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案件|千万车险骗保“黑产”再起 险企如何筑牢反诈骗“防火墙”( 二 )


而员工系统工号管理混乱方面 ， 该公司理赔业务系统员工工号、登录密码长期不修改；工号混用、登录他人工号处理工作、一人同时兼有上下级权限工号、系统显示处理工作人员和实际操作人员不符等问题突出 。
理赔内部管控要求落实不到位方面 ， 未严格落实重大案件双人查勘和复核规定；理赔单证资料不齐全, ， 重要单证缺失 ， 部分资料存在瑕疵；重大赔案上报及管理制度落实不到位 。
上级机构审核管理职能落实不到位方面 ， 上级机构对理赔案件审核把关不严 ， 未能及时发现问题、识别风险；对发现的案件疑点未进行后续跟踪和疑点排除；对下级机构落实赔案审批意见的情况不跟踪、不过问 。
内部合规管控和审计不到位方面 ， 分支机构未设置合规管理部门或者岗位 ， 未制定公司年度合规管理计划 ， 未定期进行合规自查 ， 未组织对公司合规风险进行识别和评估；省分公司未对下级机构的合规情况进行过独立审计 ， 未履行合规管控和内部审计责任 。
而将视野扩大到整个行业 ， 为何近期业内骗保行为高发？有业内人士认为 ， 这可能和车险综合改革有一定关系：车险综改初期 ， 大部分保险公司车险系统刚改造 ， 有一些漏洞；同时 ， 综改之后 ， 中小公司车险业务压力大 ， 遇上“大单子”更急着进行交易 ， 进而导致分公司压力更大 ， 而这也给了犯罪分子可乘之机 。
不过 ， 徐建平则认为 ， 骗保与车险综合改革没有关系 。 庞博也表示 ， 骗保黑产是行业一直以来都存在的问题 ， 是小部分群体对于车险利益的眼界与认知格局的问题 ， 与行业是否实施综改没有直接关系 。
科技赋能构筑反欺诈“防火墙”
针对此次欺诈案 ， 《案情通报》提出五点防控对策 ， 包括加强理赔基础建设、完善监督制约机制、强化人伤案件理赔管控、重拳惩治保险欺诈活动 ， 以及推动行业信息数据共享 。
其中 ， 在行业信息数据共享方面 ， 《案情通报》表示 ， 将充分利用全国车险反欺诈信息系统 ， 采用数据挖掘、线索归类、共同研判等手段 ， 对可疑线索进行全面筛查和串并 ， 推动保险欺诈案件侦破；将搭建行业信息共享平台 ， 加强同业合作 ， 做好同业承保、理赔等数据的交换 ， 以及欺诈案件和线索信息的共享 ， 形成打击保险诈骗行为的行业合力；建立行业“黑名单”制度 。 收集整理保险欺诈案件涉及的单位、人员、车辆名单 ， 建立行业高风险车辆和人员“黑名单”并实现行业共享 ， 提高反保险欺诈工作效率 。
与此同时 ， 保险科技报告中也表示 ， 除了欺诈带来的风险和损失之外 ， 进入数字化时代 ， 保险公司通过非接触方式开展的保险业务逐渐增多 ， 过去依靠线下人工核保核赔的方式会出现审核效率低下、人力成本高的问题 ， 因而保险公司需要更强的风控能力支持业务的开展 。
徐建平建议 ， 可利用科技化手段 ， 做到透明管理 ， 追本溯源 ， 长效负责人 ， 尽量杜绝此类骗保事件的发生 。 而根据中国保险行业发布的《2019年中国保险行业智能风控白皮书》 ， 在车险业务领域 ， 大数据、人工智能识别欺诈案件能为行业实现减损为每年40亿-60亿元 ， 其中科技赋能欺诈案件识别率高达20%-30% 。
北京商报采访人员采访业内保险公司 ， 发现数据科技手段在部分险企的反欺诈安全系统中获得了应用 。 以众安财险为例 ， 其实时反欺诈系统——“无间盾” ， 对新场景保险业务全流程进行风险防控 ， 采用了浏览器指纹技术、区块链Hashcash算法、无感人机识别技术等提高“黑产”薅羊毛壁垒、拒绝机器行为和打码平台攻击；同时 ， 通过大数据侦查 ， 可做到实时识别“恶意骗保”行为 。 例如 ， 基于图像算法 ， 建立用户关系网络 ， 并通过标签传播方式 ， 及时识别群体性骗保 ， 进行专案打击 。
不过 ， 虽然有反欺诈系统的存在 ， 但业内骗保行为依然高发 。 对此 ， 庞博直言：“目前保险公司的反欺诈体系还不健全 ， 缺少行业数据的支撑 ， 行业主要采用的是银保信的行业反欺诈数据 ， 其对于团伙作案识别更有效 ， 但对于单点作案 ， 仍要依靠保险公司的理赔经验和管理水平来判断 。 ”


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