“无间盾”：科技赋能保险反欺诈
刁静贤/客户服务部
保险欺诈行为的存在，影响着保险的公正性和公平互助性。理赔反欺诈，是保险公司一直以来在理赔
环节风险控制的“重头戏”。以我们十分熟悉的车险为例，车险理赔的欺诈问题也正逐年加剧，并呈现犯罪职业化、团伙化、产业化的新趋势，危害程度越发严重。基于多年累积的车险理赔反欺诈专业经验及数据基础，华安保险在2021年自主建设并上线“无间盾”反欺诈管理平台，进一步提高了我司对欺诈风险的自动甄别与预警能力。
2021年，以“规则判定+反欺诈调查流程重构”为主体内容的“无间盾”反欺诈系统1.0版本于5月完成全国上线；2.0版聚焦关联图谱+反欺诈AI评分功能，于当年12月23日全国升级上线。
项目特点：
（一）12大类130条风险规则支持反欺诈风险预测。利用大数据技术清洗历史案件，将人、车、修理厂3大主题数据，依据专家规则计算出风险标签，合计完成130条规则，76个风险因子。这些特征因子，可对新发生案件提供欺诈风险预测，为车险反欺诈提供数据支撑。通过规则引擎，还可识别出含曾经全损出险、高频报案电话、承保信息不符、交强险死亡人员、疑似“碰瓷”车、高风险驾驶等高风险特征，归纳出含历史案件风险、合同免责类、重大损失类、异地保单类等12个风险大类。
（二）关联图谱网络结构增强识别团伙欺诈能力。使用大数据技术和图数据库构建起全机构车险承保理赔数据的关联图谱，利用鲁汶算法对全量关联图谱进行社区分群，再在各个社区中进行高风险网络检测，自研高风险网络结构检测算法寻找出符合环形和星形的高风险网络结构，这也是国内车险经营主体的首创型应用，开创出行业历史案件回溯调查的新模式。关联图谱网络结构，能够提升识别团伙欺诈的能力及效率，有力支持反欺诈团队更加有效地打击欺诈团伙组织。
（三）实时评分，量化欺诈风险等级。“无间盾”将历史案件进行特征清洗，利用决策树、随机森林、逻辑回归、XGBOOTS等机器学习算法训练出可适用于报案、查勘、定损3个不同阶段的AI模型，实现实时评分，量化欺诈风险等级，辅助业务快速判定欺诈风险。为达到更好的风险预警效果，该评分功能仍在持续迭代优化中。
典型案例：
“无间盾”关联图谱通过对人、车、修理厂中的案件关系人分析，可以快速关联并形成作案闭环的关系图谱。例如，“无间盾”系统显示某修理厂的案件存“星、环”图谱且预警提示存在高风险，图谱定位到案
件关联人、车、修理厂存在异常，涉我司案件金额8万余元，可能存在以故意制造小额案件骗取保险赔款的重大嫌疑。通过进一步摸排，保险公司发现“张*汽修厂”与“万*汽车修理厂”实际为同一修理厂，同时另一汽车综合服务中心（主要经营二手车）与上述修理厂存在密切关系，而关联案件显示上述修理厂及二手车行的自有车辆事故频发，且驾驶员多数为自身员工。目前，该案证据基本锁定，理赔款项的追赔
工作正在进行中。
项目成果点评：
“无间盾”反欺诈系统自2021年上线运行，反欺诈作用已逐渐显现并发挥着越来越大作用。作为一款由华安保险自建的反欺诈风控工具，“无间盾”反欺诈系统的建设思路、模式、应用技术等在行业内均属于较为前沿的探索与尝试，在运用过程中也仍需要不断的优化、改进，才能不断提高反欺诈能力，筑牢反诈防线，实现料敌于先，全面防御。