大數據保險防欺詐案例分析

A. 汽車保險欺詐談談你自己的理解,比如現狀和影響,形成原因,反制手段等

對於車貸這方面 一下是我的看法：

在面對汽車金融利好的市場局面的同時，汽車金融的高風險性也是不容忽視的，市場風險、操作風險、信用風險、違規經營風險等存在於汽車金融服務的各個環節。隨著信貸政策不斷的放鬆，中介欺詐、身份盜用、車輛套現、一車雙貸等汽車金融風險行為頻出，甚至已成為汽車金融行業不容忽視的痛點。
究其根底，造成汽車金融行業欺詐亂象頻出的的根源還是在與平台自身風控能力薄弱，缺乏風控意識。汽車金融行業信息不透明，市場缺乏健全的信用體系，加之平台自身風控能力不足，造成企業無法有效的規避重復二押、騙貸等欺詐行為。同時，許多交易平台為搶占市場份額，過度追求放貸的規模和速度，放低了對風控的要求，甚至忽略汽車金融風控環節，只要客戶申請就放貸，這些行為大大縱容了騙貸的滋生。
汽車金融雖然前景利好，但是要想把汽車金融行業的蛋糕做大做好，汽車金融風控反欺詐是不容忽視的環節，各大交易平台想要在汽車金融市場勝出，汽車金融風控是核心競爭力之一。
在汽車消費金融中，汽車的資產風險是伴隨著人的管理風險而發生的
要做好汽車金融風控，必須做好人的風控。通付盾大數據風控，依託自身強大的大數據風控管理分析平台，建立了安全成熟的大數據反欺詐系統，對客戶從申請階段到貸後管理階段進行有效的欺詐風險控制。通付盾反欺詐雲平台可以從賬號風險防護、應用風險防護、欺詐信用風險防護等運營安全多方位協助汽車金融平台完善貸前、貸中和貸後管理的汽車金融風控體系，有效識別騙貸、中介欺詐、套現等行為，減少資金損失。
汽車金融要做好風控，關鍵點還在於藉助大數據進行風險前置。通付盾憑借自身領先於行業的大數據反欺詐技術，對客戶行為從源頭進行風險評估，當客戶在網路渠道留下第一個聯系方式開始，就啟動整個風控的過程，關聯客戶關鍵信息（如地址、電話號碼、聯系人信息等），從申貸環節到授信環節藉助反欺詐系統降低有效反欺詐風險。
希望能幫助到你

B. 什麼是大數據反欺詐

大數據反欺詐是基於海量數，通過機器學習架構的一套反欺詐系統，可以對包含
交易詐騙，網路詐騙，電話詐騙，盜卡，盜號等欺詐行為進行實時在線識別的一項服務。是互聯網金融必不可少的一部分，是由用戶行為風險識別引擎，徵信系統，黑名單系統等組成。
大數據反欺詐主要是為金融行業或者電商行業的企業提供數據分析的業務以及服務，在進行支付或者信貸的過程中對於行業或者對個人提供一個信用評估的服務，通過大量的數據結合，可以很快的得到貸款方信用的評估結果，在欺詐者可能發生欺騙行為之前就將他們可能實施的行為扼殺在搖籃里，減少金融行業企業的風險。例如奇點數聚是通過大數據的分析結果，將欺詐者的畫像以及行為分析展現給金融企業，從而預防欺詐的發生。

C. 各類保險欺詐案例及其預防措施

保險欺詐一般是保險營銷人員故意誇大分紅利益和保證責任范圍。

一般來說保險分紅是不固定的。有的營銷員就拿以往的分紅業績和客戶說他們的分紅過往有多高，明天會超過多少多少之類的話。或者是承諾以後的分紅利益會超過%多少之類的話。---預防方式：保險本身最重要的功能就是保障，千萬不要為了什麼高分紅去買保險，也不要保險業務員承諾的%多少的紅利，過往的紅利你可以參考，但是不代表未來的收益。

