一方面，傳統險企通過金融科技手段，不斷增加銷售渠道、提升經營管理水平、改善客戶服務。另一方面，隨著互聯網保險公司的逐步興起以及一些科技公司投身保險行業，它們在銷售渠道產品設計、定價及承銷、索賠結算等多個環節，對傳統保險業進行重塑。例如，眾安保險于2017年在港上市，其退貨運費險產品實現了基于電商大數據消費行為定價，改變了財險行業傳統的定價模式;螞蟻金服向保險行業提供“車險分”“定損寶”服務，推動了現有保險業務模式的變革。
不過，科技進步也使保險欺詐更加專業化、隱蔽化、高科技化，這給保險業風險防控帶來了新的挑戰。中國保險學會會長姚慶海在由中國保險學會、中國保險創新研究院、保險家智庫主辦，金融壹賬通承辦的“智能風控 共筑保險業防火墻——中國首屆保險科技應用論壇”上表示，如何用新的科技手段為保險風控服務，直擊保險欺詐這一行業風控痛點，成為當前推動保險業健康發展需解決的一個重要難題。
保險反欺詐迎來新契機
保險欺詐一直是保險業風險防控的痛點。據國際保險監督官協會的測算，全球每年約有20%-30%的保險賠款涉嫌欺詐。這導致保險機構在案件的審核、審計、賠付等環節消耗了大量人力和物力，對行業的穩定運行和消費者利益保護都構成了嚴重的威脅。
近年來，在新科技手段的“助力”下，保險欺詐日益猖獗。據統計，僅2017年上半年，我國就發生保險欺詐案件127起，涉案金額3645萬元。其中，假保單案件14起，涉案金額308萬元;假賠案件112起，涉案金額2837萬元;假機構案件1起，涉案金額500萬元。
據悉，車險是保險欺詐的重災區，車險欺詐在保險欺詐中的占比高達80%，且涉案金額較大。例如，2016年，山東省公安廳成功破獲的公安部和中國保監會聯合督辦的濟南天橋區自卸貨車保險詐騙案，抓獲犯罪嫌疑人61名，涉案金額近億元，是近年來全國范圍內涉案金額最大、涉及保險公司最多、偵破難度最大的保險詐騙案。
此外，當前的保險欺詐手段也呈現出專業化、隱蔽化、高科技化等新特征。人保財險相關負責人表示，從車險反欺詐實踐來看，保險公司的對手已經由原來的單個、隱秘行為逐漸轉化成“專業群體”、“標準化操作”：從交警、醫院尋找案源，繼而進行專業造假或買斷案件，由專業的物損或傷殘評定機構出具“鑒定”，以“合法”途徑獲取非法利益。
這大大增加了保險反欺詐的難度。陜西保險行業人士提出，保險欺詐案件作案方式更加隱蔽，作案手段更加多元，作案地點更為廣泛，“難發現”、“難打擊”、“難根除”成為進一步開展保險反欺詐工作的難點。
對此，多位業內專家在前述保險科技應用論壇上表示，保險科技的發展將為有效打擊保險欺詐行為、提高風控能力提供新的突破口。正如保險家智庫聯合發起人、中國保險報業集團股份有限公司董事長趙健所言，保險科技的發展，尤其是人工智能的成熟以及保險公司數據的海量積累，為保險反欺詐工作的開展帶來了新的契機。
實際上，我國的監管層已經注意到了新技術在保險反欺詐工作中的重要作用。2016年底，保監會就與中保信在全國啟動了全國車險反欺詐信息系統，首次搭建了全國保險反欺詐的數據平臺。
2017年，保監會又相繼發布《關于進一步加強保險監管維護保險業穩定健康發展的通知》、《關于進一步加強保險業風險防控工作的通知》《關于強化保險監管 打擊違法違規行為 整治市場亂象的通知》、《關于彌補監管短板構建嚴密有效保險監管體系的通知》、《反保險欺詐指引》等一系列重要文件，推動保險業強監管、防風險、治亂象。 特別是，在《反保險欺詐應用指引第1號：車險反欺詐指引》中明確指出，保險機構要利用大數據分析、云平臺等技術以及風險信息庫和歷史檔案等數據，構建規則、模型、欺詐網絡分析等針對個案或團伙欺詐的智能識別系統。
可見，科技與保險業的深度融合已是大勢所趨，而如何通過推動保險科技的發展和應用，有效促進保險反欺詐和風控能力提升，也成為擺在監管者和險企面前的一道繞不開的重要命題。
實現全方位智能風控任重道遠
當前，科技在保險風控領域中的應用已初見成效，大數據、人工智能、云計算、物聯網、區塊鏈等技術的應用，可以幫助險企有效甄別欺詐行為，提高工作效率。
目前，我國多家險企正逐步通過大數據、人工智能等新技術手段，在甄別欺詐案件、開展理賠等環節進行風險控制。據金融壹賬通董事長兼CEO葉望春介紹，金融壹賬通與平安產險合作的智能風控項目，將理賠案件的風險防控由傳統的“人工經驗”規則攔截模式，轉變為基于大數據和人工智能技術，已經幫助平安產險在2017年減損超過19.6億元，同比提升74%。
不過，有業內人士表示，現在保險科技在風控領域的應用中，還存在很多問題和挑戰，并不能全方位抵御保險欺詐風險，徹底解決險企面臨的問題。要通過保險科技的創新應用，實現保險的全方位智能風控，仍然任重而道遠。
首當其沖的是保險行業內部數據共享尚未實現，信息孤島仍然存在。
