面對多樣化的欺詐手段，保險公司應對策略卻比較單一。隨著保險業務的不斷擴展以及科技的進步，保險欺詐滲漏手段不斷翻新，僅依靠工作人員的工作經驗已難以解決欺詐問題。除此之外，在保險公司反欺詐的抗擊戰中，也存在諸多與數據相關的挑戰。
在這種情況下，維度單一、效率較低、應用成本較高的傳統反欺詐手段逐漸顯得有些力不從心，人工智能、大數據等先進科技的應用因此被行業寄予厚望。
隨著大數據、人工智能技術越來越多地運用于風險管理，以及市場成熟度和集中度的逐漸提升，針對此前模式單一、識別困難、風控體系缺失等痛點，人工智能技術的深度應用不僅能夠在反理賠欺詐中扮演關鍵角色，還能夠擴展至事前承保風控、事后審計等多個環節，幫助保險公司提升車險全流程的風控水平。
作為國內領先的人工智能與大數據應用平臺，百融云創依托行業領先的數據能力、模型能力和系統能力，構建一套完整的車險智能反欺詐風控體系，為車險欺詐識別提供了行之有效的解決方案。
針對個案欺詐，百融云創基于和多家大型保險公司合作經驗，已開發車險反欺詐標準模型。對于欺詐樣本量積累少、不支持定制化模型的公司，可對理賠數據進行簡單加工后，直接套用標準評分卡模型;而對于欺詐樣本足夠的公司，進行定制化建模，可獲得更優的模型效果。
針對團伙欺詐，百融云創輸出模型能力，利用保險公司數據搭建基于社交網絡分析的團伙反欺詐系統。系統每天自動跑批，輸出關系網中的可疑子網絡及涉及到的節點(人、案件、理賠員等)。
百融云創致力于將自身建模能力輸出給合作客戶，通過定制模型、模型應用、模型維護和建模團隊培訓的四階梯服務，最終實現客戶建模團隊的能力建設和能力提升。
基于內外部數據，百融云創通過建立風險數據集市(數據清洗、整合、衍生)，為模型和決策引擎提供數據支持。與此同時，百融云創建立了反欺詐決策系統，配套建立模型訓練系統和BI系統，可實現欺詐案件的實時預警和決策。
免責聲明：市場有風險，選擇需謹慎！此文僅供參考，不作買賣依據。
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