中國北京，2022年1月27日——據反保險欺詐聯盟（CAIF）和數據與人工智能領導者SAS 最新的反保險欺詐技術研究結果，保險公司對預測分析技術的應用達到了歷史最高水平。這份名為《反保險欺詐技術現狀》的研究表明，80% 的保險公司采用了預測分析模型來檢測欺詐行為，遠高于2018年的55%。
40%的受訪者表示，該研究在2021年新增了一個調查項，強調了身份驗證軟件的重要性。惡意網絡釣魚詐騙激增，自新冠疫情爆發以來飆升了 600%，促使身份驗證分析迅速成為保險公司的必備技術。
“自2018年以來，我們通過研究發現，為打擊保險欺詐相關的犯罪活動，保險公司正不斷采用更加復雜的技術。”SAS保險解決方案總監David Hartley表示：“預測建模增長了 25%。文本挖掘應用幾乎翻了一番，在三年內從 33% 躍升至 65%。這些研究表明，即便在新冠疫情影響下欺詐行為十分猖獗，保險公司仍在敏捷地擴展其高級分析和人工智能，以應對層出不窮的欺詐威脅。”
美國東部時間2 月 16 日下午 2 點，反保險欺詐聯盟和SAS將舉辦一場反保險欺詐網絡研討會，深入解讀這些研究結果。研討會主題為“2022 年反保險欺詐技術現狀：世界重新開放之際的技術趨勢”，直播結束之后將支持回放。
2012年以來定期開展研究，了解反保險欺詐技術趨勢
僅在美國國內，保險欺詐每年造成的損失高達800億美元。在世界各個角落，欺詐分子正在利用網絡釣魚、惡意軟件甚至社交媒體小程序，在消費者毫無戒備的情況下竊取他們的個人敏感信息，然后將這些數據在暗網上出售謀取暴利。詐騙分子利用這些泄露的個人信息進行惡意操作，例如常見的身份盜竊，或基于被盜數據篡改并虛構新的ID。之后，詐騙犯使用這些ID偽造保險索賠，或通過銷售虛假保單向保險公司詐騙保險傭金。
2012 年以來，反保險欺詐聯盟每兩年開展一次反保險欺詐技術現狀研究，以跟蹤保險公司是如何利用技術來增強實力、打擊欺詐分子和犯罪團伙的。SAS一直以來都是該研究工作的合作伙伴。
自2012年以來已進行了五次調查研究。本次最新的研究報告基于2021年10月100名聯盟成員的問卷調查結果，問卷共計20個問題。這些調查對象的雇主是大型保險公司，2020年的財產險和傷亡險保費金額加起來至少約占美國保險市場的80%。
“捕捉這些趨勢變化能夠使我們了解保險公司反欺詐技術的應用現狀和應用程度，”反保險欺詐聯盟共同主席兼該組織研究委員會主席 Dave Rioux 表示：“這項研究還提供了新興用例和常見挑戰等方面的重要見解，幫助整個行業辨別哪些技術能夠最有效地防范這些前所未有的欺詐攻擊。”
本次研究還帶來了以下啟示：
• 反欺詐技術應用不斷擴大。該研究發現，保險公司最常用的反欺詐技術包括危險信號自動標記 (88%)、預測建模 (80%)、文本挖掘 (65%)、報表制作 (64%)、案例管理 (61%)、異常報告 (51%) 和數據可視化/關聯分析（51%）。
• 保險公司數據來源多樣化。除了依賴內部數據，保險公司還收集以下數據——行業欺詐觀察名單 (88%)、公共記錄 (79%)、第三方聚合數據 (55%)、社交媒體數據 (48%) 和個人設備數據 (15%)。值得注意的是，非結構化數據的使用率從 2018 年的不到50%飆升至 2021年的 81%。
• 圖片分析技術日益精進。保險公司正大幅應用照片分析技術（從 2018 年的 49% 上升到 2021 年的 81%）來鑒別索賠的真實性、識別經過修改的圖像，并對其他索賠中已提交的圖片進行索引。
• 調查人員需要更多的資源。新的反欺詐技術正在提高調查效率，但保險公司的內外部調查資源不足以覆蓋每年數十億的欺詐行為。68%的受訪者表示，有限的IT資源是抗擊保險欺詐最大的挑戰。
“我們知道犯罪分子每年都在大規模使用先進技術，以竊取個人信息并向保險公司欺詐數十億美元，”SAS 全球安全智能業務部首席業務顧問Kim Kuster表示：“為遏制國內外保險市場猖獗的欺詐行為，需要更廣泛的應用新興技術，并進一步提升人和機器的反欺詐能力。”
《反保險欺詐技術現狀》研究以及反保險欺詐聯盟其它類似的研究旨在幫助欺詐調查人員及其領導團隊做好準備，以應對潛在的威脅。登錄InsuranceFraud.org了解更多信息。
關于反保險欺詐聯盟
反保險欺詐聯盟成立于1993年，是美國唯一由消費者、保險公司和政府機構共同組建的聯合機構。通過獨特的工作方式，反保險欺詐聯盟使消費者有能力對抗各種形式的保險欺詐，幫助反欺詐人員更好地識別并阻止欺詐行為。
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