车险骗保，一直以来都是困扰保险行业的难题。随着行业骗保手段越来越多，车险风控难度也更大。据统计，我国车险领域欺诈渗漏比例约达20%，对应每年的损失超过200亿元。现代欺诈案件的职业化、团伙化、复杂化导致传统手段较难发现。保险欺诈的存在提高了保险公司的运营成本，侵害了保险消费者的利益，影响了保险消费者的服务体验。

为了更好防范与识别保险欺诈，就需要借助大数据、人工智能技术，打造车险理赔智能反欺诈系统，实现智能化车险理赔反欺诈。

作为人工智能和大数据应用平台，百融云创拥有多维度数据源，融合保险公司底层大数据，利用机器学习算法开发车险反欺诈评分，可应用于报案人、驾驶员、被保险人、查勘员等的风险筛查，作为保险公司现有反欺诈规则集的补充;也可应用于欺诈识别模型，帮助保险公司提高对车险理赔欺诈行为的识别能力。此外，百融云创还可以帮助保险公司整合内外部数据，搭建风险集市，为模型和规则部署提供数据基础。

运用特征提取、文本挖掘、机器学习、社交网络分析、关系图谱等关键技术，百融云创兼具个案欺诈和团伙欺诈侦测模型的技术能力，覆盖理赔报案、查勘定损、核损核赔、稽核全流程。

针对个案欺诈，百融云创基于和多家大型保险公司合作经验，已开发车险反欺诈标准模型。对于欺诈样本量积累少、不支持定制化模型的公司，可对理赔数据进行简单加工后，直接套用标准评分卡模型;而对于欺诈样本足够的公司，进行定制化建模，可获得更优的模型效果。

针对团伙欺诈，百融云创输出模型能力，利用保险公司数据搭建基于社交网络分析的团伙反欺诈系统。系统每天自动跑批，输出关系网中的可疑子网络及涉及到的节点(人、案件、理赔员等)。

基于内外部数据，百融云创通过建立风险数据集市(数据清洗、整合、衍生)，为模型和决策引擎提供数据支持。与此同时，百融云创建立了反欺诈决策系统，配套建立模型训练系统和BI系统，可实现欺诈案件的实时预警和决策。

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