誇大保險責任，此類常出現在重大疾病保險上，有的保險合同只保障了14種疾病保險，有的營銷人員就說這合同什麼疾病都保，這是不對的。預防方式：對重大疾病保險條款要看保險合同，具體都保哪些疾病，有不清楚的可以問醫師

D. 利用大數據分析將保險業風險防控做到極致

利用大數據分析將保險業風險防控做到極致
互聯時代，特別是移動互聯網日漸普及之後，大數據的搜集變得更為方便和可行，大數據的應用價值受到了各行各業的關注，甚至大數據本身也成了一個專門產業。保險作為基於大數法則運營發展的商業行為，對大數據的利用有著天然的傾向性。筆者圍繞風險防控這一經營實務，圍繞核保、核賠這兩大關鍵節點，探討大數據分析在風險防控中的應用，分析優勢性，指出限制性，並基於行業現狀對大數據分析的發展提出建議。
保險業面臨風險控制新挑戰
雖然風險防控是保險業發展過程中永恆的課題，但是隨著經濟社會的發展，新風險點層出不窮，惡意欺詐手段不斷翻新，保險業風險防控受到的更為嚴峻的沖擊。具體表現為：
1.行業競爭倒逼核保和理賠速度的提升，可能帶來核保、核賠質量下降的負面影響。從純理論角度和最理想化的角度來講，核保和核賠這兩個環節是可以為保險公司屏蔽所有逆選擇和道德風險的。但付出的代價是用大量的人力對每個投保和理賠申請都進行大量的細致調查。這在保險公司實際運營中是不可能的。特別是在行業競爭越來越激烈的今天，為提升客戶體驗，保險公司的投保條件愈發寬松，核保核賠速度快，甚至免核保、免體檢、快速賠付已經成為保險公司吸引客戶的「標配」所在。各家公司千方百計提高服務速度，核保核賠部門往往要承受客戶和銷售部門的雙重壓力。在此情況下，雖然保險公司的保費收入有了較大增長，但是承受的風險沖擊將明顯增大。公司管理層對業績增長的期待，或多或少沖淡了本該固若金湯的風控意識。
2.互聯網保險的發展，客觀上增加了風險控制的難度。如今，網路銷售、移動互聯網銷售日益被保險公司所重視。各種保險銷售網站，成為了保險公司新的保費增長點。甚至客戶通過手機微信等軟體終端，就可以輕松完成投保或理賠過程，在這種情況下，材料真實性驗證難度較大，信息不對稱性更為突出，機會型欺詐風險增加。異地出險的增加，也對理賠後續工作提出較高要求，容易出現保險服務流程銜接的空白。在傳統保險銷售過程中，銷售人員與客戶面對面地溝通，其實也是一種了解客戶的過程。但是互聯網保險的發展讓這個過程消失。核保部門失去了一道天然屏障。這些都是增加了風險控制的難度。
大數據分析在保險業風險防控中的實際意義
雖然互聯網技術的發展，給傳統思維下的風險防控帶來了巨大的挑戰。但是筆者認為，任何新技術的進步都是雙刃劍。而且解鈴還須系鈴人，互聯網技術帶來的「麻煩」也必將由互聯網技術本身來開出葯方。這個葯方就是大數據分析。
IBM公司曾用5個特徵來描述大數據，既大量、高速、多樣、低價值密度、真實性。這些特徵其實也表明了大數據對風險防控的意義。
1.大數據時代下，核保環節通過大數據分析有條件對客戶進行系統性風險掃描。具體來講，在傳統核保過程中，客戶告知什麼，保險公司就審核什麼。核保人員要從有限的告知信息中，發現風險點的蛛絲馬跡。這個過程中的風控主要依靠客戶的誠信水平和核保人員的工作經驗。而且大量的投保告知，也挑戰了客戶的耐心。面對大量的提問，客戶很有可能引起反感，不認真填寫告知內容或乾脆放棄購買保險產品。但在大數據條件下，保險公司有條件從資料庫中獲取客戶的大量相關信息。比如通過了解客戶的就醫記錄，可以准確推斷客戶的健康狀況；通過查詢客戶在各家保險公司的既往投保記錄，可以分析投保人有無重復投保、短期內大額投保等高風險行為，等等。這些都將打破既往核保的管理思路，使得核保過程更加精確化。同時客戶需要進行的投保告知大大減少，只要授權保險公司查詢相關信息，即可快速得到核保結果。
