二、保险欺诈带来的危害
1.对投保方的危害：
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贯穿保险合同始终。
欺诈被识别有四个后果：解除保险合同、进入黑名单、提高下期费率、保险诉讼。
投保方欺诈收益与识别概率之间的关系：
识别概率P
  注：A区，欺诈额外收益大、识别概率小；
B区，欺诈额外收益大、识别概率大；
C区，欺诈额外收益小，识别概率小；
D区，欺诈额外收益小，识别概率大
欺诈收益
A
B
C
D
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2.保险欺诈对整体费率水平的影响
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3.保险欺诈对第三方服务机构的影响
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（1）第三方服务机构参与保险欺诈的具体体现
①
第三方服务机构与被保险人或受益人串谋欺诈保险公司
②
第三方服务机构和保险公司的理赔人员串谋欺诈保险公司。
③
隐蔽性强，识别难度大
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（2）第三方服务机构参与欺诈的实现前提
①
保险的经营环境：附和性合同、理赔压力
②
专业性壁垒。 第三方服务机构一般都是专业性机构，他们的人员都是专家，有实施欺诈的充分技术。
③
识别障碍。
④
经济利益驱动
?（3）第三方服务机构参与欺诈的经济后果
直接后果
扰乱正常价格体系；标的危险程度增大
间接后果
第三方服务机构通过保险欺诈获得的利益将通过保险公司最终由被保险人承担；当欺诈蔓延成为普遍现象时，整个保险市场的费率都将普遍上升，会导致经济不公平。
? 4.保险欺诈对保险市场的危害
造成保险市场的无效
（1）有效保险市场：价格、一定数量的投保方；满足投保方需求和购买力的保险商品。：
（2）保险市场的无效：保险价格体系偏离正常合理水平，及保险欺诈的“搭便车”。象。
一是欺诈识别成本越来越高
二是保险欺诈导致保险市场“劣币驱逐良币”， 导致诚信投保人退出保险市场
三是逆向选择导致每个投保人分摊的欺诈成本份额上升
第四部分：保险欺诈的识别模型及在我国的应用
一、保险欺诈识别的数据要求
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（一）保险欺诈案件的循环处理
建立识别因子
设立识别模型
疑似案例处理
索赔案件比对
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（二）保险欺诈的识别因子
车险：国际上总结了36个因子如下：
1
小碰撞，却产生了大的修理成本
2
车辆损失与报告的交通事故无关
3
车辆被盗，后找回，但发现已严重损毁
4
.被保险人购买的是最新型的汽车
5
出险车辆是破旧的老车
6
出险前，被保险人曾反复找机动车保险代理人确认该车的承保范围
7
产险公司的代理人没有见过该投保车辆
8
被保险人投保时或者出险时处于经济困难阶段
9
被保险人的职业、收入与车辆价值不相符
10
被保险人申请机动车保险索赔的态度急切
11
被保险人愿意接受比损失金额小的理赔数额
12
被保险人急切要求保险公司快速理赔
13
.被保险人对车辆维修知识非常了解
14
对于出险或者交通事故，被保险人急切接受指责
15
索赔的机动车保险是刚注册或刚投保的车辆
16
索赔单证或证明材料中有伪造痕迹
17
被保险人曾经有过往的犯罪记录
18
被保险车辆的前任车主无法确认
19
索赔是第三方报案
20
保险公司理赔人员没有现场查勘的案件
21
出险车辆被快速修理完毕
22
.出险时没有目击证人、目击证人的证明与索赔相反
23
被保险车辆单方肇事
24
出险事故涉及身份不明的第三方
25
被保险车辆已达保修期
26
被保险车辆属于高额租赁
27
被保险车辆属于贷款购买
28
被保险人失业、从事不景气行业、或者居住在穷人区
29
失窃车辆被被保险人自己找回
30
被保险车辆进行重复保险
31
被保险人亲自现金缴纳保费
32
被保险人提出威胁性索赔
33
  被保险人拒绝回答细节问题
34
事故调查期间，被保险人精神紧张
35
被保险人曾有大量索赔记录
36
被保险车辆是从其他州购买的
?
（三）影响保险欺诈因子的类别分析
1.与被保险人相关的信息
2.与保险标的相关的信息
3.与维修或治疗等相关的信息
4.与出险事故有关的信息
5.与保险合同相关的信息
  （四）影响保险欺诈因子的特点分析
? 
.关注信息的时间特点
 注意定性信息的定量化处理
 
?一是注意定性信息的定量化处理，不能因转化而使重要信息丢失。
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二是赋予不同信息不同的权重：欺诈类型不同，信息权重也不同
我国保险欺诈识别中的数据及信息难点：
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横向：保险公司之间、保险公司于其他机构之间信息不互通——信息不全面。
纵向：信息时间不一致——信息链断裂
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二、保险欺诈识别的数理工具
（一）国际保险欺诈识别模型综述
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 一是早起的欺诈识别主要集中在统计回归工具的应用，如PROBIT模型、LOGIT模型。
二是20世纪90年代末至21世纪初，扩展模型参数和识别因子，如AAG欺诈识别模型。
三是新兴、多样化识别技术和手段的兴起，如电子技术的引进（EFD）、神经元网络方法（ANN）。
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?
