大数据成熟应用是保险科技破局关键

在 金融科技 发展方兴未艾之际，作为其重要细分领域的 保险科技 ，正在掀起一场新的热潮。近年来， 保险科技已逐步融入到研发、销售、核保、理赔等各个环节，成为促进保险业快速发展和变革的重要推动力。

一方面，传统险企通过金融科技手段，不断增加销售渠道、提升经营管理水平、改善客户服务。另一方面，随着互联网保险公司的逐步兴起以及一些科技公司投身保险行业，它们在销售渠道产品设计、定价及承销、索赔结算等多个环节，对传统保险业进行重塑。 例如，众安保险于2017年在港上市，其退货运费险产品实现了基于电商大数据消费行为定价，改变了财险行业传统的定价模式；蚂蚁金服向保险行业提供“车险分”“定损宝”服务，推动了现有保险业务模式的变革。

不过，科技进步也使保险欺诈更加专业化、隐蔽化、高科技化，这给保险业风险防控带来了新的挑战。 中国保险学会会长姚庆海在由中国保险学会、中国保险创新研究院、保险家智库主办，金融壹账通承办的“智能风控 共筑保险业防火墙——中国首届保险科技应用论坛”上表示， 如何用新的科技手段为保险风控服务，直击保险欺诈这一行业风控痛点，成为当前推动保险业健康发展需解决的一个重要难题。

保险 反欺诈 迎来新契机

保险欺诈一直是保险业风险防控的痛点。据国际保险监督官协会的测算，全球每年约有20%-30%的保险赔款涉嫌欺诈。这导致保险机构在案件的审核、审计、赔付等环节消耗了大量人力和物力，对行业的稳定运行和消费者利益保护都构成了严重的威胁。

近年来，在新科技手段的“助力”下，保险欺诈日益猖獗。据统计，仅2017年上半年，我国就发生保险欺诈案件127起，涉案金额3645万元。其中，假保单案件14起，涉案金额308万元；假赔案件112起，涉案金额2837万元；假机构案件1起，涉案金额500万元。

据悉， 车险是保险欺诈的重灾区，车险欺诈在保险欺诈中的占比高达80%，且涉案金额较大。 例如，2016年，山东省公安厅成功破获的公安部和中国保监会联合督办的济南天桥区自卸货车保险诈骗案，抓获犯罪嫌疑人61名，涉案金额近亿元，是近年来全国范围内涉案金额最大、涉及保险公司最多、侦破难度最大的保险诈骗案。

此外，当前的保险欺诈手段也呈现出专业化、隐蔽化、高科技化等新特征。人保财险相关负责人表示，从车险反欺诈实践来看，保险公司的对手已经由原来的单个、隐秘行为逐渐转化成“专业群体”、“标准化操作”：从交警、医院寻找案源，继而进行专业造假或买断案件，由专业的物损或伤残评定机构出具“鉴定”，以“合法”途径获取非法利益。

这大大增加了 保险反欺诈 的难度。陕西保险行业人士提出，保险欺诈案件作案方式更加隐蔽，作案手段更加多元，作案地点更为广泛，“难发现”、“难打击”、“难根除”成为进一步开展保险反欺诈工作的难点。

对此，多位业内专家在前述保险科技应用论坛上表示，保险科技的发展将为有效打击保险欺诈行为、提高风控能力提供新的突破口。正如保险家智库联合发起人、中国保险报业集团股份有限公司董事长赵健所言， 保险科技的发展，尤其是 人工智能 的成熟以及保险公司数据的海量积累，为保险反欺诈工作的开展带来了新的契机。

实际上，我国的监管层已经注意到了新技术在保险反欺诈工作中的重要作用。2016年底，保监会就与中保信在全国启动了全国车险反欺诈信息系统，首次搭建了全国保险反欺诈的数据平台。

2017年，保监会又相继发布《关于进一步加强保险监管维护保险业稳定健康发展的通知》、《关于进一步加强保险业风险防控工作的通知》《关于强化保险监管 打击违法违规行为 整治市场乱象的通知》、《关于弥补监管短板构建严密有效保险监管体系的通知》、《反保险欺诈指引》等一系列重要文件，推动保险业强监管、防风险、治乱象。 特别是，在《反保险欺诈应用指引第1号：车险反欺诈指引》中明确指出，保险机构要利用大数据分析、云平台等技术以及风险信息库和历史档案等数据，构建规则、模型、欺诈网络分析等针对个案或团伙欺诈的智能识别系统。

可见， 科技与保险业的深度融合已是大势所趋， 而如何通过推动保险科技的发展和应用，有效促进保险反欺诈和风控能力提升，也成为摆在监管者和险企面前的一道绕不开的重要命题。 

实现全方位智能风控任重道远

当前， 科技在保险风控领域中的应用已初见成效，大数据、人工智能、云计算、物联网、区块链等技术的应用，可以帮助险企有效甄别欺诈行为，提高工作效率。

目前，我国多家险企正逐步通过大数据、人工智能等新技术手段，在甄别欺诈案件、开展理赔等环节进行风险控制。据金融壹账通董事长兼CEO叶望春介绍，金融壹账通与平安产险合作的智能风控项目，将理赔案件的风险防控由传统的“人工经验”规则拦截模式，转变为基于大数据和人工智能技术，已经帮助平安产险在2017年减损超过19.6亿元，同比提升74％。

