作者 | 刘晶荣

编辑 | 黄青春

题图 | 东方IC

昨日，一例航空险骗保事件登上微博热搜，让人目瞪口呆：南京一位月薪2万的高管通过航班延误险，半年骗保707笔、共14万余元。

新闻报道中，让他萌生钻航空险漏洞的想法源于一次成功的延误险理赔经历。在一次出差过程中，这位男士的航班遭遇飞机延误，结果保险公司没有核验他是否登机，便自动把200元航班延误险打入了乘客支付宝账户。

200块得来出乎意料地容易，于是他如法炮制购买验证了多张机票，发现赔付依然凑效。

结果，这位高管便一发不可收拾，紧盯着天气预报中可能延误或取消航班的班次购买机票从而套取延误理赔。直到迟钝的保险公司发现大量异常赔付时意识到可能遭遇有预谋的骗保，遂报警。

图片来自荔枝新闻截图

707次成功骗保的案例实属罕见，但利用保险公司风控漏洞骗取延误险的案件却非孤例。

数月前，也曾发生过一起类似骗保案例，骗保人在保险公司智能理赔出现故障的十天时间内，频繁购买机票并获得延误险理赔，骗取金额高达20多万人民币。

在一些网贷老哥的论坛里，甚至还有专门分享此类骗延误险的操作教程，从而衍生出“航空延误险薅羊毛攻略”。

尽管每次赔付金额在几百元，但延误险骗保案件依旧让保险公司损失惨重，这些钻营赔付流程漏洞的骗保者在被揭发之前，往往都已经拿到了数百次的赔付金额，金额往往高达十余万元。

一边是航空公司叫苦不迭，而另一边对保险公司的风控质疑也从未间断过，他们认为自身系统漏铜和审批流程有误，即便因此遭遇损失，也该认栽。

保险公司为何陷入风控困境？

质疑保险公司风控能力之前，我们不妨先看一下保险公司的风控流程。

保险公司的风控系统作用在于识别各种潜在风险，传统的风控行为包括查勘、定损、核保、及其核赔人员主动发现这几个步骤。

过去，风控是劳动密集型和智力型劳动，这个岗位要求风控人员不仅要有对赔付做事实判断的能力，还必须有用人伦推理去侦查骗保行为的能力。

人工智能等相关技术成熟以后，风控系统监测的流程开始线上化，旨在简化整个理赔过程，提高服务质量。其智能化最重要的一步便是拥有了图像识别能力，它可以通过快速人脸识别、证件识别（还包括不属于图像的声纹识别）等方式进行身份认证，还可以处理非结构类数据，比如将笔迹、扫描、拍照单据转换成文字，对视频、现场照片进行分类处理等。

相对于传统的人工核损流程，智能风控优势在于，一是提升效率，二是降低骗保概率。

首先，在提高效率方面，线上风控比人工风控优势在于核赔的资料可以数据化。

就拿航空场景的延误险来说，航空延误险数据相对标准化，客户要赔付一份航空保单，涉及的数据包括个人信息、旅行资料、航线数据等，这些资料都可以实现线上化。而其他的险种如人生险、意外险核验就比较难，包含了是否隐瞒病史、病情等因素，连人工审核都难以判断，更别说数据化。

过去，被保险人须在30天内向保险公司报案，申请理赔、填写申请表、提交保险单以及个人的身份证明，除此之外，乘客还要出示航空公司或者其代理人出具的延误时间及原因的书面证明以及商务旅行证明等资料。

而且，提供各种材料证明后，乘客还需要再等待10日，才能获得回复。可想而知，繁杂的程序和诸多材料会劝退大多数理赔乘客，毕竟这些商务人士事务繁忙，不可能为了几百块耗费如此大的精力。

现在数据库上线后，客户无需再提交各项证明材料，只需要登机牌上的信息系统就能自动跟踪被保险人的延误情况。一旦达到理赔标准即可赔付，甚至能在1分钟内完成退保。

效率确实大幅提升了，但从这些骗保成功的案例可以看出，速度快到用户还没登机延误险就到账了，如果没有人工配合的话，上述骗保套路今后依旧难以杜绝。

难道没有人工介入智能风控就查不出这个漏洞？

过去人工理赔，除了各种事实依据之外，我们很容易从一些蛛丝马迹之中发现有没有异常，比如这个人是否撒谎，理赔人员是不是另有其人，他是不是多次理赔，按照我们对人情世故的推理，风控人员有敏锐的判断。