2.大數據時代下，核賠環節通過大數據分析更可能發現理賠欺詐的線索，堵住風險漏洞。傳統的核賠過程中，主要靠核賠人員的經驗甄別風險，靠調查人員有意識的排查堵住理賠欺詐的發生。這種情況下，人為製造保險事故、虛報並不真實存在的保險事故、誇大保險事故損失金額，都成為可能發生的情況。但在大數據條件下，保險公司不同地區的既往理賠數據，甚至不同保險公司之間的理賠數據有可能匯聚成一個超級資料庫。任何理賠申請，都可以先經過資料庫的檢驗。
3.大數據分析輔助風險控制的理論研究，已經有了一定的積累，為進一步應用打下了基礎。近年來，大數據的開發應用不僅得到了實務界的關注，也吸引了理論界進行更為細致的研究，並取得了一定成果。例如欺詐分析技術，就是綜合了大數據模型、統計技術和人工智慧在反保險欺詐領域的一項應用。目前這項技術已有了比較完整的理論模型，建立了相應的演算法體系，具體包括有監督演算法和無監督演算法。筆者認為，這些理論研究雖然對保險實務從業者來講有一些晦澀，但是今後的大數據分析甚至人工智慧在保險業的應用，就是建立在這些理論研究基礎之上的。
基於大數據技術提升保險業風險控制
結合大數據技術本身的發展要求，以及當前保險公司實際運營情況。筆者在這部分將提出大數據時代提升保險業風險控制的具體工作建議。
1.以資料庫建設為基礎，在內部數據資源整合的基礎上，爭取建立全行業共享的大數據平台。在這里所討論的所有大數據分析的優勢，都建立在保險公司能夠收集到海量有價值數據的基礎之上。這種數據資源的整理，首先是公司內部資源的整理。特別是對於混業經營的大型金融集團來說，內部已有的數據資源整合就已經是非常偉大的成就。要讓各家公司共享信息，註定是艱難的，這需要行業協會、監管部門的推動，需要各家公司站在更長遠的角度展望保險業的發展。
2.保險公司要千方百計提升IT技術水平，儲備大數據分析的技術力量。大數據分析對資料庫技術的要求是比較高的，公司網路系統和數據計算能力面臨考驗。更為重要的是，如果要想進一步開發大數據資源，就必須有專門的統計分析人才。技術儲備，不是過往運營數據分析等簡單的數據開發，而是一整套科學的體系。保險公司有必要提前進行技術儲備。
3.大數據分析過程中，要特別注意數據安全和客戶信息的保密管理。大數據和互聯網一樣，也是一把雙刃劍。保險公司挖掘好這座寶藏，能夠在風險防控上取得事半功倍的效果。但同時也擔負著維護數據安全的重任。海量的個人信息數據存儲在保險公司，一旦泄露後果不堪設想。單個的數據泄露就可能引起客戶的訴訟。批量的數據泄露，可能給公司帶來的就是滅頂之災。從法務角度來講，保險公司在引用客戶信息之前，要取得客戶授權，規避法律風險。同時要盡可能依靠大數據分析，通過簡單的客戶信息就推斷出某類業務的風險。
總之，風險控制是保險公司穩健經營的重要一環。在大數據時代，保險業必然要利用新技術手段，將風險防控工作做到極致，為公司和行業的發展創造價值。