不过，有业内人士表示，现在保险科技在风控领域的应用中，还存在很多问题和挑战，并不能全方位抵御保险欺诈风险，彻底解决险企面临的问题。要通过保险科技的创新应用，实现保险的全方位智能风控，仍然任重而道远。

首当其冲的是保险行业内部数据共享尚未实现，信息孤岛仍然存在。

保险业是典型的数据密集型行业。 然而，目前我国保险业的许多信息系统互联互通不足，“数据孤岛”现象较为普遍，数据活性、共享程度和利用效率都较低。而且，大量的信息数据都掌握在大型险企和科技公司手中，有可能形成数据垄断，出现数据寡头现象。

中国保险学会副秘书长、中国人民财产保险股份有限公司原副总裁王和认为， 数据的割据是制约保险反欺诈工作的最重要问题，若把数据并库，很多困难即可迎刃而解。在大数据时代，风险管理将可从多维度评估，即便如此，数据仍然是保险公司需要解决的一大痛点。

北京大学教授兼北京大数据研究院保险大数据中心主任赵占波提出，国内财险公司在数据方面至少面临两个问题。 一是内部数据未打通问题。大数据是推动智能风控的前提，可目前有些大型险企内部各省分公司的数据都没有打通，何谈与其他企业的数据共享，这不利于险企风控能力的提升，更不利于保险智能风控的实现。二是数据单一、静态，不具备动态特征。险企掌握的数据单一、不够全面，缺乏消费者的行为数据、消费方式数据等，没有实现跨行业的联动。

其次，保险科技的应用领域和层次仍然有限。

除了数据及其可得性，保险业风险防控还面临着另外两大挑战：算法，也即模型；算力，即数据处理能力。而算法和算力被如今的一个热词所涵盖——AI（人工智能）。可是，目前AI在我国保险业中并没有特别成熟的应用。中国保监会原副主席魏迎宁在前述保险科技应用论坛上称，目前只有移动通讯技术在保险业得到了广泛应用，且主要用于销售领域，而大数据、物联网、区块链、人工智能等信息技术，在我国保险业中还没有成熟的应用。

此外，客户数据安全保障存在疑虑。

业内人士表示，保险科技的广泛应用将要求保险机构业务系统和内部网络对外打开越来越多的合作接口，在这一过程中，数据的流向往往是个灰色地带，这给保险机构带来消费者数据隐私保护难度提升、业务数据泄露风险增大、黑客网络攻击增多、风险传播更快更广等信息安全挑战。

全面提升保险风控水平

为推动建立覆盖保险业务全流程的智能风险防控体系，全面提升保险风控水平，相关专家认为，我国可从以下三方面着手，加快保险科技的创新和发展，促进保险科技在风控领域的应用推广。

一是完善相关法律法规政策体系。

为促进保险科技的发展，监管部门、行业协会亟需尽快完善相关法律法规政策体系，逐步细化促进新技术、新模式应用的政策法规，形成一个良好的保险科技发展法律环境。

尤其是要尽快制定保险科技的技术标准，如明确数据脱敏标准和企业间数据共享规则等，通过制定完整的行业技术标准来有效规范保险市场准入和退出，并使之形成机制，为行业保险科技健康发展提供制度保障和公平竞争的市场环境。

此外，监管部门要重视数据的安全性和完整性，制定保险业数据安全使用办法，搭建统一、公开的保险科技信息披露平台，提升网络数据信息的安全性能，做好风险评估和专项排查，构建维护保险科技应用安全的技术体系，对保险消费者高度负责。

二是推动行业内部和跨行业数据共享，提升大数据的分析应用能力。

在加强客户数据安全保障的同时，监管部门和行业协会等可进一步探索建立面向行业的云计算、大数据等公共共享技术平台，促进行业内部和行业间数据的共享，整合行业保险科技各种生态资源，加强行业协调联动，促进跨部门合作，推动保险数据的标准化，以此解决信息孤岛和数据鸿沟问题，为保险反欺诈和风控能力的提升奠定基础。

同时，险企要进一步提升大数据的分析应用能力。一方面努力增加与客户的互动频率，提升自身产品质量与客服体验，以利于从客户处获得更多真实、完整的个性化数据信息，不断扩充数据资产。另一方面，可通过大数据应用战略规划、大数据应用场景设计等方式，不断推动大数据应用产品的设计、开发与应用，将数据分析能力转化为内部应用产品，并将数据分析工作常态化。

三是加强保险科技及其在风控领域应用的研究。

为促进新技术在保险行业的广泛、深入应用，保险行业需要搭建起跨行业合作平台，通过跨界标准制定、课题研究、产品研发等形式，促进保险与科技深度融合，推动保险行业创新发展。中国保险学会会长姚庆海建议，下一步要充分利用人工智能、大数据识别、图像识别、大数据挖掘等技术，在保险业探索建立反欺诈科技创新平台，加强保险科技及其在风控领域应用的研究。

其实，1月31日，中国保险学会与金融壹账通共同发起成立的国内首个“保险智能风控实验室”，就是一种建立跨行业合作平台的尝试。据了解，该实验室旨在共同打造保险风控研究和实践的智慧平台，将在中国保险学会的指导下，在金融壹账通“智能保险云”技术的支持下，全面开展保险反欺诈、反渗漏相关研究与推广活动， 研究建立多险种的智能化反欺诈系统，充分发挥大数据、人工智能、云计算等技术优势，为保险业欺诈风险的分析和预警监测提供支持。

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