运用特征提取、文本挖掘、机器学习、社交网络分析、关系图谱等关键技术，百融云创兼具个案欺诈和团伙欺诈侦测模型的技术能力，覆盖理赔报案、查勘定损、核损核赔、稽核全流程。

目前，百融云创已和多家头部保险公司达成合作，在其车险稽核业务中调用百融云创车险反欺诈评分和风险因子，助力车险欺诈案件的精准识别。

基于内外部数据，百融云创通过建立风险数据集市(数据清洗、整合、衍生)，为模型和决策引擎提供数据支持。与此同时，百融云创建立了反欺诈决策系统，配套建立模型训练系统和BI系统，可实现欺诈案件的实时预警和决策。

百融云创拥有多维度数据源，融合保险公司底层大数据，利用机器学习算法开发车险反欺诈评分，可应用于报案人、驾驶员、被保险人、查勘员等的风险筛查，作为保险公司现有反欺诈规则集的补充;也可应用于欺诈识别模型，帮助保险公司提高对车险理赔欺诈行为的识别能力。此外，百融云创还可以帮助保险公司整合内外部数据，搭建风险集市，为模型和规则部署提供数据基础。这可以很好地解决保险公司对于外部数据的迫切需求。

针对个案欺诈，百融云创基于和多家大型保险公司合作经验，已开发车险反欺诈标准模型。对于欺诈样本量积累少、不支持定制化模型的公司，可对理赔数据进行简单加工后，直接套用标准评分卡模型;而对于欺诈样本足够的公司，进行定制化建模，可获得更优的模型效果。

随着大数据、人工智能技术越来越多地运用于风险管理，以及市场成熟度和集中度的逐渐提升，针对上述模式单一、识别困难、风控体系缺失等痛点，如果能建立一套智能化、数字化及线上化的风控体系，从事前、事中、事后多方位进行风险智能管控，将大大提升对车险欺诈案件的预测和识别能力。

作为国内领先的人工智能与大数据应用平台，百融云创依托行业领先的数据能力、模型能力和系统能力，构建一套完整的车险智能反欺诈风控体系，为车险欺诈识别提供了行之有效的解决方案。

总体来看，我国车险大致呈三种特征。一是欺诈形式多样化，车险领域欺诈风险集中，据统计，车险常见欺诈类型有摆放现场、二次碰撞、故意出险、虚报盗抢、驾驶员酒驾或毒驾调包、重复索赔等30多种，其中汽修厂作案和驾驶员顶包案件占据主导。二是欺诈的手段专业化，以车险欺诈为例，据保险公司统计，以汽修厂、4S 店或二手车行人员为主的职业型欺诈和顶包案件占了大多数。三是犯罪主体团伙化，车险欺诈逐渐从个体偶发案件到团伙蓄意化。

百融云创致力于将自身建模能力输出给合作客户，通过定制模型、模型应用、模型维护和建模团队培训的四阶梯服务，最终实现客户建模团队的能力建设和能力提升。

针对团伙欺诈，百融云创输出模型能力，利用保险公司数据搭建基于社交网络分析的团伙反欺诈系统。系统每天自动跑批，输出关系网中的可疑子网络及涉及到的节点(人、案件、理赔员等)。

保险欺诈一直以来都是保险业的顽疾，根据国际保险监管者协会测算，全球每年约有20%-30%的保险赔款涉嫌欺诈，损失金额约800亿美元。从我国的情况来看，随着保险公司业务的发展，各种潜在的欺诈风险也随之增加。其中，据上述中保学报告数据显示：我国车险欺诈是保险欺诈的重灾区，车险欺诈渗漏在保险欺诈中占比高达80%，保守估计每年涉案金额高达200亿元。据保守估计，车险欺诈理赔金额达到理赔总金额的10-20%，管控理赔渗漏刻不容缓。

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