作者 | 刘晶荣

编辑 | 黄青春

题图 | 东方IC

昨日，一例航空险骗保事宜登上微博热搜，让人目瞪口呆：南京一位月薪2万的高管通过航班延误险，半年骗保707笔、共14万余元。

新闻报道中，让他萌生钻航空险破绽的想法源于一次乐成的延误险理赔履历。在一次出差历程中，这位男士的航班遭遇飞机延误，效果保险公司没有核验他是否登机，便自动把200元航班延误险打入了搭客支付宝账户。

200块得来出乎意料地容易，于是他如法炮制购置验证了多张机票，发现赔付依然凑效。

效果，这位高管便一发不能收拾，紧盯着天气预报中可能延误或作废航班的班次购置机票从而套取延误理赔。直到缓慢的保险公司发现大量异常赔付时意识到可能遭遇有预谋的骗保，遂报警。

图片来自荔枝新闻截图

707次乐成骗保的案例实属罕有，但行使保险公司风控破绽骗取延误险的案件却非孤例。

数月前，也曾发生过一起类似骗保案例，骗保人在保险公司智能理赔泛起故障的十天时间内，频仍购置机票并获得延误险理赔，骗取金额高达20多万人民币。

在一些网贷老哥的论坛里，甚至尚有专门分享此类骗延误险的操作教程，从而衍生出“航空延误险薅羊毛攻略”。

只管每次赔付金额在几百元，但延误险骗保案件依旧让保险公司损失惨重，这些钻营赔付流程破绽的骗保者在被揭发之前，往往都已经拿到了数百次的赔付金额，金额往往高达十余万元。

一边是航空公司叫苦不迭，而另一边对保险公司的风控质疑也从未间断过，他们以为自身系统漏铜和审批流程有误，即便因此遭遇损失，也该认栽。

保险公司为何陷入风控逆境？

质疑保险公司风控能力之前，我们不妨先看一下保险公司的风控流程。

保险公司的风控系统作用在于识别种种潜在风险，传统的风控行为包罗查勘、定损、核保、及其核赔职员自动发现这几个步骤。

已往，风控是劳动密集型和智力型劳动，这个岗位要求风控职员不仅要有对赔付做事实判断的能力，还必须有用人伦推理去侦查骗保行为的能力。

人工智能等相关手艺成熟以后，风控系统监测的流程最先线上化，旨在简化整个理赔历程，提高服务质量。其智能化最主要的一步即是拥有了图像识别能力，它可以通过快速人脸识别、证件识别（还包罗不属于图像的声纹识别）等方式举行身份认证，还可以处置非结构类数据，好比将字迹、扫描、摄影票据转换成文字，对视频、现场照片举行分类处置等。

相对于传统的人工核损流程，智能风控优势在于，一是提升效率，二是降低骗保概率。

首先，在提高效率方面，线优势控比人工风控优势在于核赔的资料可以数据化。

就拿航空场景的延误险来说，航空延误险数据相对尺度化，客户要赔付一份航空保单，涉及的数据包罗小我私家信息、旅行资料、航线数据等，这些资料都可以实现线上化。而其他的险种如人生险、意外险核验就对照难，包含了是否遮盖病史、病情等因素，连人工审核都难以判断，更别说数据化。

已往，被保险人须在30天内向保险公司报案，申请理赔、填写申请表、提交保险单以及小我私家的身份证实，除此之外，搭客还要出示航空公司或者其代理人出具的延误时间及缘故原由的书面证实以及商务旅行证实等资料。

而且，提供种种质料证实后，搭客还需要再守候10日，才气获得回复。可想而知，繁杂的程序和诸多质料会劝退大多数理赔搭客，究竟这些商务人士事务忙碌，不能能为了几百块花费云云大的精神。

现在数据库上线后，客户无需再提交各项证实质料，只需要登机牌上的信息系统就能自动跟踪被保险人的延误情形。一旦到达理赔尺度即可赔付，甚至能在1分钟内完成退保。

效率确实大幅提升了，但从这些骗保乐成的案例可以看出，速率快到用户还没登机延误险就到账了，若是没有人工配合的话，上述骗保套路往后依旧难以杜绝。

岂非没有人工介入智能风控就查不出这个破绽？

已往人工理赔，除了种种事实依据之外，我们很容易从一些蛛丝马迹之中发现有没有异常，好比这小我私家是否说谎，理赔职员是不是尚有其人，他是不是多次理赔，凭据我们对人情世故的推理，风控职员有敏锐的判断。

