意外和明天，永遠(yuǎn)不知哪一個(gè)會(huì)先到來。為了防止人身安全、財(cái)產(chǎn)等意外發(fā)生導(dǎo)致的損失，對(duì)普通老百姓來說，購買保險(xiǎn)不失為一個(gè)好的選擇。

但近年來，各類騙保“套路”可謂五花八門，為了巨額賠償不法分子不惜鋌而走險(xiǎn)。根據(jù)國際保險(xiǎn)監(jiān)管者協(xié)會(huì)測(cè)算，全球每年約有20%-30%的保險(xiǎn)賠款涉嫌欺詐，損失金額約800億美元。

當(dāng)下保險(xiǎn)公司面臨的風(fēng)險(xiǎn)包括業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)、資金運(yùn)用風(fēng)險(xiǎn)等諸多方面，而業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)中的承保和理賠兩大核心風(fēng)險(xiǎn)尤為突出。承保風(fēng)險(xiǎn)來自于對(duì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境、市場(chǎng)環(huán)境、投保人等風(fēng)險(xiǎn)的把控不足；理賠風(fēng)險(xiǎn)則主要來自被保險(xiǎn)人、從業(yè)人員和第三方服務(wù)商的欺詐與滲漏。那么，保險(xiǎn)行業(yè)如何去規(guī)避這個(gè)痛點(diǎn)呢?

保險(xiǎn)行業(yè)風(fēng)控生態(tài)體系的進(jìn)化史

目前，保險(xiǎn)公司對(duì)風(fēng)險(xiǎn)控制工作的演化已經(jīng)歷了三個(gè)階段：

l傳統(tǒng)風(fēng)控階段：根據(jù)客戶地域來設(shè)置保費(fèi)和保額，對(duì)保額過高的用戶，要求提供資產(chǎn)證明等;

l數(shù)字風(fēng)控階段：投保需要過健康告知，不符合告知的客戶要提供相關(guān)資料，再次人工核保;

l智能風(fēng)控階段：監(jiān)控客戶未如實(shí)告知的信息，以及綜合判斷是否存在欺詐的行為。

面對(duì)多樣化的欺詐手段，保險(xiǎn)公司應(yīng)對(duì)策略卻比較單一，目前大部分保險(xiǎn)公司主要依賴查勘、定損、核保、核賠人員的主動(dòng)發(fā)現(xiàn)來識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)。多樣化的欺詐手段對(duì)于人員經(jīng)驗(yàn)和技能要求極高，不僅人力耗費(fèi)大、成本高，還可能引發(fā)人為的欺詐滲漏風(fēng)險(xiǎn)，傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)管控方式已經(jīng)無法滿足當(dāng)前高速發(fā)展的保險(xiǎn)市場(chǎng)的要求。

智能風(fēng)控賦能 強(qiáng)化保險(xiǎn)業(yè)核保能力

目前，越來越多的保險(xiǎn)公司已在多個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域引入大數(shù)據(jù)分析、關(guān)聯(lián)圖譜、機(jī)器學(xué)習(xí)等創(chuàng)新技術(shù)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。通過建立大數(shù)據(jù)風(fēng)控模型，分析用戶的健康情況、職業(yè)類別、行為習(xí)慣、財(cái)務(wù)狀況等，再結(jié)合核保規(guī)則、投保記錄、理賠記錄，給用戶評(píng)分。

若評(píng)分過低，則判定為高風(fēng)險(xiǎn)用戶，保險(xiǎn)公司將會(huì)采取拒絕或者限制投保的方式進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)風(fēng)控。這種手段不僅運(yùn)用在投保核保前端，也可運(yùn)用于理賠調(diào)查等環(huán)節(jié)，通過科技手段減少糾紛、提高效率。

全景數(shù)據(jù)生態(tài)下 完善用戶行為偏好

保險(xiǎn)公司雖擁有大量的用戶數(shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)維度單一，對(duì)應(yīng)行業(yè)以外的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估存在失守。MobTech在與某保險(xiǎn)公司業(yè)務(wù)合作中，也發(fā)現(xiàn)同樣的問題。為彌補(bǔ)合作方缺少第三方數(shù)據(jù)的現(xiàn)狀，MobTech打通某保險(xiǎn)公司數(shù)據(jù)孤島，實(shí)現(xiàn)雙方數(shù)據(jù)的整合。通過線上+線下不同渠道的數(shù)據(jù)源打通，在深度整合下提煉保險(xiǎn)公司自有數(shù)據(jù)的價(jià)值，完善其用戶畫像體系，助力后期風(fēng)控場(chǎng)景的用戶分層管理。對(duì)被保人的畫像越精準(zhǔn)，就越能識(shí)別出帶病或騙保人群。(注：因涉及合作方商業(yè)機(jī)密，保險(xiǎn)公司名稱不便公布。)

同時(shí)，在MobTech全景大數(shù)據(jù)產(chǎn)品服務(wù)矩陣下，利用聯(lián)合建模的方式，通過用戶在App終端的行為變化為依據(jù)，有效區(qū)分優(yōu)質(zhì)、普通及風(fēng)險(xiǎn)客戶，評(píng)估被保險(xiǎn)人出險(xiǎn)率，改善傳統(tǒng)保險(xiǎn)缺乏數(shù)據(jù)支持的風(fēng)控痛點(diǎn)。

大數(shù)據(jù)結(jié)合開放、變革的互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的保險(xiǎn)行業(yè)，顛覆正在發(fā)生，保險(xiǎn)行業(yè)如何應(yīng)對(duì)，是一個(gè)時(shí)代命題。MobTech作為金融智能風(fēng)控服務(wù)商，將自覺參與保險(xiǎn)行業(yè)革新，通過提供更加貼合保險(xiǎn)行業(yè)場(chǎng)景的服務(wù)和產(chǎn)品，助力保險(xiǎn)行業(yè)提升風(fēng)控。

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