金融反欺诈指南：车险欺诈为何如此猖獗？

目录

车险欺诈猖獗的原因

车险欺诈的识别难点

多重合作打击车险欺诈

保险企业需要提升反欺诈能力

监管部门需要加强协同合作

青岛市人民检察院在其官方微信公众号上发布的梁某保险诈骗案显示，2020 年以来，某汽修厂负责人梁某、某汽车服务公司负责人孙某，与保险公司的赵某等人相互勾结，收购二手北汽等品牌新能源汽车，并为这些车辆购买车损险。随后，他们利用暴雨天气，故意制造车辆水淹事故，然后由赵某出面指使保险公司定损员华某出具虚假的定损报告。

平度法院最近发布的案件则显示，在短短数年的时间里，犯罪分子与亲戚朋友、汽修厂员工等一起伪造了40多起车祸，骗取了150多万元的理赔金额。具体来说，被告人王某经营着一家汽修厂，他利用自己的“专业知识”，提前将高档车辆的原厂配件换成价格较低的副厂配件，然后选择没有监控的偏僻地点伪造交通事故，从而通过虚假诉讼或直接理赔等方式骗取保险金。

在骗保团伙的计划中，不仅有虚假的“撞车手”和“演员”参与其中，而且部分维修厂的修理人员也难以置身事外，参与了链条式骗保的黑灰产。

北京市顺义区人民法院公布的一组数据显示，2019年1月至2023年10月，顺义法院审理了26 件机动车保险诈骗案，涉及52名涉案人员。其中，汽车修理人员与到店维修车辆的客户共谋骗保的案件有23件，占比高达88%。

车险欺诈猖獗的原因

汽车保险因其理赔程序简便、赔付周期短成为高发区。对于车险诈骗为何屡屡发生并成为较为普遍的一大现象，主要有如下原因。

1、“低成本、高回报”的诱惑让诈骗分子甘愿“铤而走险”。车险诈骗背后骗局花样繁多的根源或许就在于利益的强力驱动。部分不法之徒为了攫取不正当财富，绞尽脑汁设计出各种各样的复杂骗局。而且，保险公司与投保人之间存在明显的信息不对称，投保人往往对车辆的实际状况更为了解，这便为他们利用这种信息优势进行欺诈提供了可能。

2、在事故地点的选取方面，违法人员通常会倾向于在高速路出口或者村庄附近那些缺乏监控的道路上来精心伪造事故，并且多采用追尾这种相对容易划分责任的碰撞形式。他们会利用这些地段的监控缺失来掩盖自己的不法行为，增加诈骗成功的几率。

3、在骗保案件中，伪造事故发生后，有时双方甚至不会选择报警，而是直接自行填写《道路交通事故自行快速处理协议书》。完成这一操作后，事故中被认定负全责的一方，会向自己投保的保险公司客服电话进行报案登记。随后，事故双方各自驾车前往定损机构，以确定损失情况，进而获得保险公司出具的相关单据以及评估价格。待事故车辆完成维修后，车辆被保险人只需凭借维修发票向保险公司申请理赔，保险公司便会将理赔金转入其银行账户。有时候他们向保险公司告知的事故地点完全是编造的，而保险公司由于每天要处理大量的事故车辆定损工作，难免会存在一定的疏忽和大意，导致无法对事故的第一现场车辆受损情况进行全面、准确的查勘核实。

4、保险公司之间由于激烈的竞争关系，普遍将客户信息当作商业秘密加以保护，这就在各保险公司之间形成了难以跨越的数据壁垒。各保险公司在承保、核保、理赔等各个工作环节中基本处于相对独立的状态，主要依据本公司所掌握的有限信息来作出业务判断，由此导致的信息不对称，恰好给不法分子从事欺诈活动创造了有利空间。此外，保险公司在承保时对风险评估工作的重视程度明显不足，而在事故发生后对现场勘验、实物审查等关键环节依然做得不到位，这一系列因素都为车险诈骗的屡屡发生提供了可乘之机。

车险欺诈的识别难点

车险欺诈由于团伙性特征明显，作案人员往往纠集在一起有组织地实施欺诈行为。内外勾结，保险公司内部人员为骗保提供“专业指导”或提供虚假证明材料等。而且保险欺诈形式的不断演变，欺诈行为变得愈发隐蔽和复杂，难以被轻易察觉。

此外，骗保手段愈加复杂隐蔽。诈骗分子利用AI技术，进行图片、地址、信息、设备登资料的伪造，传统的安全措施难以确认，需要借助更前沿技术进行分析、追溯。

同时，由于保险理赔的特殊需求，很多理赔案件在完成理赔后才发现存在欺诈风险。此外，在追偿历史案件时，还需要面对时效问题，这给追偿工作带来了很大的挑战。

多重合作打击车险欺诈

防范汽车保险欺诈需要保险公司、交管部门、检察机关等多部门协同合作，通过强化管理、细化程序、发挥职能、做好衔接、推进治理以及利用大数据等多种手段，形成全方位的防范体系，以有效遏制保险欺诈行为，维护保险行业的健康稳定发展。

保险企业需要提升反欺诈能力

1、建立健全的数据风控与分析模型，监测保险数据的异常模式，及时发现欺诈行为的迹象。顶象Dinsight实时风控引擎帮助企业进行风险评估、反欺诈分析和实时监控，提高风控的效率和准确性。Dinsigh的日常风控策略的平均处理速度在100毫秒以内，支持多方数据的配置化接入与沉淀，能够基于成熟指标、策略、模型的经验储备，以及深度学习技术，实现风控自我性能监控与自迭代的机制。与Dinsight搭配的Xintell智能模型平台，能够对已知风险进行安全策略自动优化，基于风控日志和数据挖掘潜在风险，一键配置不同场景支持风控策略。其基于关联网络和深度学习技术，将复杂的数据处理、挖掘、机器学习过程标准化，提供从数据处理、特征衍生、模型构建到最终模型上线的一站式建模服务。

2、采用身份验证技术，确保投保人身份的真实性，同时对投保人的行为模式进行分析，识别异常行为。顶象设备指纹通过将多端设备信息的内部打通，对每个设备生成统一且唯一设备指纹。分析设备是否存在多账号登录、是否频繁更换IP地址、频是否繁更换设备属性等出现异常或不符合用户习惯的行为，追踪和识别欺诈者的活动。与基于AIGC技术的顶象无感验证搭配，能够防止AI的暴力破解、自动化攻击和钓鱼攻击等威胁，有效防止未经授权的访问、账户被盗用和恶意操作，从而保护系统的稳定性。

3、利用图像识别技术，对索赔资料中的照片、视频等进行分析，检测可能的伪造或篡改。顶象全链路全景式人脸安全威胁感知方案通过设备环境、人脸信息、图像鉴伪、用户行为、交互状态等多维度信息进行智能核验，快速识别注入攻击、活体伪造、图像伪造、摄像头劫持、调试风险、内存篡改、Root/越狱、恶意Rom、模拟器等运行和系统类等30多类恶意攻击行为，及时发现伪造视频、虚假人脸图片、异常交互行为后，可自动阻断操作。同时能够灵活配置视频核验强度与友好度，实现对正常用户无感验证，对异常用户加强验证的动态机制。

4、与执法部门、其他保险公司和第三方数据提供商建立合作机制，共享信息和情报，加强对欺诈行为的监测和打击。