中国保险行业协会酝酿出台三年工作规划

沃保整理
2021/05/11
刘安娜
长沙 平安保险
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继银保监会发布《关于做好2021年大数据反保险欺诈工作的通知》后,中保协会于近日发布《关于召开中国保险行业协会反保险欺诈专业委员会委员大会通讯会议的通知》,并酝酿出台三年工作规划。

  继中国银保监会发布《关于做好2021年大数据反保险欺诈工作的通知》后,中国保险行业协会也于近日发布《关于召开中国保险行业协会反保险欺诈专业委员会委员大会通讯会议的通知》,并酝酿出台三年工作规划(2021-2023年)。

中国保险行业协会酝酿出台三年工作规划

  保险领域欺诈比例高

  保险反欺诈任重道远。2018年4月,原保监会印发《反保险欺诈指引》;2021年3月,银保监会发布《关于做好2021年大数据反保险欺诈工作的通知》及《大数据反保险欺诈手册》(2021版)。

  根据国际保险监督官协会的测算,保险领域欺诈比例高,手段多样难以防范,全球每年约有20%至30%的保险赔款涉嫌保险欺诈。

  这样的例子不胜枚举。例如,经营一家船舶修理公司的刘某不仅为公司投保了雇主责任险,还为员工投保了团体意外伤害险。但令人意想不到的是,刘某伙同他人编造未曾发生的保险事故或者夸大损失程度,以提供虚假的病历材料和事故证明的方式骗得工伤认定和伤残鉴定后,向保险公司申请理赔,骗取保险金。

  某财产险公司车险业务负责人坦言,目前,车险理赔面临的风险主要分为定损风险、欺诈风险、合约风险三大类,表现形式主要为重复或超额投保和索赔,不实告知,伪造损失、伪造投保和出险时间,夸大或扩大损失,修换标准及尺度不一。

  根据《中国保险行业协会反保险欺诈专业委员会三年工作规划(2021-2023年)(审议稿)》,将在2023年前完成九项主要工作。

  具体而言,包括建立健全意外险风险名单行业共享机制,建立意外险反欺诈交流平台,制定反欺诈行业组织的制度规范,加快行业反欺诈信息系统建设,组织召开反欺诈经验交流会,研究建立保险欺诈风险统计指标,加大反欺诈培训力度,开展反欺诈宣传教育活动,探索区块链等科技在反欺诈领域的应用。

  例如,2021年完成车险、农险的反欺诈应用整合,形成多险种高风险数据库,面向行业提供风险对象查询服务,以线上化方式提供反欺诈生态作业服务。2022—2023年逐步完善反欺诈信息系统功能,引进外部数据形成对行业反欺诈工作的支撑,为保险机构提供智能反欺诈服务。

  2021年8月底前发布《中国保险行业欺诈风险报告》,年底前研究形成初版指标。2022年在征求行业意见基础上,根据指标进行风险情况统计收集,2023年根据指标收集及应用情况逐步完善。

  探索促进区块链技术的应用

  值得一提的是,在这九项工作中,运用利用大数据、人工智能、区块链技术反保险欺诈,亦被进一步提上日程。

  例如,结合保险公司在区块链方面的应用研究情况,2021年前形成《区块链反欺诈应用前景报告》,通过试点探索的方式,积极探索促进区块链技术在反欺诈领域的应用和推广,提升行业整体风险防范能力。

  事实上,这也是不少保险公司的现实选择。

  公开资料显示,2015年至2018年三年间,某修理厂员工利用自己马自达轿车多次与私家车发生碰撞,某保险公司通过IFD社交网络分析系统自动织网,发现马自达轿车与沃尔沃轿车发生碰撞后,沃尔沃再次碰撞现代轿车。一年后现代再次碰撞马自达,形成了三车碰撞循环,通过IFD网络分析,上述情况存在此网络共计12台轿车。通过车辆、人员、修理厂属性分析得知,相关人员为某修理厂员工及其家属,依据智能调查系统规则部署,对这些人所有历史案件“跑批”,确认车辆损伤情况属同一作案类型即低端撞高端,通过智能审计系统数据跑批,确认这些人拼凑主要以高端车左/右前角碰撞低端车单侧损失,制造道路强制并线事故。

  另一家保险公司回复称,公司持续完善保险欺诈风险识别与排查机制,通过设立风险清单,对欺诈风险进行合理归类,成为后续分析的重要依据;采用多方位的风险调查,并在系统中嵌入疑似风险人员记录、标识和筛查功能,起到实时提醒的作用;另外,针对特定的案件专项排查,多方面措施并行,提高反欺诈风险的事前识别与预警。

  对于这些新技术在保险反欺诈领域的运用,清华五道口金融研究院研究总监朱俊生指出,大数据技术可精确识别理赔中可能的欺诈模式、理赔人欺诈行为以及可能存在的欺诈网络,提升反欺诈绩效,降低理赔风险。通过基于大数据和人工智能的保险反欺诈以及基于区块链的风险管理与合规管理,提高保险反欺诈的有效性,降低道德风险和保险欺诈,提升保险公司风险控制水平,实现共赢。

  一位保险公司人士指出,大数据防范保险欺诈,可以超越传统的人工经验,发现专业人士不能识别的风险;大数据防范可以实现自动化,通过系统控制承保和理赔风险;欺诈手段不断升级,专业化、团伙化、异业参与,传统的简单数据分析和规则,已不能应对,需要大数据深度学习挖掘。

刘安娜
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