Проверка VIN-номера для выявления страховых мошенников
Согласно официальной информации, ежегодные убытки страховых компаний от мошенничества в России приближаются к десятку миллиардов рублей. Недавно один американский стартап выдвинул предположение о том, что VIN-номера автомобилей могут способствовать выявлянию мошеннических схем. Полученные результаты оказались неоднозначными — разберемся с существующими мнениями по этому вопросу.
VIN — уникальный 17-значный код с информацией о производителе, модели и году выпуска автомобиля.
В документах при оформлении ДТП обычно указывают VIN. Требования по этому вопросу могут различаться в разных странах, но даже в России при его наличии идентификационный номер ТС . является При заполнении Европротокола, одно поле обязательно заполняется.
Работники американской компании Matrisk AI, разрабатывающей интеллектуальную систему для поиска ответов на вопросы в области страхования, предположилиVIN-номера, будучи уникальными и обязательными, могут указывать на вероятность страховых махинаций.
Для проверки гипотезы специалисты Matrisk AI собрали пятнадцать миллионов записей о дорожно-транспортных происшествиях из открытых источников и от страховых партнеров. При этом из выборки исключили случаи, где участвовали алкоголь (и другие запрещенные вещества). Учёные считают, что пьяные люди не совершают мошенничества. .
Специалисты подсчитали частоту упоминания одинаковых VIN-номеров в авариях за последние 6–12 месяцев и сколько раз владелец каждого автомобиля менял страховку. Искали также повторяющиеся паттерны: одиночные столкновения, ночные аварии и запросы на выплаты по травмам. На основе этих факторов для каждого идентификационного номера специалисты производили оценку риска и вычисляли «коэффициент склонности к мошенничеству».
Matrisk AI выделили список признаков, которые могут указывать на махинации: многочисленные аварии с одним VIN-кодом в двух и более ДТП за полгода, более трех переходов между страховыми компаниями за последние шесть месяцев, оформление полиса за 1–2 дня до дорожного происшествия, ночные аварии без свидетелей, частые запросы на получение выплат за травмы.
Авторы исследования считают учет VIN-номеров полезным для страховщиков в процессе скоринга. Такая аналитика не подтверждает мошенничество напрямую, но может помочь страховым компаниям сэкономить средства, выявляя подозрительные ситуации.
Изучение заинтересовало англоязычное сообщество, породив бурные обсуждения в социальных сетях. Комментатор указал, что число происшествий не всегда является верным показателем обмана. житель Город Тарту в Эстонии за несколько лет стал участником . тридцати ДТПВ большинстве случаев происшествий он не был виновником, произошедшие по причине невнимательности других участников движения и сложившихся условий.
Другой пример – Келли Андерсон из Соединенных Штатов Америки, ставшая… виновницей С 2019 по 2022 год произошло семь аварий, две из которых закончились смертью. Женщина страдает эпилепсией, имеет судороги и регулярно теряла сознание за рулем. Как ей разрешили водить (и продолжать водить после первого инцидента) — отдельный вопрос, но этот случай показывает, что регулярные ДТП могут быть нормой в некоторых странах.
Подобные повторяющиеся случаи – тревожный сигнал для страховых компаний. Согласно данным Российского союза автостраховщиков (РСА), примерно двадцать процентов выплат по ОСАГО и КАСКО связаны с такими ситуациями. связаны Латентное мошенничество – это выплаты, которые страховая компания подозревала, но не могла доказать правоохранительным органам. Заявления в органы с доказательствами составляют лишь небольшую часть от общего числа случаев. истории Водитель из Московской области имел неудачную историю с десятью подобными ДТП за два года. Это вызвало подозрения у страховых компаний в фальсификации аварий.
Другие участники обсуждения подчеркнули, что специалистам из Matrisk AI… не следовало Удалять из выборки аварии, произошедшие из-за употребления алкоголя во время управления транспортными средствами. отчете Исследователи ссылаются на историю из Коннектикута о группе мошенников, умышленно устраивавших аварии под воздействием алкоголя и запрещенных веществ. Такой пример демонстрирует, что исключение подобных случаев может пропустить часть мошеннических схем.
Важно помнить, что VIN-номер не содержит полной информации об автомобиле, например, о его владельцах. Без детального прошлого авто создать полное представление о ситуации затруднительно.
Как еще борются с мошенничеством в страховании
Страховые компании активно применяют технические решения в сфере автострахования. Помимо традиционных моделей скоринга, которые помогают выявить потенциальных мошенников ещё при заключении договора, разрабатываются и другие инструменты. В частности, много научных работ посвящено созданию систем выявления страхового мошенничества на основе машинного обучения.
Такой подход может включать применение метода «мультимодального машинного обучения». AIMLУченые из Университета Цинхуа разработали алгоритм AIML в 2021 году для анализа страховых заявлений. Алгоритм проверяет счета, описания аварий и фото повреждений на несостыковки. Например, заявление на крупную выплату при незначительных повреждениях может вызвать подозрение. В тестах на почти 5 тысяч заявлений метод AIML показал точность на 46% выше, чем ручная проверка. Технология менее эффективна при работе с некачественными фотографиями или неполными данными, например, при отсутствии информации о погодных условиях во время ДТП.
Аналогичное решение предложила Группа итальянских исследователей совместно со специалистами страховой компании Assicurazioni Generali разработала систему борьбы с мошенничеством для отдела специальных расследований. Система анализирует фотографии транспорта при каждом запросе на выплату, извлекая информацию об автомобиле. Затем изображения используются для идентификации повреждений деталей кузова и проверки их наличия в предыдущих заявках на компенсацию.
Другой интересный подход предложили Учёные из Тегеранского университета разработали метод обнаружения подозрительных связей между водителями, часто попадающими друг в друга в аварии, образуя «кольца». Система, работающая с данными 1,85 млн ДТП и 2,3 млн автомобилистов, выявила группу из 20 человек, неоднократно участвовавших в таких столкновениях. Это может указывать на возможный сговор. Метод эффективен против группового мошенничества, но требует больших объёмов точных данных и хуже справляется с одиночными аферами.
Разработки по выявлению страхового мошенничества постоянно совершенствуются, поэтому некоторые преступные схемы станут неактуальны.
Страховой эксперт компании Insurance Team Михаил Михеев подготовил материал.
