报告显示，保险风险控制仍面临三大挑战。

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“目前，中国保险业仍处于相对广泛的风险控制阶段，面临三大挑战:欺诈行为频繁且日益多样化、专业化、组织化、依赖劳动力、低成本和低效率、风险信息分散且效果不佳。”国际汽联和中国保险学会联合发布的《中国保险业智能风险控制白皮书》最近分析了保险业风险控制的现状。

白皮书显示，保险欺诈一直是保险业的一个老大难问题。根据国际保险监管者协会的计算，全球每年约有20%至30%的保险索赔涉嫌欺诈，损失约800亿美元。从中国保险业的欺诈情况来看，车险欺诈所占比例相对较高，主要有三个特点:

欺诈形式多种多样。欺诈风险集中在车辆保险领域。据统计，车险欺诈的常见类型有30多种，包括现场放置、二次碰撞、故意事故、谎报抢劫、司机酒后驾驶或吸毒、重复索赔等。此外，意大利健康保险和企业财产保险等欺诈风险也在增加。

欺诈手段的专门化。以汽车保险欺诈为例。根据保险公司的统计，大多数职业欺诈和充值案件主要是由汽车修理厂、4S商店或二手车经销商的员工所为。汽车经销商和其他专业人士利用保险公司空文件的政策和管理，通过故意制造交通事故、编造从未发生过的交通事故以及提供虚假的索赔材料进行欺诈。

此外，近年来，保险欺诈逐渐从“零星案件”演变为“故意团伙”。汽车保险欺诈已经转变为多代理(包括修理店、二手车经销商、黄牛等)。使用修理车辆资源的拼凑事故(同一事故的两辆汽车被拼凑成两起事故，并由不同的保险公司支付),使用常规方法，如“更换附件”和“使用旧零件制造事故”等。这种方法掩盖了专业性，犯罪行为增多，也增加了保险公司取证和打击的难度。

白皮书指出，面对各种欺诈手段，保险公司的应对策略相对单一。目前，大多数保险公司主要依靠调查、损失认定、承保和赔偿人员的积极发现来识别风险。多样化的欺诈手段需要极高的人员经验和技能，这不仅耗费大量的人力和成本，还可能导致人为的欺诈泄漏风险。传统的风险控制方法已经不能满足当前快速发展的保险市场的要求。

白皮书进一步指出，在保险公司的反欺诈和反泄漏过程中，存在许多与数据相关的挑战。数据质量差、内部信息分散、外部信息共享困难等问题增加了行业和企业风险控制的难度，直接影响了保险风险控制的效果。调查显示，45%的保险公司认为“内部数据质量”是应对欺诈的最大挑战，34%的保险公司认为“外部数据访问不足”，33%的保险公司认为“与其他保险公司合作”是一个重要挑战。

为解决上述难点，白皮书建议保险公司需要深入应用人工智能、区块链等先进技术，从数字化、三维化、前端化、智能化四个方面全面提升风险管控模式。建立备件工时和医疗计划的标准数据和规则库，优化风险预警规则和模型；引入行为、车辆、健康等非案例数据，将控风基础从公司内部三维延伸到外部和非保险领域，多方共同构建控风机制，提高控风的覆盖面和准确性；利用大数据、可穿戴设备、人工智能等技术手段引导和防范风险事件，降低保险风险的概率，从而降低保险公司的赔偿支出；结合人工智能图像识别、生物识别、情感识别、区块链和其他尖端技术，计算机被用来代替人脑以更智能的方式处理已知和未知的风险，如机器学习。(邱海峰)

人民日报海外版(第11版，2019年7月23日)

(原标题:保险业风险控制的三大挑战)

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