美国保险欺诈的程度令人震惊，它通过各种渠道发生。保险欺诈的循环始于保单登记之时。保险欺诈的程度可以通过统计数据来判断：10%的保险费被保险欺诈的金额侵占。这不是一个新现象，因为在过去20年中，这些数字一直保持不变。一些专家认为，保险欺诈的真实程度永远不得而知。即使由一个机构负责追踪所有欺诈行为，也不可行，因为欺诈案件多种多样且性质不断变化。

类型的保险欺诈

由于保险欺诈，每年损失数千万美元。一些常见的欺诈类型包括：

消费者以洗钱为目的，或通过某些现金返还交易赚钱，或可能进行借记欺诈。某些索赔代表了代理人设计机会主义欺诈的机会。在汽车保险是强制性的情况下，客户往往会误解更精细的细节，同时获得更便宜的报价。这种欺诈行为被称为正面欺诈。在所有其他保险欺诈中，汽车保险是受打击最严重的部分。根据美国犯罪保险委员会（National Crime Insurance Board）的估计，美国汽车欺诈案每年给保险公司造成约3000万美元的损失。这些数字相当惊人，不是吗？

汽车欺诈率上升的原因

汽车欺诈率在美国明显上升。汽车欺诈的检测已经是一个挑战，而且由于以下原因而变得更糟：

资源稀缺：及时检测汽车欺诈索赔所需的资源正在减少。这一趋势今年也将继续。仅在北美，就有50%的核保人员短缺，他们将仔细调查索赔。这意味着没有人负责检测错误索赔的指针。对现有员工的压力：每个汽车保险公司都提交了数千份索赔。承保人的现有员工因跟踪索赔数量而负担过重。因此，在增加索赔调查的数量方面，对他们再也没有什么期望了。欺诈未被发现：据发现，所有索赔中只有不到1%被提交进一步调查。这意味着没有足够数量的索赔被彻底审查。令人震惊的是，在所有索赔中，只有不到0.5%被视为欺诈而不予受理。数字购买媒介：越来越多的汽车保险单在网上销售。随着保险公司增加了更多的销售渠道，这些专业人士在组织内部也有必要。遗憾的是，大多数承销商都不具备从数字销售渠道追踪索赔的专业知识。数据分析服务如何提供帮助？

随着欺诈者越来越有创意，保险公司需要配备适当的自动化能力。借助自动化能力，保险公司可以实现欺诈预防、检测和管理。业务策略可以与新的检测方法相结合，例如针对可能导致欺诈性索赔的可疑应用程序的预测建模、异常检测和社交媒体分析。通过分析此人的信息，例如索赔付款、历史记录、保费支付和居住地址，可以很容易地发现欺诈行为。这种分析肯定会带来欺诈的概况或趋势。

数据分析在哪里起作用？

数据分析服务在许多地方偏离了索赔调查的传统方法，例如：

从通过各种来源收集的信息中找出异常模式，而这些信息在传统方法中可能未被发现。客观地分析信息允许以透明的方式处理大量信息。尽量减少欺诈索赔

欺诈过程从提交申请时开始。规避费率或承保欺诈是提供影响评级的错误信息的直接结果。其中一些案例可能是：

汽车行驶里程报告不足，一辆商用车显示为私人车，未提及之前的索赔，关于医疗史的谎言，关于保单持有人财产的错误信息

业务数据分析服务可以从应用阶段跟踪欺诈权利。它有助于了解假客户的概况和模式。一旦被发现，该系统可以发出预警信号，让调查小组收集进一步的证据。通过使用分析，许多保险公司已经能够提高真实索赔率，并降低与欺诈索赔调查相关的成本。当企业通过深思熟虑的数据分析计划打击欺诈时，他们能够更高效地运营业务并提高客户满意度。

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