“當前中國保險行業風險管控仍處於相對粗放的階段，總體面臨欺詐頻發且日益多樣化、專業化、團體化，依賴人工、成本高效率低，以及風險信息割裂、效果不佳的三大挑戰。”金融壹賬通與中國保險學會日前聯合發布的《中國保險行業智能風控白皮書》對保險行業風險管控現狀進行了分析。

白皮書顯示，保險欺詐一直是保險業的頑疾，根據國際保險監管者協會測算，全球每年約有20%-30%的保險賠款涉嫌欺詐，損失金額約800億美元。從中國保險行業欺詐情況來看，車險欺詐佔比較高，主要呈現三大特征：

欺詐形式多樣化。車險領域欺詐風險集中，據統計，車險常見欺詐類型有擺放現場、二次碰撞、故意出險、虛報盜搶、駕駛員酒駕或毒駕調包、重復索賠等30多種。此外，意健險、企財險等的欺詐風險也在不斷增加。

欺詐手段專業化。以車險欺詐為例，據保險公司統計，以汽修廠、4S店或二手車行人員為主的職業型欺詐和頂包案件佔了大多數。車商等專業人員利用保險公司政策和管理的空檔，通過故意制造交通事故、編造未曾發生的交通事故、提供虛假理賠材料等手段進行詐騙。

此外，近些年，保險欺詐從以往“個案偶發類”逐漸演變為“團伙蓄意類”。車險欺詐以傳統修理廠為主體的“配件倒換”、“套用舊件制造事故”等常規方式，轉化為多主體(包括修理廠、二手車商、黃牛等)利用維修車輛資源進行拼湊事故(將同為單方事故的兩輛車，拼湊為兩起雙方事故，在不同保險公司進行賠付)、利用高價值二手車故意制造全損事故等方式，手段隱蔽專業、作案金額更大，也加大了保險公司取証和打擊的難度。

白皮書指出，面對多樣化的欺詐手段，保險公司應對策略卻比較單一，目前大部分保險公司主要依賴查勘、定損、核保、核賠人員的主動發現來識別風險。多樣化的欺詐手段對於人員經驗和技能要求極高，不僅人力耗費大、成本高，還可能引發人為的欺詐滲漏風險，傳統的風險管控方式已經無法滿足當前高速發展的保險市場的要求。

白皮書進一步指出，在保險公司反欺詐反滲漏的過程中，存在諸多與數據相關的挑戰。數據質量差、內部信息割裂和外部信息難共享等問題增加了行業和企業的風控難度，直接影響保險風控效果。調查顯示，45%的險企認為“內部數據質量”是應對欺詐的最大挑戰，34%的保險公司認為“外部數據訪問不足”、33%的保險公司認為“與其他保險公司合作”是一項重要的挑戰。

為解決以上痛點，白皮書建議，保險公司需深度應用人工智能、區塊鏈等前沿技術，從數字化、立體化、前置化、智能化四個方面全面升級風險管控模式。建立配件工時、醫藥方案等標准數據與規則庫，優化風險預警規則和模型﹔引入行為、車輛、健康等非案件數據，風控依據從公司內部向外部及非保險領域進行立體化延伸，多方共建風控機制，提升風控覆蓋度與精准度﹔利用大數據、可穿戴設備、人工智能等技術手段引導和預防風險事件，降低保險風險發生概率，從而降低保險公司賠款支出﹔結合AI圖片識別、生物識別、情緒識別、區塊鏈等前沿技術，以電腦代替人腦，通過機器學習等更智能化的方式應對已知和未知的風險。

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