E. 《保險欺詐的成因及對策》的論文 100分！

保險欺詐成因及對策
保險欺詐從保險誕生之日起就如影隨形，是一個無法迴避的問題，雖然各家保險公司和監管部門採取了種種防範措施，但給保險公司和社會帶來的損失是嚴重的

面對保險欺詐方式和手段越發多樣的變化，及時採取措施，才能有效地防範和減少保
險欺詐所造成的風險

保險欺詐從保險誕生之日起就如影隨形，是一個無法迴避的問題，雖然各家保險公司和監管部門採取了種種防範措施，但給保險公司和社會帶來的損失是嚴重的。

中國保險市場的欺詐行為主要來自於保險客戶，表現形式有移花接木、虛報冒領；一次事故、多次詐賠；製造案件、詐騙保金；先出事故、後買保險；不講信用、賴債騙保等。其他的還有保險公司以外的組織或個人非法從事保險活動，或盜用保險人名義招搖撞騙，或與保險公司工作人員內外勾結騙取保險金等。

保險欺詐的成因

保險欺詐的成因是多方面的，主要有：

1、某些投保人或被保險人法制觀念淡薄。他們對保險方面的法規不熟悉，分不清罪與非罪的界限，認為即使詐騙行為被識破，充其量不過是被拒賠而已，守法意識不強，自以為騙賠手段詭秘，可以瞞天過海。

2、保險人與保險標的在空間上的分離，客觀上使保險欺詐成為可能。投保人所投保的標的無論在投保前還是在投保後都控制在投保人或被保險人手中，大多數情況下，保險公司只能根據投保人的告知來決定是否承保和適用何種費率。

3、整個社會尚缺乏誠信體系和健全的監控機制。不少惡意騙保者得逞後，保險公司很難再找到他。如果在一個信用社會，騙保事實一經確認，當事人的信用就會有不良記錄，從而在某種程度上減少欺詐的發生。

4、保險業信息交流不暢。很多保險公司視對方為競爭對手，很少互相通報騙保騙賠情況，使居心不良的欺詐行為屢屢得逞。一些保險公司被詐騙後，為顧及自己的信譽和影響，採取不張揚的做法，使保險欺詐者更有恃無恐。

5、核保核賠缺乏必要的內控機制。一些保險公司採取粗放式經營，抱著「撿到籃里都是菜」的態度，不能在核保前對保險標的進行科學的風險評估，發生賠案時，第一現場查勘率不高，識別真假的能力不強。

6、高回報產生的強力誘惑。保險合同可以使投保人支出少量的保費，獲得上百倍於保費的保險保障。低成本高收益在一定程度上為保險欺詐提供了動力源泉，促使他們期望詐騙成功而一夜暴富。

保險欺詐的對策

面對保險欺詐方式和手段越發多樣的變化，我們應從以下幾個方面入手，有效地防範和減少保險欺詐所造成的風險。

1、加強法制宣傳，爭取公眾支持。應通過報刊雜志、廣播電視等媒體，加強反欺詐宣傳，改變人們對保險欺詐的錯誤認識，向公眾闡明保險欺詐的危害性，讓人們明白保險欺詐是一種犯罪，其受害者不僅是保險公司，廣大誠實的保戶也是最終的受害者。要採取措施鼓勵檢舉和揭發身邊發生的保險欺詐事件，通過多種途徑爭取社會各界對反保險欺詐的支持。同時，要及時提醒廣大投保人在購買保險時，應核實保險機構的真偽和業務人員的身份，確認投保單、保險合同的真實性和完整性。

2、加強內部管理，有效控制風險。要充分利用現代技術構築信息平台，建立遠程定損管理系統，提高核保核賠的科學性，杜絕人情賠款的發生。在核保前對保險標的進行科學的風險評估，消滅欺詐於萌芽狀態；加強核賠，堅持雙人查勘定損，提高第一現場查勘率，把好防止保險欺詐的最後一關。要建立崗位輪換制度，防止內外勾結騙取賠款。要加強核保核賠人員反欺詐的特別訓練，並借鑒國外反保險欺詐的經驗，在公司內部設立專職反保險欺詐的部門。要足額提取各項准備金，及時收繳存儲保費，防止截留挪用。