但机械完全不具备这方面的能力，它只能依旧现有的数据判断该不该赔。好比，某航班延误，某位客户买了该航线延误险，一旦事实发生就会执行理赔。大数据不会去思量，搭客是否完成此次航班，是真的要坐飞机，照样为了理赔而买的机票。

此类航空险的诈骗破绽，其实在数据维度上增添一条登机信息可能就能规避，然则这已经脱离了机械能做的事，需要人为提前设定和核验。

而且想要完全买通信息的阻隔，这还关乎到外部平台的信息能否共享的问题。统一个客户频仍理赔一定会被系统实时发现，然则这位高管通过其他渠道买了不少小我私家信息去买机票，也能蒙骗过关。

以是，想要杜绝这类情形发生，就要有更为周全和系统的用户行为数据库作为支持。然则，保险公司没办法拿到航空公司的所有数据，没办法拿到订票平台用户的所有数据。这背后涉及到数据权限使用问题，而且还得保证数据的真实性，现阶段显然不能能做到。

最终，差别平台之间的数据没法互通，航空公司和保险公司无法完成数据共享。

有观察显示，45%的险企以为“内部数据质量”是应对敲诈的最大挑战，34%的保险公司以为“外部数据接见不足”、33%的保险公司以为“与其他保险公司互助”是一项主要的挑战。

凭据数据，全球每年约有20%-30%的保险赔款涉嫌敲诈，损失金额约800亿美元。险企在无法解决信息质量差、内部信息割裂和外部信息难共享等问题之前，就难以走出“骗保”的逆境。

区块链助力

AI与大数据，在风控上具有壮大的优势，能够更准确的量化经营风险，好比能提供最好的大数据网络和解决方案，在信用评级和风险订价方面比人脑更具有优势，更容易把所获得的相关的风控要素集成到客户数据化终端，让客户获得优越体验。

但它在保险风控流程中的应用不一而足。好比在查勘、定损、核保、核赔职员自动发现风险这几个步骤中，AI做的最好的应该是核保和理赔自动化。代表性企业如众安保险在科技的迭代中，能将承保和理赔自动化率划分到达99%和95%以上。

然则在查勘、定损、核赔职员自动发现风险，有许多要害性数据缺失甚至没办法做到网络，这些在短时间内都无法做到智能化，这也成为了各家险企争相突破的金融科技手艺升级与迭代。

去年，险企业内有一件颇具主要意义的事宜发生：14家险企加入保险风控区块链平台同盟。信息不能窜改是险企看好区块链的缘故原由，究竟信息公然透明和不能重复就能让重复投保者无所遁形，这是金融风控的要害也是区块链的自然属性。

假云云次骗保事宜的高某，他的小我私家信息、购置行为、背后的统一账户都上了链，即使是多个身份，也能很快从区块链的溯源上获得实时的反馈，不至于到707笔才被发现。

另外，区块链天生具备信用的基因，买卖双方在金融业务的历程容易确立可信的主体、客体、买卖历程及物流，除了区块链，这些问题都是一个可能对照难以系统性解决的难题。

以是，业内人士普遍以为区块链与人工智能连系一定能极大改善金融风控存在的问题。

据公然数据显示，现在，保险业在各行业区块链应用场景中占比为22%，位居第一位。

而且，在波士顿咨询的研究报告中，区块链的深度运用将使全球财富保险公司的运营成本降低5%-13%。普华永道研究效果示意，若再保险业接纳区块链手艺，大部分流程都市自动化，能够辅助制止数据重复输入，削减人为错误，节约劳动成本，为再保险业企业省下15%-20%营运用度。

只管区块链与保险行业有天生的契合性，但现在落地应用场景照样有局限，存在尺度和应用规范缺失、应用模式涣散等问题，依旧需要业界勠力同心制订尺度，提升行业开发和应用区块链手艺的能力。