?
①
AAG欺诈识别模型
AAG欺诈识别模型的优势：一是对数据要求低：不要求正态分布；二是能处理数据缺失的情况；三是识别效果较好。
②
RIDIT欺诈识别模型
一是可同时识别车身险及其涉及的人身伤害保险欺诈；二是很强的数据处理优势：能处理非线性数据；三是很强的灵活性：避免大型保险公司和小型保险公司在欺诈识别上一刀切的弊端，可以调节识别成本；四是具有缩短学习曲线的效应。
③
专家系统（EXPERT  SYSTEM）欺诈识别
一是速度最快；二是识别指标比较全面；三是识别系统比较灵活。
④
ANN（神经元网络方法）
     这个比专家系统更有效，可以根据测出的风险概率，不断调整系统风险因子。也就是系统的风险因子不是一成不变的。这也是3C公司提到的。
⑤
各种模型功能小结
（1） 专家系统法最方便快捷；
（2）PROBIT方法最基本，但对数据要求较高，应用狭隘；
（3）AAG方便处理实际中数据缺失的欺诈识别；
（4）PRIDIT、神经元方法和决策树方法能够自身调节风险因子。
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?
（二）我国保险反欺诈与国外保险先进国家的区别
1.我国保险理赔流程中的欺诈识别一是没有单列的欺诈识别环节，而是嵌入在整个理赔流程中；二是单证的核实处理还没有实现电子化。
2、国际保险理赔及欺诈识别系统一是出险后通知保险公司、警察等部门，同时申请索赔并提交单证；二是单证信息进入理赔识别系统，识别系统设立设别指标，识别系统给出索赔的欺诈概率，与基准概率相比较容易发现疑似案件。
3、两者的比较：   
一是国外先进保险公司的电子化程度高，可以实现远程定损、索赔单证电子化处理
二是我国以索赔金额大小来选择欺诈的处理方式，而国际上是以欺诈概率的大小来选择处理方式；
三是法律限制保险公司赔付保险金的时间，保险公司不可能无限制寻求进一步的证据
四是我国法律对保险欺诈采用推定无欺诈原则，保险公司负举证责任。
?（三）保险欺诈识别的效果
※
1.判定保险欺诈识别效果的标准
一是欺诈识别成功率  R1=正确识别的欺诈案件数/总的索赔案件数
二是识别的错误率   R2=错误识别的案件/总识别案件
三是成本分析      R3=欺诈识别的费用/正确识别的欺诈金额
※
2.国际保险欺诈的识别效果
专家系统法应用较广泛，错误率低而且可以通过设定阀值自行调整
复杂识别模型的识别成功率较高，但识别成本也较高
识别成功率高的社会原因：各国的法律部门和相关监管机构积极支持保险欺诈识别。

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（四）保险欺诈的发展趋势
欺诈数量呈上升趋势
手段呈现多样化态势
欺诈呈团伙化趋势
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（五）未来反保险欺诈的关注点
技术共享，数据共建，携手识别欺诈
拓展新的保险欺诈识别技术。
关注保险软欺诈，提高全社会对保险欺诈的正确认识
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（六）大数据之于保险欺诈识别
  1．大数据的定义：或称海量资料，是指所涉及的资料量规模巨大，透过目前主流软件工具，可以在合理时间内撷取、管理、处理，并整理成为帮助企业经营决策的具有积极目的的资讯。
如，买机票的话，有的网站可以对机票价格进行预测，最终就能预测到最便宜的机票，这实际上也是大数据的一种应用。
2.大数据的特点：   
一是全数据，而非样本数据
二是关于预测
三是基于预测基础上的惩罚：更完善、更准确、更具体和个性化。
3.大数据在保险欺诈识别中的应用环节
投保时：快速高效获取投保人、被保险人的个人信息，确定其投保意图和出险概率等；
保险期间：保险人通过大数据网络及时获知被保险人或保险标的风险状况的变化；
出险时：新的索赔案与大数据“记忆”比照，快速获取相关情况及数据。 。
4.大数据应用于保险欺诈识别的难点和关键点
（1）客户理赔信息的即时共享
（2）统一的欺诈风险信息库
（3）广泛的异地协查网络
（4）商业保险与社会保险之间的信息实时对接
（5）对用户隐私的保护：大数据时代个人信息裸奔
如，2013年2月份，中国人寿曾经有80万页的用户信息泄露，只要输入一个姓，就可以查到所有李姓客户的投保信息。像现在的人肉搜索，只要有一个关键信息就可以找到这个人，这是对大数据应用的一个极大的挑战。目前，大家会接到很多垃圾短息，也是信息泄露引起的。
（6）数据平台的建立
（7）大数据技术风险不容忽视：“乌龙指”事件
第五部分反欺诈的综合措施
一、国际反欺诈措施及借鉴
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（一）设立全国性的分险种专业反欺诈机构
