從事後查證到事先甄別,「億保創元」想利用大數據為險企反欺詐

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調查統計報告顯示,在美國,每年保險欺詐總成本(含壽險和非壽險)總計約為850 億美元-1200 億美元。其中2003 年全年,保險公司為財產/意外險索賠欺詐支出達290 億美元,佔全行業應計損失的10%。車險騙賠金額占保險公司總賠付額的17%-20%。

在中國,這種情況更是有過之而無不及。據北京商報,中國保險詐騙呈上升趨勢。專家保守估計,約有20%的車險賠款屬於欺詐,在北京90%市場份額的7家保險公司在2003-2006年的四年間,騙賠造成的保險損失約有28億餘元。意外險更是會經常出現偽造意外或者故意製造意外騙保的情況。讓行內人沒想到的是,同一投保人在多家保險公司投保、憑藉同一事故在十幾個保險機構獲賠,這種事並不少見。

36氪近期接觸到的保險科技公司億保創元,其創始人李思明跟我們講述的保險行業的狀況跟上述情況非常類似。他曾經在慕尼黑再保險公司和中國再保險公司從業,他介紹,有時候即便知道客戶是故意製造事故,保險公司也只能賠付。何況一旦客戶訴諸公堂,往往是保險公司敗訴。

造成這類欺詐的原因與保險行業自身行業漏洞有關。一個是保險公司在客戶投保前獲取的信息非常不準確,在傳統保險經營模式下,由於保險公司無法獲得與承保風險相關的信息,或者獲得的成本太高,於是在制度層面上安排了「告知義務」,即要求投保人應當向保險人充分和如實告知相關風險信息,否則保險人有權拒賠。但保險公司獲取來自客戶的告知信息后,卻很難對客戶告知的信息進行核實。比如,傳統保險公司投保一般會詢問客戶的收入水平,因為這決定了客戶的保單持續繳費能力,也能幫助保險公司為客戶匹配最適合的保障額度,但李思明表示通過告知這種形式得到的客戶收入水平數據非常不準確。這導致了保險公司收集的客戶信息「不準、不全、不真」等情況的存在,直接導致保險公司基於既往客戶數據的建模分析效果有限。

另外,由於各家保險公司之間未能建立起有效的信息共享機制,因而造成多頭投保這類明顯準備騙保的行為長期存在。其實業內領先的保險公司也嘗試過數據方面的創新,但受制於保險行業在數據收集、分析方面的能力限制,一直未能有實質性突破。

為了應對這類似的情況,保險公司只能統一提高保費價格,這就像是「好人為壞人買單」,或者在條款定義上做出一些影響用戶體驗的設計,比如保額逐年遞增,投保后短期理賠保額很低;或者在保險事故發生后,才去認真檢查客戶當時填寫的資料等是否有隱瞞投保前真實信息的情況存在,因為根據《保險法》規定,若投保兩年內保險公司發現客戶存在故意不如實告知的行為,保險公司有權利解約。

當我們看到銀行等信貸機構放款時,會給每個用戶事先做反欺詐和信用評分,這樣的機制在中國保險行業卻沒有。針對這種情況李思明表示,「中國保險行業跟銀行相比,在反欺詐的科技手段應用及信用體系建設等方面起碼落後5年。」比如,就在最近,中國保監會才開始發文推進保險業信用體系建設,將研究制定保險實名登記等制度。

億保創元目前主要是通過多元數據源,收集較為準確的客戶信息,並通過內外部數據聯合建模的方式,通過模型輸出客戶風險評分來幫助保險公司進行反欺詐和智能大數據風控。

李思明認為,在風控模型中引入多元數據的作用和價值在於,一是能夠實現保險公司對現有客戶數據質量治理,確保基本數據的有效性;二是實現跨行業數據融合,通過多維數據交叉驗證來修正保險內部數據建模誤差;三是通過客戶行為軌跡對客戶信用檔案進行回溯校正,為建立公司客戶信用評分體系創造。

至於保險反欺詐的效果和準確率如何,李思明給我們舉了一個例子,億保創元曾經跟某家保險公司合作,對該公司過去兩年內通過互聯網渠道銷售的3萬份壽險和重疾險保單通過該公司的「保盾雲」風控模型進行測試,共篩選出了200多名風險評分分數較高的可疑客戶,保險機構對可疑客戶進行調查后驗證了模型的有效性,已經陸續展開解約工作,並計劃將「保盾雲」風控模型應用到事前控制。

此外,信用評級也可以幫助保險公司定價,比如公司發現客戶或代理人的學歷水平越高,出現概率越低;通訊資料在完成實名制之後,除了可以核實合同上的手機之外,手機卡在網時長也與詐騙概率有關。雖然保險公司無法以舉債情況或學歷水平等理由拒絕簽約,但可以用於動態定價,予以優質客戶費率優惠,增加用戶粘性。

現在億保創元對接的外部數據類型包括了健康屬性、職業屬性、財務屬性、徵信類屬性及負面信息類屬性等五大維度。對接數據源包括銀聯、電商公司、互聯網公司、運營商、法院公開信息、大數據風控服務商等。通過與數據源進行聯合建模的方式,在保證客戶隱私的前提下保證數據的可靠性與準確性。

目前與億保創元建立合作關係的的保險公司包括中國人壽部分省分公司、合眾人壽、崑崙健康、弘康人壽等。基於此前億保創元和保險公司行業的項目,「保盾雲」大數據風控模型已經經過千萬級人次的數據訓練。

儘管對反欺詐需求最為迫切的是保障型保險,但動態定價可以應用於所有類型的保險。況且隨着保監會對「保險姓保」的原則進一步強化和新中產階層對財富管理觀念的行程,未來保障型保險的比例會逐步增長。

長期來看,對接大量數據源和完成模型訓練之後,「保盾雲」平台服務可以延伸到後端的理賠和客戶管理,甚至是基於客戶數據做精準營銷和產品適配度檢驗,降低因廣義的銷售誤導造成的損失,包括提高保單繼續率和投訴率,幫助保險公司建立起貫穿保單生命周期的全業務流程風險控制體系。

團隊方面,億保創元目前有12人,主要是數據分析和建模技術人員。董事長李思明為北美壽險核保師(FALU)/ 核賠師(FLHC),曾就職於中國人壽北京分公司、慕尼黑再保險北京分公司以及中國人壽再保險公司工作,有超過15年的保險行業從業經驗,對保險公司業務痛點及需求有更深入的理解。CEO冒海楊曾就職於公安部全國公民身份證號碼查詢服務中心10餘年,任職保險行業總監職務,對外部數據在保險行業的應用以及數據使用的法律規範等方面非常熟悉,在保險行業有比較豐富的客戶資源。

資本方面,億保創元今年8月獲得了來自保險行業孵化器Jade Value的千萬級別的Pre-A輪融資。

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我是36氪金融記者盧曉明,金融項目尋求報道或交流請加微信lohiuming,煩請備註姓名、單位、職務和事由。


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