保险欺诈行为层出不穷，2022年底我国公安机关追赃挽损高达300余亿元；涉及身故保障的保险，须被保人同意并确认，否则保单无效；犯罪份子短期内为亲属购买多份保险，伪造亲属签字，企图骗取高达3000多万的保险金。
如何发现保险欺诈“骗局”？数字化时代，盗取访问权限和线上操作的匿名性为防止保险欺诈增加了难度，保险公司在签发保单时难以验证投保人和投保风险。
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投保欺诈有多种形式，都涉及提交虚假或伪造信息，以获得对某人有利的保单。通过保险代理和经纪人销售保险的保险公司，还面临着代理出于自身利益虚构或伪造核保信息的风险。
从建立业务关系的那一刻起，侦测和预防欺诈就成为了一项至关重要的任务，必须配备强大的工具和健全的程序来确保业务的稳健和安全。防范投保和核保欺诈不仅需要背景调查，还要通过深入的尽职调查验证数字设备用户的身份：
● 身份认证
用于确认投保人的信息与历史记录是否匹配。
● 身份验证
通过收集只有投保人本人知晓且难以伪造的信息来确保投保人的身份真实有效。借助多个数据源，根据交易风险等级，运用基于知识的问题回答进行身份验证(KBA)。KBA通常是多重身份验证 (MFA) 的一部分，在投保人提供个人信息的同时，MFA要求投保人通过其他方式证明身份，例如输入验证码或提交生物识别数据。
●设备验证
用于分析设备详细信息并与过往经验以及投保人提供的信息进行比对，例如设备是否曾经被使用过，是否与同一客户、IP地址、物理地址、代理等存在关联。
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对于保险公司而言，索赔欺诈会造成巨大损失。在美国，FBI估计非医疗保险欺诈造成的损失每年超过400 亿美元；根据英国保险欺诈局的数据，英国的保险公司每年因欺诈蒙受约30亿英镑（39亿美元）的损失；在南非，保险欺诈带来的损失每年高达35亿兰特。据其他国家/地区的保险委员会估计，10%至32%的索赔为欺诈索赔，让保险公司及其客户付出了惨重代价。
在全球保险业中，欺诈侦测协议面临着地域性的监管和文化标准带来的多重挑战，所有保险公司都希望能吸取以往经验，并利用分析技术将这些经验运用到保单的全生命周期管理中。比如说，通过Social Network Analysis 可清晰地显示相互关联的实体（例如车辆、保单和人员）以及与索赔警报关联的其他索赔案例。
保险代理监管
无论是与保险公司紧密合作的关联保险代理，还是独立的保险代理，都有可能通过多种策略和手段来操纵系统，谋取个人利益。全面的反欺诈解决方案可利用多种技术对保险代理进行风险评分，揭示高风险的代理并提供评分依据。
机构指标/情景机器学习
将过去和现有的SAS客户所经历的大量真实情景输入到无监督或监督式机器学习中，利用算法从数据中发现规律并进行学习。基于假设条件不同，机器学习可以揭示保险公司未曾预料到的问题。
代理分类策略
基于良好代理的特性，对保险代理进行精准分类。根据地理位置（城市或农村）、业务范围、职业水平、专业化等因素将代理分类，对比评估他们的活动和差异。
异常侦测定位业绩离群值的代理
通过异常侦测可以发现离群值，即业绩与同行存在统计学差异的代理，并能够精确细化到单份申请，对比同类代理以及州/省和全国其他代理的绩效指标，对代理的业绩进行排名。
Social Network Analysis
将投保申请中的关键实体进行关联，可以识别代理存在的可疑关联。通过构建并分析关联网络，保险公司可以看到如图所示的趋势，该代理有五份注销的保单与同一电话号码相关联。
无论使用何种类型的分析，欺诈侦测系统都会通过一个简单易用的界面（用于会审或业务审查）提供证据。更重要的是，分析系统会学习每次经验和结果，不断改进分析，确保欺诈侦测的准确性和效率。
客户欺诈
对于主要通过电话或互联网渠道销售保险的保险公司来说，他们所面临的挑战是复杂而多面的。数字投保渠道让投保车险、财产险和寿险的人能够轻松获取符合其利益的报价。然而，这也为某些不法分子提供了可乘之机，从而给保险公司带来额外的风险。使用分析技术可以实时发现这种欺诈行为，例如设置阈值，系统能够实时监测投保人在保费操纵上的行为，确保保险公司的利益不受损害。
保险公司对于强大的反欺诈解决方案的投资，已为他们带来了丰厚的回报。SAS与美国一家知名运营商合作部署了一款先进的解决方案，精准识别代理操纵行为，并提升现场核保、区域经理以及内部审计团队的工作效率与产出。该解决方案不仅优化了欺诈侦测流程，还发现了扩大10倍的不良代理数量，其中有高达40%的不良代理与内部审计直接相关，而在传统流程中，这一比例仅为4%。此外，解决方案还显著提升了分析与调查的效率，将调查时间缩短了13小时，并优化了数据收集流程，时间缩短了2小时。
这一显著成效不仅证明了投保欺诈分析在现代保险业中的实际应用价值，更为保险公司提供了强有力的工具，遏制欺诈行为，提升运营效率，为保险公司创造更多价值。
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