3、加強內外聯系，暢通信息渠道。各保險公司應在不泄漏商業秘密的前提下，進行反欺詐合作。保險行業協會應成為各保險公司信息交流的紐帶，盡快將各保險公司發生的騙保騙賠材料和存疑的賠案材料收集起來進行必要的處理，建立一個全行業的保險欺詐資料庫，以便各保險公司能夠信息共享。在投保階段，可以此來識別投保人是否有過保險欺詐行為，是否與多個保險人簽訂了欺詐性保險合同；在理賠階段，可以此來識別同一財產保險事故多次重復索賠的情況等等。同時，還要加強與其他國家保險行業的聯系，互相交流經驗，共同防範跨國保險欺詐。

4、委託專業機構，從事索賠調查。保險公司遇到了保險欺詐案件，一般應該向公安機關報案以尋求協助，但是，公安機關面對社會的各個領域，案件多如牛毛，有些案件很難能得到及時處理。商務調查機構和信息咨詢公司的人員在社會事務及案件調查上有著豐富的閱歷和經驗，通過這些機構的業務幫助、支持，在一定程度上可以彌補這方面的不足。一些調查機構如北京「斯締爾」已經得到許多國際知名的調查協會認可，在調查有關境外出險案件中，能夠提供快捷、准確的服務。

F. 對待保險詐欺有哪些對策

對待保險詐欺有以下對策：

1、加強保險反欺詐的宣傳，讓公眾明白保險欺詐是一種犯罪。

2、保險公司應加強核保核賠，從源頭上堵住保險欺詐的發生。對於保險公司來講，無論數額大小，騙保行為都需要高度警惕。

近日，銀保監會也下發《關於運用大數據開展反保險欺詐工作的通知》，要以大數據技術為核心、行業聯防與執法協作為助力，全面協同推進反保險欺詐工作。

3、保險行業應該聯合採取反欺詐的行動，建立信息交換網路，讓詐騙者無處藏身。

4、加強與其他行業的聯手，特別是公、檢、法的聯手，狠狠打擊保險詐騙犯罪活動；要加強保險法制建設，做到打擊保險欺詐，有法可依，執法必嚴。

(6)大數據保險防欺詐案例分析擴展閱讀

航延險成騙保高發險種

6月9日，南京市公安局破獲一起航延險騙保案，犯罪嫌疑人李某從2015年至今，通過虛構行程並購買航延險，3年間共理賠近900次，涉案資金高達300餘萬元，目前李某已被採取刑事強制措施。

