保险反欺诈风控实践

行业痛点 车险和健康险领域是欺诈的高发领域 太平保险反欺诈核心能力建设方案 反欺诈故事1：胡氏团伙发现的过程 胡某驾驶不同的车多次出险所撞三者物都是石墩子引发了车险分预警 评分预警 关联理赔案件28件涉及17辆车多名胡姓人员参与其中 画像发现 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 关联拓展 反欺诈故事2：健康险理赔挂床骗取津贴 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。 反欺诈核心能力平台整体蓝图 车险风险识别引擎（1）：案件风险识别引擎 如： 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：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：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：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：老旧车出险频繁，今年有大灯换件记录，请拍照取证，排查大灯是否被套 车险风险识别引擎（2）：多种团伙识别引擎 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（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 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 ①采用多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。 健康险反欺诈—构建相关方关联图谱，发现团伙欺诈模式 团伙反欺诈——目前已发现的风险欺诈模式 健康险反欺诈—虚假图像检测 与业务流程深度融合的事中化风险管控机制 直观、简洁的产品形态 谢谢！