车险理赔反欺诈“无间盾” 科技助力保险风控升级
杨攀、陈明珠/信息科技部
3月2日，由《中国银行保险报》主办的“第二届中国保险业数字化转型峰会”在海口举行，会上发布了2022年中国保险业数字化转型优秀案例名单，华安保险“车险理赔反欺诈无间盾项目”（简称“无间盾”）从200余个案例中脱颖而出，入选2022中国保险业风险防控优秀案例。
这是“无间盾”系统自2021年底上线以来，第三次斩获行业金融科技创新奖项，这一系统究竟有何亮点？能为险企的反欺诈工作带来哪些助力？今天，让我们一起走近华安保险的“车险理赔反欺诈无间盾项目”。
Q1：保险欺诈是什么？为什么做好保险反欺诈工作对保险企业而言尤为重要？
保险欺诈，是指利用或假借保险合同牟取不法利益的行为，主要包括保险金诈骗类、非法经营类和保险合同诈骗类等欺诈类型。据国际保险监管者协会测算，全球每年约有20%～30%的保险赔款涉嫌保险欺诈，损失金额约800亿美元，其中又以车险欺诈为主，占比高达80%。这不仅直接侵害了保险消费者利益、侵蚀了保险企业效益，且间接推高了保险产品和服务的价格，损害了行业形象，也破坏了市场秩序，甚至可能动摇保险行业健康持续发展的根基。因此，加强反保险欺诈工作意义十分重大，也是各家保险主体关注的管理重点。做好保险反欺诈工作不仅有利于保护保险消费者权益，更能提升保险企业的风险防范能力和核心竞争力，维护保险行业诚信经营的良好形象。
Q2：目前的车险理赔反欺诈工作主要面临哪些困难和挑战？
近年来，随着我国保险覆盖面逐步扩大，保险欺诈案件数量也随之逐年增加，且“花样”不断翻新。传统的反欺诈工作主要依赖于管理条线的人工经验，缺少有效工具支持，而保险欺诈所呈现出的多样化、专业化、团伙化等特征，使保险企业反欺诈防控面临更加严峻的挑战。
（一）欺诈方式更多样
据统计，车险常见欺诈类型有摆放现场、二次碰撞、故意出险、虚报事故、酒驾换驾、重复索赔等30余种。欺诈者大都具有比较丰富的社会经验、汽车行业经验，对事故认定、保险理赔、
汽车修理等程序和法律规定都比较熟悉，有些欺诈者还具备较为丰富的保险法律和保险业务方面的专业知识，熟悉保险企业的很多业务规则。
（二）从“个案偶发类”演变为“团伙蓄意类”
车险理赔欺诈还呈现从贪小便宜的偶发个案逐渐演变成团伙欺诈、异业联盟的集团性犯罪，案件相关主体从关联网络结构上看构成诸如环形（相互之间发生案件）、星型（一定时间内个别
主体发生多次案件）等形态。
（三）依赖于人工经验，缺少有效工具
车险理赔反欺诈识别多依靠人工经验，数据共享与回溯能力严重不足，点对点打假，存在处理成本高、效率低、防范应对延迟等诸多痛点，保险企业缺少有效的业务支持工具，具有丰富经验的专业人士太少，无法满足业务发展的需要。
Q3：“无间盾”是什么？有哪些创新亮点？
“无间盾”系统融合了专家经验与大数据风控规则于一体，是华安保险基于车险理赔反欺诈工作多年实践，经过深入思考，综合运用大数据规则、AI机器学习、知识图谱等前沿技术研发建设的一款保险反欺诈工具，这一系统不仅具备从个人作案到团伙作案风险识别的完整功能，而且完成了信创改造，系统100%自主安全可控。
针对业务痛点，“无间盾”系统为此提供了全面的技术解决方案，目前在业内处于领先水平，具有以下三大技术亮点：
（一）规则引擎（大数据规则）
“无间盾”利用大数据技术，将人、车、修理厂3大主题数据，根据专家规则计算出风险标签，通过规则引擎判断欺诈风险。目前，已经合计开发出130项规则，76个风险因子。
（二）图计算（关联图谱）
利用历史案件的车、人、案件、报案电话、修理厂、收款账户等信息构建关联图谱，使用鲁汶算法划分社区，自研高风险网络结构检测算法，针对团伙犯罪的特点，识别高频星型结构（在一定周期内由某一节点发生多次案件）、环形结构（团伙成员相互之间发生碰撞，构成环形），这一计算方式具有针对性强、准确率高等特点。
（三）机器学习（AI模型）
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、定损三个不同阶段的AI模型，并通过实时计算提供接口，量化欺诈风险等级，结合归因分析，辅助业务快速判定欺诈风险。后期，也可根据产生的业务数据，反馈到模型训练中，去不断优化数据模型。
Q4：“无间盾”系统是如何实现风险管控的？
目前，我们可以在理赔作业环节去调用“无间盾”提供的反欺诈服务，经过事前预警、事中调查、事后反溯三个环节发现高风险特征案件后，生成调查任务，通过线下资源进行同步排查，以此实现从风险识别、预警到干预的管理闭环。
事前预警：通过大数据对复杂案件的回溯分析，挖掘案件欺诈风险点，嵌入至报案、查勘、定损三个环节进行反欺诈识别与拦截，从而有效识别欺诈风险案件，自动触发风险预警。
事中调查：一是将赔案审核过程中的风险规则进行精细化的拆解与应用，利用规则进行风险拦截；二是通过AI评分判断输出赔案存在欺诈行为的概率评分和案件风险特征的描述，辅助提升案件的调查成功率；三是引入知识图谱与社区网络算法，还原案件有关人、车、修理厂等关键标的的网络拓扑结构，精准识别出环形与星型高风险社区，为调查人员提供团伙作案线索。
事后反溯：主要针对既往已决赔案进行风险等级评估，有针对性地下发复勘任务，形成对已决赔案欺诈风险的“回头看”，这也有助于倒查漏网线索。
Q5：“无间盾”系统投产后，取得了哪些成果？
“无间盾”系统于2021年10月正式投产，目前已经推广到华安保险所有分支机构，在车险理赔案件的提速减损方面效果显著。作业人员通过在理赔作业环节调用反欺诈服务，可有效筛查高风险特征案件，并自动生成调查任务，线下资源同步排查，实现从风险识别、预警到干预的一站式闭环管理。2022年，该系统共触发风险案件3136个，识别出700多个高风险社区，并成功破获多起团伙作案案件，为华安保险切实推动保险反欺诈工作做出较大成效。
Q6：未来，“无间盾”系统将向哪个方向去做进一步更新？
保险的反欺诈工作是保障投保公平、促进行业健康发展的重要工作板块。未来，我们将持续打磨“无间盾”产品，一是进一步挖掘内部数据信息潜力，拓展风控预警应用场景，如打通不同险种理赔信息数据，深度对接诉讼、残值、增值服务等系统平台，建立联动预警机制等；二是积极融合数据、技术、社会资源，希望能够构建起由监管、行协、保险机构、科技企业共同参与的保险反欺诈联盟。