车险欺诈问题一直困扰着保险行业，随着欺诈手段的日益翻新，车险的风险控制面临更大挑战。为了解决这一难题，中国人寿财险与百度智能云合作，利用大数据和人工智能技术，成功建立了车险理赔智能反欺诈平台，从而实现对车险理赔中的欺诈行为进行智能化防范和识别。通过构建反欺诈模型，中国人寿财险能够在报案、查勘、定损和理算等多个环节进行严密把关，帮助理赔人员有效识别潜在风险。该平台自上线以来，已成功挽回超过亿元的欺诈金额，并获得了广泛的行业认可，荣获2020年保险业线上化技术应用案例一等奖。
智能化车险理赔反欺诈的必要性不言而喻。
数据显示，我国车险领域的欺诈渗漏率约为20%，每年因此造成的经济损失超过200亿元。现代欺诈案件的职业化、团伙化和复杂化使得传统的发现手段难以奏效。保险欺诈的存在不仅增加了保险公司的运营成本，也损害了消费者的利益，影响了客户的服务体验。
为了提升对欺诈风险的识别能力，中国人寿财险与百度智能云携手，积极探索将大数据、人工智能及云计算等先进技术与保险理赔业务相结合，打造智能化的车险理赔反欺诈系统，并成功上线使用。
依靠数据与算法，成功构建反欺诈模型。
在建设理赔欺诈风险预警监控系统的过程中，搭建车险理赔反欺诈模型显得尤为重要。双方将历史理赔经验与现有数据相结合，提取风险因子进行特征工程，从而基于大数据处理的经验和理解，完成了车险理赔反欺诈模型的构建。
该模型能够实时识别海量数据中的潜在欺诈风险，并在理赔报案、查勘、理算和核赔等环节进行分析与风险监控。同时，该模型向理赔系统提供实时预警，降低了中国人寿财险的赔付支出和欺诈损失。
理赔欺诈风险预警监控系统上线后，中国人寿财险的理赔人员可以通过登录核心理赔系统，查看理赔案件的预警风险状态。模型会综合评估案件的时间、地点，涉事车辆的保险信息和理赔记录等，对每个案件进行欺诈风险等级评分，并利用关联图谱分析具体了解报案车辆的交通事故记录、车损记录和保险理赔记录，以帮助查勘员快速锁定查勘重点。
降本增效的中国人寿财险加速了数字化转型。
过去，风险防控主要依赖人工经验，但一旦这些经验被欺诈人员掌握，理赔人员的查勘工作便会面临巨大困难。随着车险理赔反欺诈模型的上线，借助人工智能算法能够更有效地发现潜在风险，而不易被欺诈主体识别。
中国人寿财险通过先进的人工智能技术和大数据算法进行真实建模，显著提升了反欺诈技术能力。在案件流转过程中，中国人寿财险会在报案、查勘、定损和理算等四个环节进行预测，并将结果反馈至核心理赔系统，帮助理赔人员有效把控风险，以提高对欺诈案件的识别能力。
中国人寿财险车险理赔反欺诈项目的推出更好地防范了欺诈损失，减少了不合理的赔付。更重要的是，通过大数据的风险预测，促进了理赔分流处理，能够为客户提供更加优质的服务。
展望未来，随着数字化转型的加速，中国人寿财险将在战略指引下，依托百度智能云技术不断深化科技赋能，提升企业经营效率，重塑服务体系，为客户提供更加顺畅、快捷、智能和贴心的高品质服务体验。
