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2022年保險技術趨勢:反欺詐分析應對網絡詐騙挑戰

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根據反保險欺詐聯盟(CAIF)與全球領先數據分析供應商SAS 攜手進行的最新反保險欺詐技術研究顯示,保險公司對預測分析技術的應用創下歷史新高。這份名為《反保險欺詐技術現狀》的研究指出,80% 的保險公司已採用預測分析模型偵測欺詐行為,遠高於2018年的55%。

40%受訪者表示,該研究在2021年新增一個調查項目,強調身份驗證軟件的重要性。事實上,惡意網絡釣魚詐騙激增,自新冠疫情爆發以來飆升600%,促使身份驗證分析迅速成為保險公司的必備技術。

SAS保險解決方案總監David Hartley表示:「自2018年以來,我們通過研究發現,保險公司正不斷採用更複雜的技術打擊保險欺詐相關的犯罪活動。當中,預測建模增長25%;文本挖掘應用幾乎達至雙倍,在三年內由33%躍升至65%。這些研究表明,即使在新冠疫情下,欺詐行為仍十分猖獗,保險公司正迅速擴展其進階分析及人工智能技術,以應對層出不窮的欺詐威脅。」

SAS保險解決方案總監David Hartley

美國保險欺詐每年高達800億美元損失

僅在美國,保險欺詐每年已造成高達800億美元的損失。縱觀全球各地,欺詐分子正利用網絡釣魚、惡意軟件甚至社交媒體小程式,在消費者毫無戒備的情況下竊取他們的個人敏感資料,然後在暗網上出售謀取暴利,或進行惡意操作,包括身份盜竊、偽造保險索償或通過銷售虛假保單向保險公司詐騙保險佣金等。

2012年以來,反保險欺詐聯盟每兩年展開一次反保險欺詐技術現狀研究,以跟蹤保險公司如何利用技術來增強實力、打擊欺詐分子及犯罪集團。SAS一直以來都是該研究的合作夥伴。

本次最新的研究報告基於2021年10月100名聯盟成員的問卷調查結果。調查對象均來自大型保險公司。

反保險欺詐聯盟共同主席兼該組織研究委員會主席 Dave Rioux 表示:「掌握這些趨勢有助我們了解保險公司的反欺詐技術應用現況及應用程度,這項研究更提供新興案例及常見挑戰等重要見解,協助整個行業辨別最有效的技術,以防範前所未有的欺詐攻擊。」

是次研究亦帶來以下啟示:

  • 反欺詐技術應用不斷擴大。該研究發現,保險公司最常用的反欺詐技術包括危險訊號自動標記 (88%)、預測建模 (80%)、文本挖掘 (65%)、報表製作 (64%)、案例管理 (61%)、異常報告 (51%) 和資料視覺化/關聯分析(51%)。
  • 保險公司資料來源多樣化。除了依賴內部資料,保險公司還收集以下資料——行業欺詐觀察名單 (88%)、公共記錄 (79%)、協作廠商整合資料 (55%)、社交媒體資料 (48%) 和個人設備資料 (15%)。當中,非結構性資料的使用率從 2018 年低於50%飆升至 2021年的 81%。
  • 圖片分析技術日益步進。保險公司正大幅應用照片分析技術 (從2018年的49%上升到2021年的81%) 鑒別索償的真實性、識別經過修改的圖像,並對其他索償中已提交的圖片進行索引。
  • 調查人員需要更多資源。嶄新的反欺詐技術有助提高調查效率,但保險公司的內外部調查資源不足以覆蓋每年數十億的欺詐行為。68%的受訪者表示,有限的IT資源是打擊保險欺詐的最大挑戰。

SAS 全球安全智慧業務部首席業務顧問Kim Kuster表示:「犯罪分子每年都大規模利用先進技術竊取個人資訊,並向保險公司欺詐數十億美元。為遏制全球保險市場猖獗的欺詐行為,保險公司需要更廣泛應用新興技術,並進一步提升人和機器的反欺詐能力。」


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benny

Benny Yeung ~ 企業IT傳媒人,經常四周穿梭科技巨企及論壇,熱愛探討新商機。性格貪玩,但喜歡閱讀沉悶的企業賺蝕數字,最重視辦事效率。