一、保險欺詐造成巨量損失
近年來，隨著保險理念深入人心，我國保險滲透率和保費規模均取得長足發展。伴隨保險行業快速發展而來的是保險欺詐的相應增長。根據國際保險監管者協會測算，全球每年約有20-30%[ https://m.21jingji.com/article/20210715/herald/c13af1f34c37f4071f620867a52a8b76.html]的保險理賠涉嫌欺詐。國內相關研究報告指出，我國車險的欺詐滲透率約為20%[《2019年中國保險行業智能風控白皮書》, 中國保險學會、金融壹賬通]。這一研究結論與國際指標基本趨同。若按照全行業20%的理賠涉嫌欺詐測算，則我國每年保險欺詐損失約為人民幣2,700億元（2021年全行業理賠額約人民幣1.3萬余元）。
二、非車險欺詐逐漸進入險企反欺詐視野
非車險保費收入近年增長迅速，根據行業統計信息，2016至2020年5年間，非車險保費收入在財險公司保費收入總額占比自26%上升至39%，年復合增長率遠超車險。保司通過業務創新將保險服務覆蓋更多場景，提供更優質的保險服務，亦通過非車險產品創新彌補車險保費收入增速下降帶來的規模壓力。
在空白領域的創新過程可能伴隨著產品設計、業務流程漏洞，為保險欺詐留下了可乘之機。相較于發展應用多年、相對成熟的車險反欺詐體系，保司應對非車險欺詐的能力尚在形成過程中，面對欺詐，不得不通過產品下降、簡單限制產品投放區域等方式止損、減損。在形成欺詐損失的同時，嚴重打擊了保司創新積極性，亦侵害了正常保險消費者的保險權益。因此，建設有效應對保險欺詐的能力體系成為保司的當務之急。
三、保險公司應對有組織欺詐的痛點
（1）團伙欺詐犯罪定性難
保險欺詐專業化、組織化使得保險欺詐活動更加隱匿、復雜。團伙欺詐行為是否涉嫌違法犯罪存在著法律法規的模糊地帶。這也給執法機關在欺詐定性、打擊上造成了困擾，增加了針對團伙欺詐的研判難度，降低了對團伙欺詐行為的打擊效率和力度。
（2）反欺詐的數據基礎相對薄弱
保險欺詐團伙呈現出專業化、地域化、內外勾結等特點，團伙內分工明確，具備更加嫻熟的反偵查手段和技巧，甚至存在被保險人同非法中介合作的情形。如果僅憑借單家保險公司的單個人的行為模式分析，很難識別其團伙欺詐特征，更難以支撐犯罪定性。相比銀行業，保司在展業過程中，尤其是非車險業務，信息化程度相對較低，業務數據收集完整性和質量良莠不齊、各保司間數據相互割裂、數據自動化處理程度低、非保險數據缺乏，使得保司對保險欺詐事前防范有效性低，甚至遭受欺詐損失后，難以精準挖掘有效線索。
（3）新險種理賠“高頻小額”特點，導致單案件調查投入產出比低
近年來例如航延險、駕考險、航旅險、津貼險等新型險種頻頻出現。該等險種單賠案的理賠額在幾十元至數千元不等。因此，保司哪怕發現理賠申請中的欺詐跡象，也缺少動力調動調查資源證實其欺詐實質，更不愿承擔拒賠后理賠申請人投訴帶來的聲譽風險。因此，保司通常正常理賠后，以期通過事后分析和欺詐線索竄并，提高欺詐案件調查的投入產出比。滯后的欺詐調查極大增加減損難度。
（4）欺詐風險暴露的強滯后性，提升保司反欺詐體系建設難度
理賠的觸發取決于時間和概率事件的發生。一方面，理賠可能發生在承保后的很長一段時間，另一方面，相較于銀行業可持續的貸后管理，保司承保后的跟蹤管理空間相對有限。這使得保司從承保到理賠的業務流程拉長，對逆向選擇的辨別難度增加，在大時間跨度中，內部的道德風險、短期主義陡然提升。