美国：全美保险犯罪管理局、反欺诈联盟、美国健康保险协会、联邦调查局、商会，还有州一级的保险反欺诈机构。
欧洲：欧洲保险人联合会、英国的反保险欺诈办公室、爱尔兰的索赔欺诈委员会、法国的反欺诈事务局、瑞典的保险紧急调查服务有限公司等。
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（二）制定专门的反保险欺诈法
美国：从联邦到州都有对保险欺诈的详细法律体系，法案本事有美国保险反欺诈同盟起草的保险反欺诈法。
欧洲：在立法上普遍使保险人反欺诈处于有利地位，如英国、丹麦、德国、意大利和葡萄牙在其刑法典中针对保险欺诈罪专列一章；芬兰、卢森堡、挪威和土耳其分别有关于保险欺诈罪及其制裁的单行犯规。
（三）反欺诈意识教育
 ※ 1.通过各种媒体让公众了解保险欺诈活动给社会带来的危害；
※ 2.保险反欺诈的有关机构通过公益广告建立专业网站，并定期举办专家讲座，张贴招贴画，放映影像资料；
※ 3.在保险宣传册或保单上印有警示语，说明：保险欺诈是严重犯罪行为。
（四）保险公司系统化的反欺诈措
1.美国绝大多数保险公司都设立独立性较强的特别调查机构；
2.对理赔案件的过滤和分流；
3.加强对网络保险欺诈的关注和防范； 4.强化风险控制、对可疑案件进行追踪调查、加强对保险中介人（尤其是经纪人）的管理等；利用国家层面的反欺诈机构组织各类专家进行反欺诈。
（五）解决信息不对称的行业内保险信息共享
1.保险欺诈信息的定期统计、发布和共享；2.对无恶意动机下提供保险欺诈信息的个人或机构赋予民事豁免权；3.发布保险欺诈年度报告、各州保险反欺诈局报告；4.不断更新新的保险反欺诈手段：指纹防欺诈、神经元网络系统等；5.建立理赔与承保交换网。
（六）欧洲全保险行业反欺诈经验   1.保险公司之间相互交换住处和经验； 2.建立长期性的委员会或工作小组，负责反欺诈工作；3.建立永久性的专家防范欺诈网络和信息交换系统；4.以研究者的身份，站在保险公司的立场上进行反欺诈方面的研究；5.建立中央数据库；6.与政府机构和其他机构，如警察局、司法局和银行系统保持联系。
二、我国现有反保险欺诈措施的改进
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（一）宏观层面：

   目前只有《保险法》、《道路交通安全法》、《刑法》、《关于诚挚破坏金融秩序犯罪的决定》等相关制度，保险反欺诈法律法规很不健全。
主要存在以下问题：
（1）罪名方面的界定：保险欺诈犯罪是行为犯还是结果犯在国内的司法体系中一直存在争议，虽然已有相关的司法解释，但是目前因为保险诈骗而追诉的案件少之又少，无法对众多未遂的保险诈骗犯罪形成有效打击。（2）对保险欺诈制约没有单独的欺诈法，而是嵌入在刑法和保险法中，软欺诈的处理是空白。（3）对保险欺诈的识别、防范、惩罚等措施规定宽泛难以执行。（4）没有惩罚性违约责任处理，进而增大欺诈被识别后的惩罚成本。（5）保险法没有对投保人恶意重复保险的专门规定。（6）不可抗辩条款与保险欺诈的法律规定存在不平衡问题。
 ? 1、法律制度
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2、保险意识的提高
（1）加强对投保方的保险意识教育，避免恶意欺诈；
（2）加强社会道德监督，增加投保方欺诈的间接成本。
3、个人社会信用体系的建立和完善
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通过信用惩戒提高欺诈成本。
地震“震醒”人们的保险意识
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（三）微观层面
1、现场查勘
2、理赔抽样调查
3、对被保险人的激励机制
4、对承保、理赔环节的人员管理
5、独立调查人制度
6、保险合约的改进
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（二）中观层面
1、全国性保险电子信息平台的构建：明确数据种类、数据规范性、采集方式，提高传输效率。
2、加强行业反欺诈技术共享（1）加强信息交流和数据共享；
   （2）鼓励保险公司主动识别欺诈，建立反欺诈联盟，而非搭便车。
3、成立保险反欺诈专业组织。
三、我国反保险欺诈工作展望
存在的难点与解决方案
难点一：软欺诈识别难度较大
解决方案：一是加强投保方保险教育；二是加强理赔流程的管理；三是加强整个社会的诚信教育。2、串谋性欺诈识别难度大
难点二：串谋性欺诈识别难度大
解决方案：（1）被保险人：事前激励与事后惩罚相结合。（2）保险公司：反欺诈成本与收益的权衡。（3）保险行业：基于大数据的反欺诈合作。