車險騙保，一直以來都是困擾保險行業(yè)的難題。隨著行業(yè)騙保手段越來越多，車險風控難度也更大。據統(tǒng)計，我國車險領域欺詐滲漏比例約達20%，對應每年的損失超過200億元。現(xiàn)代欺詐案件的職業(yè)化、團伙化、復雜化導致傳統(tǒng)手段較難發(fā)現(xiàn)。保險欺詐的存在提高了保險公司的運營成本，侵害了保險消費者的利益，影響了保險消費者的服務體驗。

為了更好防范與識別保險欺詐，就需要借助大數據、人工智能技術，打造車險理賠智能反欺詐系統(tǒng)，實現(xiàn)智能化車險理賠反欺詐。

作為人工智能和大數據應用平臺，百融云創(chuàng)擁有多維度數據源，融合保險公司底層大數據，利用機器學習算法開發(fā)車險反欺詐評分，可應用于報案人、駕駛員、被保險人、查勘員等的風險篩查，作為保險公司現(xiàn)有反欺詐規(guī)則集的補充;也可應用于欺詐識別模型，幫助保險公司提高對車險理賠欺詐行為的識別能力。此外，百融云創(chuàng)還可以幫助保險公司整合內外部數據，搭建風險集市，為模型和規(guī)則部署提供數據基礎。

運用特征提取、文本挖掘、機器學習、社交網絡分析、關系圖譜等關鍵技術，百融云創(chuàng)兼具個案欺詐和團伙欺詐偵測模型的技術能力，覆蓋理賠報案、查勘定損、核損核賠、稽核全流程。

針對個案欺詐，百融云創(chuàng)基于和多家大型保險公司合作經驗，已開發(fā)車險反欺詐標準模型。對于欺詐樣本量積累少、不支持定制化模型的公司，可對理賠數據進行簡單加工后，直接套用標準評分卡模型;而對于欺詐樣本足夠的公司，進行定制化建模，可獲得更優(yōu)的模型效果。

針對團伙欺詐，百融云創(chuàng)輸出模型能力，利用保險公司數據搭建基于社交網絡分析的團伙反欺詐系統(tǒng)。系統(tǒng)每天自動跑批，輸出關系網中的可疑子網絡及涉及到的節(jié)點(人、案件、理賠員等)。

基于內外部數據，百融云創(chuàng)通過建立風險數據集市(數據清洗、整合、衍生)，為模型和決策引擎提供數據支持。與此同時，百融云創(chuàng)建立了反欺詐決策系統(tǒng)，配套建立模型訓練系統(tǒng)和BI系統(tǒng)，可實現(xiàn)欺詐案件的實時預警和決策。

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