四、美國保險反欺詐生態體系
根據初步調研，美國保險業發展歷史相對較長，建立起了相對完善的保險反欺詐生態體系，以期對國內保險反欺詐生態建設有所借鑒。
保險行業數據實現互通，例如由行業協會轉型而來的Verisk公司整合了保險行業數據并開發相應的反欺詐系統，協助保司開展反欺詐業務。
老牌科技公司已經積累了較為成熟的保險反欺詐體系和系統，并不斷將新技術應用于成熟技術框架上。同時，依托行業良好的技術和實踐基礎，新興科技公司得以不斷涌現。
各類型行業協會發揮橋梁作用，一方面收集保司報告的欺詐情報，一方面賦能下游調查機構進行欺詐調查。同時，代表保險公司向其他相關方表達訴求。
各類型執法機關具有明確的保險反欺詐調查職責。
立法機關、監管機構與生態各方保持溝通，并適當適時調整立法。
五、建議
奇安信反金融犯罪部在打擊防范有組織保險欺詐領域多年。在打擊欺詐方面，與多地公安經偵單位建立了良好的合作互動關系，成功協助其破獲包括航延險、保證險、車險、意健險、津貼險、雇主責任險等團伙欺詐案件，積累了大量有組織保險欺詐認知。同時，應用業內先進科技手段，將有組織欺詐認知和應對能力，向保險公司輸出，提高其系統化識別、研判、打擊有組織欺詐的能力。已幫助多家大中型保險公司進行欺詐風險評估、案件研判打擊和反欺詐體系建設。基于對保險欺詐行業的業務積累和行業調研，對建設保險反欺詐生態體系提出如下建議：
（1）完善針對有組織欺詐的法律法規和監管指引
進一步明確針對有組織欺詐的定性要件，特別是非車險領域，同時在監管層面鼓勵并支持保司進行欺詐報告、調查和打擊，是從根本上提高保司反欺詐意愿和能力的保障。同時，完善的法律法規將有效降低執法機關研判、打擊欺詐難度，形成對欺詐行為的有效震懾。
（2）提升保司數據質量，打通保司間行業數據交互
保司在業務創新過程中，平衡展業壓力和風控的關系，積極推進信息化、數據化建設，在承保階段壓實數據收集質量要求和相關人員責任，為反欺詐打牢數據基礎。同時，各保司間的數據有效互通對欺詐線索發現和欺詐行為定性具有重要作用。高層次的數據互聯應用，將大幅提高保司欺詐預防和調查的能力和效果。
（3）建立行業級別保險反欺詐生態
借鑒國外保險行業反欺詐經驗，立法機構、執法機關（監管機構、警察等）、行業協會（協會組織分工細致）、保險公司、科技公司、第三方（調查公司、TPA、律師事務所等）組成了合作通暢的保險反欺詐聯動機制，各方基于各自的權責關系在反欺詐鏈條上發揮作用，相互彌補各自能力、視角和驅動力的不足，覆蓋欺詐發現、調查、打擊全鏈條，形成良性生長的反欺詐生態系統。
（4）系統建設保司反欺詐體系，借助科技手段，完善“事前-事中-事后”反欺詐閉環
反欺詐對應的數據、系統和流程體系是反欺詐的基礎設施。良好的反欺詐效果不能期盼一種一招制敵的“倚天劍”，而更需要體系完善的“內功體系”。保司應自檢其保險業務流程、管理體系，形成體系化的反欺詐運營機制，避免逆向選擇和道德風險，提高欺詐風險甄別效果。在此基礎上，運用數據庫、人工智能等科技手段，賦能反欺詐機制的高效運轉，使數據和經驗在體系內得以沉淀積累，形成正向循環的反欺詐閉環。
作者：奇安信集團反金融犯罪事業部負責人 盧維清
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