本网3月10日讯 ​近年来，随着车险骗保技术手段日益增多，车险风控难度也更大。据估算，由于车险标的数量繁杂、出险频率高、操作相对简便等因素，车险欺诈在保险欺诈中的占比高达80%，每年涉案金额保守估计在200亿元左右。

      据业内人士介绍，当前车险骗保分子多利用保险公司小额案件快速处理、简化审核流程的“便利”制造案件，由于案值较小加之通常在多家保险机构间穿插作案、重复索赔，不串联排查往往难以发现。针对在多家公司间重复索赔、串联作案的诈骗团伙，仅仅依靠一家公司的案件信息很难及时发现欺诈线索。

      在这种情况下，维度单一、效率较低、应用成本较高的传统反欺诈手段逐渐显得有些力不从心，人工智能、大数据等先进科技的应用因此被行业寄予厚望。

      随着大数据、人工智能技术越来越多地运用于风险管理，以及市场成熟度和集中度的逐渐提升，针对此前模式单一、识别困难、风控体系缺失等痛点，人工智能技术的深度应用不仅能够在反理赔欺诈中扮演关键角色，还能够扩展至事前承保风控、事后审计等多个环节，帮助保险公司提升车险全流程的风控水平。

      作为国内领先的人工智能与大数据应用平台，百融云创依托行业领先的数据能力、模型能力和系统能力，构建一套完整的车险智能反欺诈风控体系，为车险欺诈识别提供了行之有效的解决方案。

      针对个案欺诈，百融云创基于和多家大型保险公司合作经验，已开发车险反欺诈标准模型。对于欺诈样本量积累少、不支持定制化模型的公司，可对理赔数据进行简单加工后，直接套用标准评分卡模型；而对于欺诈样本足够的公司，进行定制化建模，可获得更优的模型效果。

      针对团伙欺诈，百融云创输出模型能力，利用保险公司数据搭建基于社交网络分析的团伙反欺诈系统。系统每天自动跑批，输出关系网中的可疑子网络及涉及到的节点（人、案件、理赔员等）。

      百融云创致力于将自身建模能力输出给合作客户，通过定制模型、模型应用、模型维护和建模团队培训的四阶梯服务，最终实现客户建模团队的能力建设和能力提升。

      基于内外部数据，百融云创通过建立风险数据集市（数据清洗、整合、衍生），为模型和决策引擎提供数据支持。与此同时，百融云创建立了反欺诈决策系统，配套建立模型训练系统和BI系统，可实现欺诈案件的实时预警和决策。