保險業是典型的數據密集型行業。然而，目前我國保險業的許多信息系統互聯互通不足，“數據孤島”現象較為普遍，數據活性、共享程度和利用效率都較低。而且，大量的信息數據都掌握在大型險企和科技公司手中，有可能形成數據壟斷，出現數據寡頭現象。
中國保險學會副秘書長、中國人民財產保險股份有限公司原副總裁王和認為，數據的割據是制約保險反欺詐工作的最重要問題，若把數據并庫，很多困難即可迎刃而解。在大數據時代，風險管理將可從多維度評估，即便如此，數據仍然是保險公司需要解決的一大痛點。
北京大學教授兼北京大數據研究院保險大數據中心主任趙占波提出，國內財險公司在數據方面至少面臨兩個問題。一是內部數據未打通問題。大數據是推動智能風控的前提，可目前有些大型險企內部各省分公司的數據都沒有打通，何談與其他企業的數據共享，這不利于險企風控能力的提升，更不利于保險智能風控的實現。二是數據單一、靜態，不具備動態特征。險企掌握的數據單一、不夠全面，缺乏消費者的行為數據、消費方式數據等，沒有實現跨行業的聯動。
其次，保險科技的應用領域和層次仍然有限。
除了數據及其可得性，保險業風險防控還面臨著另外兩大挑戰：算法，也即模型;算力，即數據處理能力。而算法和算力被如今的一個熱詞所涵蓋——AI(人工智能)。可是，目前AI在我國保險業中并沒有特別成熟的應用。中國保監會原副主席魏迎寧在前述保險科技應用論壇上稱，目前只有移動通訊技術在保險業得到了廣泛應用，且主要用于銷售領域，而大數據、物聯網、區塊鏈、人工智能等信息技術，在我國保險業中還沒有成熟的應用。
此外，客戶數據安全保障存在疑慮。
業內人士表示，保險科技的廣泛應用將要求保險機構業務系統和內部網絡對外打開越來越多的合作接口，在這一過程中，數據的流向往往是個灰色地帶，這給保險機構帶來消費者數據隱私保護難度提升、業務數據泄露風險增大、黑客網絡攻擊增多、風險傳播更快更廣等信息安全挑戰。
全面提升保險風控水平
為推動建立覆蓋保險業務全流程的智能風險防控體系，全面提升保險風控水平，相關專家認為，我國可從以下三方面著手，加快保險科技的創新和發展，促進保險科技在風控領域的應用推廣。
一是完善相關法律法規政策體系。
為促進保險科技的發展，監管部門、行業協會亟需盡快完善相關法律法規政策體系，逐步細化促進新技術、新模式應用的政策法規，形成一個良好的保險科技發展法律環境。
尤其是要盡快制定保險科技的技術標準，如明確數據脫敏標準和企業間數據共享規則等，通過制定完整的行業技術標準來有效規范保險市場準入和退出，并使之形成機制，為行業保險科技健康發展提供制度保障和公平競爭的市場環境。
此外，監管部門要重視數據的安全性和完整性，制定保險業數據安全使用辦法，搭建統一、公開的保險科技信息披露平臺，提升網絡數據信息的安全性能，做好風險評估和專項排查，構建維護保險科技應用安全的技術體系，對保險消費者高度負責。
二是推動行業內部和跨行業數據共享，提升大數據的分析應用能力。
在加強客戶數據安全保障的同時，監管部門和行業協會等可進一步探索建立面向行業的云計算、大數據等公共共享技術平臺，促進行業內部和行業間數據的共享，整合行業保險科技各種生態資源，加強行業協調聯動，促進跨部門合作，推動保險數據的標準化，以此解決信息孤島和數據鴻溝問題，為保險反欺詐和風控能力的提升奠定基礎。
同時，險企要進一步提升大數據的分析應用能力。一方面努力增加與客戶的互動頻率，提升自身產品質量與客服體驗，以利于從客戶處獲得更多真實、完整的個性化數據信息，不斷擴充數據資產。另一方面，可通過大數據應用戰略規劃、大數據應用場景設計等方式，不斷推動大數據應用產品的設計、開發與應用，將數據分析能力轉化為內部應用產品，并將數據分析工作常態化。
三是加強保險科技及其在風控領域應用的研究。
為促進新技術在保險行業的廣泛、深入應用，保險行業需要搭建起跨行業合作平臺，通過跨界標準制定、課題研究、產品研發等形式，促進保險與科技深度融合，推動保險行業創新發展。中國保險學會會長姚慶海建議，下一步要充分利用人工智能、大數據識別、圖像識別、大數據挖掘等技術，在保險業探索建立反欺詐科技創新平臺，加強保險科技及其在風控領域應用的研究。
其實，1月31日，中國保險學會與金融壹賬通共同發起成立的國內首個“保險智能風控實驗室”，就是一種建立跨行業合作平臺的嘗試。據了解，該實驗室旨在共同打造保險風控研究和實踐的智慧平臺，將在中國保險學會的指導下，在金融壹賬通“智能保險云”技術的支持下，全面開展保險反欺詐、反滲漏相關研究與推廣活動， 研究建立多險種的智能化反欺詐系統，充分發揮大數據、人工智能、云計算等技術優勢，為保險業欺詐風險的分析和預警監測提供支持。
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