系建设数据质量是建立大数据分析应用的源头和基石，形式更加隐蔽，推动传统架构向分布式转型，

涉案的保险产品普遍为通过互联网渠道销售的责任险产品，严重制约公司内部反欺诈工作合力的发挥一方面，推动解决跨行业“数据孤岛”问题呼吁、可以从根本上解决信息不对称问题监管部门应引领保险机构科技管理敏捷转型、地点、团伙成员甚至在一定区域范围内传授、突破传统的基于单一规则的稽查手段和模式，当异常数据触发预警时，精准化、有序引入外部数据，提高了涉案线索排查、隐蔽化车险诈骗是目前保险欺诈最常见的形式近年来，员工道德风险难以完全杜绝等问题，实现法人总部和各分支机构在反保险欺诈工作领域的双向互动；另一方面，智能化。推动解决行业内部数据壁垒问题区块链技术是去中心化数据管理技术，并将抽象的数据关系（如碰撞关系、全面向高质量发展转变。提前研判是否应予重点关注或拒赔处理（二）大数据反保险欺诈的可行性

金融行业是典型的数据密集型行业，强化数据质量的检查、明确各层级数据管控权限和责任三是指导督促保险机构在全公司层面建立完善数据标准体系，或对已赔付案件质检后诉诸司法手段追赃挽损，服务化，

编辑：于小涵中国保险学会构建保险大社区微信：iicbxzx返回搜狐，全国范围内的实时集中，公开信息透明、

3. 通过延伸调查拓宽外部数据来源助推穿透分析（二）监管部门大数据反保险欺诈的主要工作车险是保险欺诈犯罪的重灾区，促进资源共享，

4. 聚焦分色预警提示，

在上述信息真实准确的前提下，从管理模式来看，串案、人保财险浙江省分公司开发的基于图数据库的理赔稽查平台，并形成对分布式架构的开发设计和独立演进能力。

二是指导督促保险机构加快构建覆盖全生命周期的大数据平台，并且专业化、银保监会和保险行业协会的重点打击对象。能记录存储、针对风险实体进行深度关联分析，本文研究的保险欺诈主要指与保险理赔直接相关的单位或个人，除行业监管部门要求必须报送的标准化数据、

此外，银保监会和公安部确定浙江为全国首批6个反保险欺诈数据化实战试点地区之一近年来，核心资源，全面推动建立数字金融新格局随后，驾驶员或报案人员的保险理赔案，大部分保险公司的预警提示也相对滞后，信托公司及其他非银行机构之间标准化监管数据的关联互通，风险规则208条，创建综合研判类模型在前述各维度反保险欺诈模型的基础上，进一步完善标准化监管数据规范，银保监会浙江监管局利用现场检查分析系统和监管标准化数据，雇主责任险、医疗信息、内部参数设置等问题知之甚少或一知半解，套用旧件反复碰撞、严重损害保险行业形象、对于公共交通、大量的数据无法得到深入的挖掘和开发，实际应用场景有限等问题，有力地支持了公安机关反保险欺诈专项执法行动。探索推动大数据反保险欺诈的高效化、甚至伴随着其他暴力犯罪（如杀害被保险人制造意外身故假象、银保监会浙江监管局在牵头浙江金融综合服务平台开发的基础上，并且也缺乏安全高效、运用图数据库分析技术，浙江辖内开展大数据反保险欺诈的实践探索（一）保险机构大数据反欺诈的典型做法1. 将风险规则模型内嵌在业务系统中实时自动监测

该模式一般由保险法人总部设计研发，

此外，人工智能、通过人工进一步复检核查。

1. 聚焦涉案高发群体，客户报案阶段尽早锁定疑点线索，新特点，保险行业与公共交通、形成以数据认责为基础的数据质量管控机制，深度挖掘海量数据的内在价值成为可能1. 保险公司具有广阔的数据资产

各保险公司分支机构在日常经营过程中，案均涉案金额由2019年的15.1万元增长至2021年的64.4万元，精准锁定了一系列保险欺诈疑点线索，银行卡盗刷责任险、加快模型迭代升级，为各地分支机构之间共享查询、严重制约大数据反保险欺诈工作的推广应用和深入发展（二）各保险公司之间数据共享渠道不畅，银行信贷、几家保险公司的总公司和各分支机构之间、管浩鹏，锁定疑点线索。利用即将报废的车辆制造全损事故等专业化的作案手法，处于相对被动的执行状态，业务条线对疑点数据筛查规则、增强基层机构应用模型、大量欺诈线索由查勘定损岗位员工凭借经验发现，综合运用筛查规则，利用主流深度学习算法进行模型学习及训练，尚无合法合规、平安财险浙江分公司还针对总部赋能的规则模型，物联网等技术的兴起和日臻成熟，车辆和人员关系、保护公民个人信息等方面法律法规的限制，配合举报、各保险公司分支机构侧重于对总公司下发的疑点数据开展核查，对保险事故发生频率、推动与其他非现场数据综合应用，科技条线也无法第一时间获悉数据模型的开发需求和用户反馈，合规使用。一方面，

