京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
依赖信息共享 保险监管初探大数据手段
保险欺诈升级倒逼险企利用大数据进行防范,但行业间甚至跨行业、跨部门的信息共享,以及根据这些数据进行预判和风险防范则更为关键
随着各种技术手段和信息手段的进步,尤其是在大数据时代,保险欺诈呈现较强的专业化、隐蔽性特点。这不仅倒逼保险公司投入更多人力、物力反保险欺诈,监管部门也在尝试使用大数据手段。在这方面,2014年,多地保监局进行了有益尝试,通过信息共享和数据分析来发现并预防问题。业内人士指出,在数据完善积累的基础上,从特征分析、因子分析和网络分析入手,建立高效的反欺诈鉴别机制,只是时间问题。
欺诈升级
倒逼企业防范
在短期意外险、健康保险等领域,常出现险企核保、核赔程序不严的问题,一种声音认为在大数法则下,险企认为在业务量达到一定规模后,即使有一些道德风险,仍不会影响业务整体质量,因此缺乏风险防范主动性。
不过,记者了解到,在一些欺诈案件频发的领域,已经有不少险企投入了更多的人力、物力来进行核查,降低保险欺诈带来的损失。
“这主要是源于保险欺诈手法不断升级,倒逼险企加强防范。”一位曾负责险企网销业务,现供职于互联网金融企业的业内人士陆秦(化名)对记者表示。
记者从公开渠道了解到,2014年,北京、上海、苏州等多个地方出现大量健康保险欺诈案,作案表现出专业化、规模化特点。某地频发健康保险欺诈问题,主要由无业人员组成的专业团伙经常通过网销、电销等核保环节较为宽松的途径在多家保险公司重复投保,险种集中在重疾、津贴等短期定额保险,并与医疗人员勾结获得虚假病例进行骗保。
针对上述某地频发健康保险欺诈的问题,不少险企被倒逼投入加强对该区域医院的核查,部分保险公司甚至将该地区的医院列入“黑名单”,不再接受新的理赔,而这给该地区居民正常的医疗活动和保险理赔造成诸多不便。
同时,深圳、安徽、江苏等保监局都有公开信息指出,在互联网保险领域欺诈案件发生风险较高,相关案件较多,这些险种以意外险为主。
“在大数据时代,网销保险成为险企的兵家必争之地,出于提升用户体验等原因,诸多险企在销售环节并未设置较高的防火墙,在理赔环节也比较宽松,导致这成为保险欺诈案件多发地带。”陆秦表示,刚开始,大家认为互联网保险是块肥田,主要忙着去抢占地盘而有些忽略风险防范,但随着行业发展,竞争的加剧、欺诈的发生都将使保险公司趋于冷静,必然加强风险防范。
监管跟进
大数据显身手
事实上,充分利用大数据提升监管质量和效率的理念早已提出,2014年,不少保监局也进行了探索和尝试,初见效果。
中国保监会副主席王祖继在2013年年底就提出,保险监管机构要顺应大数据时代的潮流,强化基础建设,建立大数据的质量标准,消除壁垒,推进信息共享,建立信息隐私保护制度,加强信息的安全保护,建立安全有效的大数据共享使用环境;要鼓励包容创新,以开放的心态支持保险机构运用大数据进行产品、服务、管理等方面的有益创新,并在监管上及时跟进。
在实践方面,2014年,辽宁保监局发挥大数据优势提升非现场监管效能。一是创建非现场监管信息平台,实现信息来源全覆盖,解决非现场监管信息碎片化、割裂化问题。二是建立综合风险指标分析体系,通过与历史基准数据的相关性分析,根据指标合理浮动区间对异动指标进行事前预警、原因分析、趋势预测,提高非现场分析的科学性。三是开发辅助监管程序,通过开发满期给付与退保汇总、灾害理赔情况统计、车险理赔员资格考试等应用程序,提高非现场监管的现代化水平。
上海保监局充分利用信息平台,依托“机动车辆保险联合信息平台”、“人身险综合信息平台”和“道路交通事故检验鉴定信息系统”,推行大数据智能化反保险欺诈工作模式,具体包括利用大数据方式进行风险预警、关联排查以及数据串并,通过这些方式打击保险欺诈。
陕西建立并完善了“高风险修理厂数据库”、“高风险客户数据库”和“高风险从业人员数据库”,为保险公司提供预警和服务。
江西保监局指出,要加强保险、银行和证券的监管合理,提升监管效能,还需要建立保险业网络征信数据库反保险欺诈。
可以发现,利用大数据进行反保险欺诈的一个重要内容是进行信息收集、共享和利用。随着行业的发展,大数据应用将愈加深入,保险欺诈也会烙上大数据的印迹,监管手段的跟进和升级非常必要,多家保监局的探索为今后更好地推行大数据监管作出了有益尝试。
他山之石
力求事前防范
事实上,保险欺诈也是一个全球性的问题,各国都在探索有效的反欺诈方式。美国利用专业软件平台反保险欺诈的思路或许可以给我国反保险欺诈一些启示。
人保财险沈阳监察稽核中心尹会岩曾公开撰文指出,国际上,保险欺诈尤其是健康保险领域的欺诈出于其专业性、隐蔽性的特点,也引发了应用大数据技术的呼声。为了防范健康险领域的诈骗,美国各州筹划在未来建立全民医保的网络销售平台时,附加建立专业软件平台,用于自动识别和侦破健康保险索赔数据。这是一个依赖于在大数据情况下建立回馈机制,并可以不断提高和进化的动态防卫系统。该软件可以随着数据更新寻找规律,适应欺诈的新特点并加以追踪鉴别,建成后将大大提高理赔和管理效率。
尹会岩指出,随着各部门的合作和经验的积累,在数据完善积累的基础上循序渐进,从特征分析、因子分析和网络分析入手,建立高效的反欺诈鉴别机制,也许只是时间问题。
保监会统计信息部副巡视员李春亮日前也指出,大数据时代的到来,监管不能局限在企业内部,要做到行业数据或者跨行业数据共享,甚至跟国外的一些企业或者一些机构有数据共享。
“互联网大数据探索一方面是推进信息共享,另一方面是真正从保险监管上利用大数据技术,加强监管,从被动的数据统计或者事后的监管,能够从大数据提供给我们的实时或者事前预判,以更好地加强监管。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 用户数据散落在注册系统、APP 日志、客服记录中,订单数据分散 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16