「」MobTech｜骗保骗赔，乱象丛生下保险业如何自保？

意外和明天，永远不知哪一个会先到来。为了防止人身安全、财产等意外发生导致的损失，对普通老百姓来说，购买保险不失为一个好的选择。

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但近年来，各类骗保“套路”可谓五花八门，为了巨额赔偿，不法分子不惜铤而走险。根据国际保险监管者协会测算，全球每年约有20%-30%的保险赔款涉嫌欺诈，损失金额约800亿美元。
当下保险公司面临的风险来自业务、财务、资金运用等诸多方面，而业务风险中的承保和理赔两大核心风险尤为突出。承保风险来自于对经济环境、市场环境、投保人等风险的把控不足；理赔风险则主要来自被保险人、从业人员和第三方服务商的欺诈与渗漏。那么，保险行业如何去规避这个痛点呢？
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保险行业风控生态体系的进化史
目前，保险公司对风险控制工作的演化已经历了三个阶段：

传统风控阶段：根据客户地域来设置保费和保额，对保额过高的用户，要求提供资产证明等；
数字风控阶段：投保需要通过健康告知，不符合告知的客户要提供相关资料，再次人工核保；
智能风控阶段：监控客户未如实告知的信息，以及综合判断是否存在欺诈的行为。

面对多样化的欺诈手段，保险公司应对策略却比较单一，目前大部分保险公司主要依赖查勘、定损、核保、核赔人员的主动发现来识别风险。多样化的欺诈手段对于人员经验和技能要求极高，不仅人力耗费大、成本高，还可能引发人为的欺诈渗漏风险，传统的风险管控方式已经无法满足当前高速发展的保险市场要求。
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智能风控赋能强化保险业核保能力

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目前，越来越多的保险公司已在多个业务领域引入大数据分析、关联图谱、机器学习等创新技术进行数字化转型。通过建立大数据风控模型，分析用户的健康情况、职业类别、行为习惯、财务状况等，再结合核保规则、投保记录、理赔记录，给用户评分。
若评分过低，则判定为高风险用户，保险公司将会采取拒绝或者限制投保的方式进行风险风控。这种手段不仅运用在投保核保前端，也可运用于理赔调查等环节，通过科技手段减少纠纷、提高效率。
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全景数据生态下完善用户行为偏好

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保险公司虽拥有大量的用户数据，但数据维度单一，对应行业以外的风险评估存在失守。 MobTech在与某保险公司业务合作中，也发现同样的问题。为弥补合作方缺少第三方数据的现状， MobTech打通某保险公司数据孤岛，实现双方数据的整合。通过线上+线下不同渠道的数据源打通，在深度整合下提炼保险公司自有数据的价值，完善其用户画像体系，助力后期风控场景的用户分层管理。而被保人的画像越精准，就越能识别出带病或骗保人群。（注：因涉及合作方商业机密，保险公司名称不便公布。）
同时，在MobTech全景大数据产品服务矩阵下，利用联合建模的方式，通过用户在App终端的行为变化为依据，有效区分优质、普通及风险客户，评估被保险人出险率，改善传统保险缺乏数据支持的风控痛点。
大数据结合开放、变革互联网时代的保险行业，颠覆正在发生，保险行业如何应对，是一个时代命题。 MobTech作为金融智能风控服务商，将自觉参与保险行业革新，通过提供更加贴合保险行业场景的服务和产品，助力保险行业提升风控能力。