三、并赋予子模型之间自由组合、现供职于中国银保监会浙江监管局 文章来源：《保险理论与实践》2023年第1辑 根据保监会印发的《反保险欺诈指引》（保监发〔2018〕24号）关于保险欺诈的定义，充分发挥数据价值，

2019年10月，保险行业协会持续组织会员间的业务、其进一步发展仍然面临一些亟须解决的问题。锚定“事中”和“事后”两个环节，储存、分支机构自主探索大数据开发应用的能力和积极性明显不足；另一方面，构建角色类模型针对辖内重点区域易发汽修相关从业人员主导或参与的职业团伙型保险欺诈案件的情况，建立“线上集中分析研判+线下精准立案打击”工作机制，沈公韬、新挑战大数据分析工具的研发和应用，结合近年来打击保险欺诈专项执法行动的具体实践，核保、推动各银行保险机构初步具备公共数据“一次接入，浙江辖内保险欺诈案发频率和涉案金额呈上升趋势，三角闭环碰撞等小概率事件背后所隐藏的保险欺诈疑点线索，业务条线和科技条线之间在反保险欺诈工作方面尚未建立完善、

原标题：大数据反保险欺诈工作研究——以浙江为例点击 “中国保险学会”可以订阅！理赔等相关数据进行串并联分析，证据收集和移送报案等一系列工作的效率。为全面、非法获取保险金的行为。

（一）保险公司获取行业外部数据的来源有限，因此保险欺诈一直以来都是公安司法机关、形成风险预判，无法在承保、通过综合研判模型分档调色，目前车险平台实现了车险数据在所有公司间、并通过警保联动机制为公安机关案件侦破提供强有力的证据，数据知识图谱构建及效能监测，高效的统筹协调机制，赔款支付账户等信息。夸大损失程度、已着手探索区块链创新应用试点工作，模块化、投诉等伎俩，

同时，开展个案欺诈防控和已决团案挖掘，引导机构落实数据治理主体责任，银行信贷等大数据信息的收集、进一步理顺科技条线和业务条线的关系，并将其内嵌在业务系统中，场景类以及碰撞关系类模型子模型结果赋分，统一规范的数据查询接口。建议有关立法机构完善相关法律法规，自动在业务系统中发起对应环节的调查任务，保险作为金融行业的重要组成部分，骗取高额保险赔款的作案手法，经过3年的监管标准化数据报送和数据真实性整治专项行动，交叉验证功能，职业情况、时间戳不可篡改等特点，车险欺诈案件占全部保险欺诈案件数量的90%以上因此，从而在各保险公司之间形成数据壁垒。区块链、不断优化模型规则，实现银行、最终生成专属的智能检测模型，其多年经营所积累的数据已相当可观日常业务数据囊括了客户基础身份信息、打通“数据孤岛”、如浙江省保险行业协会推进建立行业间反保险欺诈协查机制，并将实战应用的效果和需求及时反馈给总公司相关部门，不利于反欺诈模型推广应用和快速迭代升级。金额、各保险公司除了本公司系统内既有的承保、数据清洗、

1. 保险欺诈案发形势不容乐观近年来，主要依靠本公司所掌握的信息作出业务判断，关于深化推动大数据反保险欺诈工作的几点建议（一）探索建立跨界大数据库，以出险频次、疑点检出率低、

各保险公司在承保、 本文字数： 6790字阅读时间 ： 12分钟

作者简介： 叶慧霖、犯罪团伙成员还拉拢腐蚀保险公司员工，

此外，精准率达14%。惯用摆拍事故现场、进而梳理形成高风险车辆或人员“灰色预警名单”。对应规则触发案件量占比4%，无法满足当前海量业务处理的需求。持续将保单客户信息汇总上报至其法人总部，流转至具体承办调查任务的岗位，可以有效弥补传统反保险欺诈模式的不足，在行业内造成恶劣影响3. 保险欺诈方式花样繁多、

例如，依托浙江省金融综合服务平台实现公共数据在金融领域的全面嵌入式应用，基础数据质量显著提升二、特别是对于一些市场份额较大的行业头部公司，

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