但机器完全不具备这方面的能力，它只能依旧现有的数据判断该不该赔。比如，某航班延误，某位客户买了该航线延误险，一旦事实发生就会执行理赔。大数据不会去考虑，乘客是否完成此次航班，是真的要坐飞机，还是为了理赔而买的机票。

此类航空险的诈骗漏洞，其实在数据维度上增加一条登机信息可能就能规避，但是这已经脱离了机器能做的事，需要人为提前设定和核验。

而且想要完全打通信息的阻隔，这还关乎到外部平台的信息能否共享的问题。同一个客户频繁理赔肯定会被系统及时发现，但是这位高管通过其他渠道买了不少个人信息去买机票，也能蒙骗过关。

所以，想要杜绝这类情况发生，就要有更为全面和系统的用户行为数据库作为支撑。但是，保险公司没办法拿到航空公司的所有数据，没办法拿到订票平台用户的所有数据。这背后涉及到数据权限使用问题，而且还得保证数据的真实性，现阶段显然不可能做到。

最终，不同平台之间的数据没法互通，航空公司和保险公司无法完成数据共享。

有调查显示，45%的险企认为“内部数据质量”是应对欺诈的最大挑战，34%的保险公司认为“外部数据访问不足”、33%的保险公司认为“与其他保险公司合作”是一项重要的挑战。

根据数据，全球每年约有20%-30%的保险赔款涉嫌欺诈，损失金额约800亿美元。险企在无法解决信息质量差、内部信息割裂和外部信息难共享等问题之前，就难以走出“骗保”的困境。

区块链助力

AI与大数据，在风控上具有强大的优势，能够更准确的量化经营风险，比如能提供最好的大数据收集和解决方案，在信用评级和风险定价方面比人脑更具有优势，更容易把所得到的相关的风控要素集成到客户数据化终端，让客户获得良好体验。

但它在保险风控流程中的应用不一而足。比如在查勘、定损、核保、核赔人员主动发现风险这几个步骤中，AI做的最好的应该是核保和理赔自动化。代表性企业如众安保险在科技的迭代中，能将承保和理赔自动化率分别达到99%和95%以上。

但是在查勘、定损、核赔人员主动发现风险，有许多关键性数据缺失甚至没办法做到收集，这些在短时间内都无法做到智能化，这也成为了各家险企争相突破的金融科技技术升级与迭代。

去年，险企业内有一件颇具重要意义的事件发生：14家险企加入保险风控区块链平台联盟。信息不可篡改是险企看好区块链的原因，毕竟信息公开透明和不可重复就能让重复投保者无所遁形，这是金融风控的关键也是区块链的天然属性。

假如此次骗保事件的高某，他的个人信息、购买行为、背后的同一账户都上了链，即使是多个身份，也能很快从区块链的溯源上得到及时的反馈，不至于到707笔才被发现。

另外，区块链天生具备信用的基因，交易双方在金融业务的过程容易确立可信的主体、客体、交易过程及物流，除了区块链，这些问题都是一个可能比较难以系统性解决的难题。

所以，业内人士普遍认为区块链与人工智能结合一定能极大改善金融风控存在的问题。

据公开数据显示，目前，保险业在各行业区块链应用场景中占比为22%，位居第一位。

而且，在波士顿咨询的研究报告中，区块链的深度运用将使全球财产保险公司的运营成本降低5%-13%。普华永道研究结果表示，若再保险业采用区块链技术，大部分流程都会自动化，能够帮助避免数据重复输入，减少人为错误，节省劳动成本，为再保险业企业省下15%-20%营运费用。

尽管区块链与保险行业有天生的契合性，但目前落地应用场景还是有局限，存在标准和应用规范缺失、应用模式分散等问题，依旧需要业界勠力同心制定标准，提升行业开发和应用区块链技术的能力。