其中，不容忽視的一點就是保險科技對于保險領域反欺詐斗爭中的作用。相關數據顯示，全球每年約有20%至30%的保險賠款涉嫌欺詐，造成損失金額約800億美元。據銀保監會信息披露，我國近兩年保險業共向公安機關移送欺詐線索28005條，公安機關立案千余起，涉案金額近6億元。特別是財險領域，車險騙保一直是捆牢保險行業的難題。

觀察車險理賠案件，“人傷黃牛”的利益黑鏈條導致涉人傷案件金額畸高，該行業從事者熟悉理賠流程，專門為事故傷者代理索賠，從中收取服務費，是造成車險行業經營承壓的重要原因之一。從近期被曝光的車險騙保行為來看，包括4S店故意損壞車輛完好零件騙取保費、代理人截留消費者保費、“以租代購”退保騙傭等。一組行業數據顯示，車險欺詐是我國保險欺詐的重災區，占比高達80%，保守估計每年涉案金額高達200億元。

百融云創擁有多維度數據源，融合保險公司底層大數據，利用機器學習算法開發車險反欺詐評分，可應用于報案人、駕駛員、被保險人、查勘員等的風險篩查，作為保險公司現有反欺詐規則集的補充；也可應用于欺詐識別模型，幫助保險公司提高對車險理賠欺詐行為的識別能力。此外，百融云創還可以幫助保險公司整合內外部數據，搭建風險集市，為模型和規則部署提供數據基礎。

運用特征提取、文本挖掘、機器學習、社交網絡分析、關系圖譜等關鍵技術，百融云創兼具個案欺詐和團伙欺詐偵測模型的技術能力，覆蓋理賠報案、查勘定損、核損核賠、稽核全流程。

針對個案欺詐，百融云創基于和多家大型保險公司合作經驗，已開發車險反欺詐標準模型。對于欺詐樣本量積累少、不支持定制化模型的公司，可對理賠數據進行簡單加工后，直接套用標準評分卡模型；而對于欺詐樣本足夠的公司，進行定制化建模，可獲得更優的模型效果。

針對團伙欺詐，百融云創輸出模型能力，利用保險公司數據搭建基于社交網絡分析的團伙反欺詐系統。系統每天自動跑批，輸出關系網中的可疑子網絡及涉及到的節點（人、案件、理賠員等）。

基于內外部數據，百融云創通過建立風險數據集市（數據清洗、整合、衍生），為模型和決策引擎提供數據支持。與此同時，百融云創建立了反欺詐決策系統，配套建立模型訓練系統和BI系統，可實現欺詐案件的實時預警和決策。

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