不久前，上海市同樣宣布了一例航延險詐騙案的告破，累計抓獲犯罪嫌疑人27名，涉案金額超過2000萬元。

近年來，保險詐騙資金有小額化趨勢，如車險、航延險、退貨運費險等，對保險公司的反欺詐能力提出更高要求。

G. 大數據及物聯網讓風險管理如虎添翼

大數據及物聯網讓風險管理如虎添翼
企業善用大數據與物聯網等科技，可進行有效的風險管理。運用大數據分析，除精算保險費率及揪出詐保、勾稽可疑的股票操作或違法貸款集團，亦可分析金流與人際網以強化洗錢防制。物聯網技術則有助掌握諸多風險狀況，利於預防搶救，甚至對風險降低提供優惠獎勵。
過去一年並不平靜，金融危安事件層出不窮，如第一銀行ATM遭駭盜款案與兆豐銀行防制洗錢疏失案等，風險管理順勢成為熱門。據媒體報導，第一銀行將出包的ATM機種全數汰換且重新整頓銀行信息安全系統，兆豐銀行則擬斥資人民幣6億元打造洗錢防制及法遵相關的信息安全系統。
經濟不景氣的年代，詐欺及各種違法案件特別多，技術也越來越高級，金融業與其他企業均有強化風險管理的需求。有需求就有供給，對於企管顧問與信息科技公司來說，客戶端面臨層出不窮的危機也可轉化為源源不絕的商機，應善加把握。科技有助於風險管理，而以處理風險為主的行業當屬保險業，企業可以從保險業的最近發展趨勢，探索大數據與物聯網等科技強化風險管理的門道。
大數據與保險詐欺
2016年9月間傳出警方破獲台灣南北兩大知名醫師涉嫌與保險黃牛勾結，以開立不實診斷證明書的手法協助病患詐領保險金，亦向社保中心申請社保補助，詐領保險金額合計約人民幣1300萬。本件能夠順利破案的主要關鍵就是大數據（BigData），財團法人保險犯罪防制中心透過保險資料庫的大數據統計分析，發現有特定保戶向特定醫院、特定醫師求診且有諸多不尋常現象，乃向警方舉報因而破獲這起巨額保險詐欺案。
保險業原來就是運用大數法則進行風險評估與保險相關金額（包括保險費、保險金及責任准備金等）的精算。隨著大數據數據的海量擴增與分析技術的精進，保險公司更容易藉助對特定族群與保險事故相關因素的大數據分析而精算適合的保險費與保險金。在上述保險詐欺案例，保險犯罪防制中心還能透過保險事故與保險金請領相關的大數據數據綜合比對分析而勾稽出涉嫌詐領保險金的犯罪集團。此外，保險公司如新光人壽也有導入大數據以研析理賠風險，如建立「壞人模型」：被歸類為壞人的客戶系經由大數據綜合分析後依其風險分數而推測其詐保可能性較高，基此保險公司在核保與出險理賠作業上就可更加謹慎，降低被詐保的風險。
物聯網與外溢效果的保單
金融管理機構鼓勵保險公司推出外溢效果的保單，不僅對保戶提供保險的保障，還可達到健康促進的外溢效果，亦即對於降低保險事故發生機率的保戶（如有良好運動習慣者），提供降低保費的優惠。國泰人壽於2016年9月間推出台灣首張外溢效果保單，保戶投保後符合健康要求，續期保費可打折，再退還先前溢繳保費作為健康促進獎勵金。富邦人壽也向金管申請具有外溢效果的計步保單，多走路可減免保費，只要1年中有120天以上，每天走路達5000步，即可享有保費減免的優惠。
物聯網（IoT，如穿戴設備、智能衣、車聯網等）有助於推廣外溢效果的保單，透過穿戴設備、智能衣量測使用者的行動步數、生理數據，或是透過車聯網記錄駕駛的使用習慣與車輛狀態，可讓保險公司衡量保戶的風險狀況。如果因為保戶保持良好的運動與駕駛習慣而可減少生病或車禍意外事故的發生，則可調降保險費，該保單也會比較好銷售，具有雙贏的效果。
物聯網技術與大數據分析的結合運用還可提高預測的準度，保險公司除可更准確地抓出「壞人模型」以合理控制風險之外，亦可建立「好人模型」，亦即將風險較低的客戶歸類為好人，提供保費優惠也加速理賠審核作業。
科技、商業與風險
風險管理包括風險規避、風險降低、風險轉嫁、風險承擔等面向，可透過保險安排、契約設計、科技措施、政府介入等方式來處理。由前述保險業的最近發展趨勢可知，大數據分析可運用在風險管理上，實務上除了保險之外，在股票市場進行市場監視以查緝內線交易、炒作股票，或是在銀行貸款作業揪出詐貸或超貸等犯行，均可利用大數據來勾稽可疑的股票操作或是違法貸款集團，亦可藉助綜合分析金流與人際關系網以強化洗錢防制。物聯網技術則有助於對於諸多風險狀況的掌握，風險提高，則進行預防搶救；風險降低，則提供優惠獎勵。企業如妥善利用大數據與物聯網等科技，應可進行有效的風險管理。