保險欺詐升級倒逼險企利用大數據進行防范，但行業間甚至跨行業、跨部門的信息共享，以及根據這些數據進行預判和風險防范則更為關鍵

隨著各種技術手段和信息手段的進步，尤其是在大數據時代，保險欺詐呈現較強的專業化、隱蔽性特點。這不僅倒逼保險公司投入更多人力、物力反保險欺詐，監管部門也在嘗試使用大數據手段。在這方面，2014年，多地保監局進行了有益嘗試，通過信息共享和數據分析來發現并預防問題。業內人士指出，在數據完善積累的基礎上，從特征分析、因子分析和網絡分析入手，建立高效的反欺詐鑒別機制，只是時間問題。

欺詐升級

倒逼企業防范

在短期意外險、健康保險等領域，常出現險企核保、核賠程序不嚴的問題，一種聲音認為在大數法則下，險企認為在業務量達到一定規模后，即使有一些道德風險，仍不會影響業務整體質量，因此缺乏風險防范主動性。

不過，記者了解到，在一些欺詐案件頻發的領域，已經有不少險企投入了更多的人力、物力來進行核查，降低保險欺詐帶來的損失。

“這主要是源于保險欺詐手法不斷升級，倒逼險企加強防范。”一位曾負責險企網銷業務，現供職于互聯網金融企業的業內人士陸秦（化名）對記者表示。

記者從公開渠道了解到，2014年，北京、上海、蘇州等多個地方出現大量健康保險欺詐案，作案表現出專業化、規模化特點。某地頻發健康保險欺詐問題，主要由無業人員組成的專業團伙經常通過網銷、電銷等核保環節較為寬松的途徑在多家保險公司重復投保，險種集中在重疾、津貼等短期定額保險，并與醫療人員勾結獲得虛假病例進行騙保。

針對上述某地頻發健康保險欺詐的問題，不少險企被倒逼投入加強對該區域醫院的核查，部分保險公司甚至將該地區的醫院列入“黑名單”，不再接受新的理賠，而這給該地區居民正常的醫療活動和保險理賠造成諸多不便。

同時，深圳、安徽、江蘇等保監局都有公開信息指出，在互聯網保險領域欺詐案件發生風險較高，相關案件較多，這些險種以意外險為主。

“在大數據時代，網銷保險成為險企的兵家必爭之地，出于提升用戶體驗等原因，諸多險企在銷售環節并未設置較高的防火墻，在理賠環節也比較寬松，導致這成為保險欺詐案件多發地帶。”陸秦表示，剛開始，大家認為互聯網保險是塊肥田，主要忙著去搶占地盤而有些忽略風險防范，但隨著行業發展，競爭的加劇、欺詐的發生都將使保險公司趨于冷靜，必然加強風險防范。

監管跟進

大數據顯身手

事實上，充分利用大數據提升監管質量和效率的理念早已提出，2014年，不少保監局也進行了探索和嘗試，初見效果。

中國保監會副主席王祖繼在2013年年底就提出，保險監管機構要順應大數據時代的潮流，強化基礎建設，建立大數據的質量標準，消除壁壘，推進信息共享，建立信息隱私保護制度，加強信息的安全保護，建立安全有效的大數據共享使用環境；要鼓勵包容創新，以開放的心態支持保險機構運用大數據進行產品、服務、管理等方面的有益創新，并在監管上及時跟進。

在實踐方面，2014年，遼寧保監局發揮大數據優勢提升非現場監管效能。一是創建非現場監管信息平臺，實現信息來源全覆蓋，解決非現場監管信息碎片化、割裂化問題。二是建立綜合風險指標分析體系，通過與歷史基準數據的相關性分析，根據指標合理浮動區間對異動指標進行事前預警、原因分析、趨勢預測，提高非現場分析的科學性。三是開發輔助監管程序，通過開發滿期給付與退保匯總、災害理賠情況統計、車險理賠員資格考試等應用程序，提高非現場監管的現代化水平。

上海保監局充分利用信息平臺，依托“機動車輛保險聯合信息平臺”、“人身險綜合信息平臺”和“道路交通事故檢驗鑒定信息系統”，推行大數據智能化反保險欺詐工作模式，具體包括利用大數據方式進行風險預警、關聯排查以及數據串并，通過這些方式打擊保險欺詐。

陜西建立并完善了“高風險修理廠數據庫”、“高風險客戶數據庫”和“高風險從業人員數據庫”，為保險公司提供預警和服務。

江西保監局指出，要加強保險、銀行和證券的監管合理，提升監管效能，還需要建立保險業網絡征信數據庫反保險欺詐。

可以發現，利用大數據進行反保險欺詐的一個重要內容是進行信息收集、共享和利用。隨著行業的發展，大數據應用將愈加深入，保險欺詐也會烙上大數據的印跡，監管手段的跟進和升級非常必要，多家保監局的探索為今后更好地推行大數據監管作出了有益嘗試。

他山之石

力求事前防范

事實上，保險欺詐也是一個全球性的問題，各國都在探索有效的反欺詐方式。美國利用專業軟件平臺反保險欺詐的思路或許可以給我國反保險欺詐一些啟示。

人保財險沈陽監察稽核中心尹會巖曾公開撰文指出，國際上，保險欺詐尤其是健康保險領域的欺詐出于其專業性、隱蔽性的特點，也引發了應用大數據技術的呼聲。為了防范健康險領域的詐騙，美國各州籌劃在未來建立全民醫保的網絡銷售平臺時，附加建立專業軟件平臺，用于自動識別和偵破健康保險索賠數據。這是一個依賴于在大數據情況下建立回饋機制，并可以不斷提高和進化的動態防衛系統。該軟件可以隨著數據更新尋找規律，適應欺詐的新特點并加以追蹤鑒別，建成后將大大提高理賠和管理效率。

尹會巖指出，隨著各部門的合作和經驗的積累，在數據完善積累的基礎上循序漸進，從特征分析、因子分析和網絡分析入手，建立高效的反欺詐鑒別機制，也許只是時間問題。

保監會統計信息部副巡視員李春亮日前也指出，大數據時代的到來，監管不能局限在企業內部，要做到行業數據或者跨行業數據共享，甚至跟國外的一些企業或者一些機構有數據共享。

“互聯網大數據探索一方面是推進信息共享，另一方面是真正從保險監管上利用大數據技術，加強監管，從被動的數據統計或者事后的監管，能夠從大數據提供給我們的實時或者事前預判，以更好地加強監管。”李春亮表示。