Выявление страховых мошенников по VIN-коду: новые методы противодействия фальшивым авариям
Страховые компании России ежегодно несут убытки от мошенников, приближающиеся к десятку миллиардов рублей. Недавно американский стартап предложил использовать VIN-номера автомобилей для выявления мошеннических схем. Результаты оказались неоднозначными — существуют различные мнения по этому поводу.
VIN — это уникальный 17-значный код с информацией о производителе, модели и году выпуска машины. Его обычно указывают в документах при оформлении ДТП. Требования по этому поводу могут различаться в разных странах, даже в России идентификационный номер ТС (при наличии) … является При заполнении Европротокола нужно указать одно из обязательных полей.
Специалисты американской компании Matrisk AI, разрабатывающей интеллектуальную систему по поиску ответов в области страхования, предположилиVIN-номера, благодаря своей уникальности и обязательному наличию, могут указывать на вероятность страхового мошенничества.
Для проверки гипотезы специалисты Matrisk AI собрали 15 миллионов записей о дорожно-транспортных происшествиях из открытых источников и от страховых партнеров. Из выборки исключили случаи, связанные с употреблением алкоголя (и других запрещённых веществ). Ученые считают, что пьяные люди не совершают обманов. .
Специалисты подсчитали частоту упоминания одного VIN-номера в авариях за последние 6–12 месяцев и проследили, как часто владелец каждого автомобиля менял страховую компанию. Также исследовались повторяющиеся паттерны: одиночные столкновения, ночные аварии и запросы на выплаты за травмы. На основании этих факторов для каждого идентификационного номера специалисты производили оценку риска и вычисляли «коэффициент склонности к мошенничеству».
Matrisk AI выделили список признаков возможных махинаций: многочисленные аварии (VIN фигурирует в двух и более ДТП за полгода), переходы между страховыми компаниями (более трех за шесть месяцев), оформление полиса за 1-2 дня до происшествия, ночные аварии без свидетелей, частые запросы на выплаты за травмы.
Авторы исследования считают, что использование VIN-номеров при расчете тарифов может быть полезным для страховщиков как дополнительный фактор для оценки рисков. Такая аналитика не является прямым доказательством мошенничества, но может помочь страховым компаниям сэкономить значительные средства, выявляя подозрительные ситуации.
Исследование заинтересовало английворящее сообщество, которое активно обсуждает его в социальных сетях. Комментатор указал, что количество аварий не всегда является достоверным показателем мошенничества. житель Город Тарту в Эстонии за несколько лет превратился в участника. тридцати ДТПВ большинстве случаев причин возникновения происшествий нельзя отнести к его действиям, поскольку большинство из них случилось вследствие невнимательности других участников движения и случайных совпадений.
Другим примером является Келли Андерсон из Соединенных Штатов Америки… виновницей С 2019 по 2022 год произошло семь аварий, включая две со смертельным исходом. 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 частые ДТП могут быть нормой в некоторых странах.
Подобные повторяющиеся случаи – «красный свет» для страховых компаний. Согласно Российскому союзу автостраховщиков (РСА), приблизительно 20 % выплат по ОСАГО и каско связаны с… связаны С латентным мошенничеством выплаты связаны с ситуацией, где страховая компания могла заподозрить нечестные действия, но не располагала достаточными доказательствами для обращения в правоохранительные органы. Число заявлений в такие органы, когда страховщикам удается предоставить доказательства, составляет всего несколько процентов. истории Водитель из Московской области несколько раз попадал в похожие аварии за два года. Из-за этого страховые компании начали подозревать подделку.
Другие участники обсуждения подчеркнули важность для исследователей из Matrisk AI… не следовало Исключаем из выборки дорожно-транспортные происшествия, произошедшие под воздействием алкоголя. отчете Исследователи ссылаются на историю группы из Коннектикута, которую изучала ФБР. Участники этой группы умышленно устраивали аварии под воздействием алкоголя и запрещенных веществ. Такие случаи демонстрируют, что исключение подобных аварий может не обнаружить часть мошеннических схем.
Важно помнить, что VIN-номер не содержит всю историю машины, например, о переходах собственности. Без детального знания прошлого автомобиля составить полное представление об его судьбе затруднительно.
Как еще борются с мошенничеством в страховании
Страховые компании активно используют технические решения. Помимо классических моделей оценки риска, которые позволяют выявить потенциальных мошенников еще до заключения договора, разрабатываются и другие инструменты. Например, существуют научные работы, посвященные системам выявления страхового мошенничества на основе машинного обучения.
Одним из методов может быть применение «мультимодального машинного обучения». AIMLВ 2021 году ученые Университета Цинхуа из Китая разработали алгоритм AIML для анализа страховых заявлений. Алгоритм проверяет счета, описания аварий и фото повреждений на несостыковки. Например, подозрительной может выглядеть заявка на крупную выплату при незначительных повреждениях. В тестах на почти 5 тысяч заявлений метод AIML показал точность на 46% выше, чем ручная проверка. Однако технология менее эффективна при работе с некачественными фотографиями или неполными данными — например, при отсутствии информации о погодных условиях в момент ДТП.
Аналогичное решение предложила Группа итальянских исследователей совместно со специалистами страховой компании Assicurazioni Generali разработала систему для борьбы с мошенничеством. Система анализирует фотографии транспорта и извлекает информацию об автомобиле для каждого запроса на выплату. Затем изображения используются для идентификации повреждений деталей кузова и проверки, не фигурировали ли они в предыдущих заявках на получение компенсации.
Другой интересный подход предложили Ученые из Тегеранского университета разработали метод, обнаруживающий подозрительные связи между водителями, часто участвующими в авариях друг с другом, образуя «кольца». В выборке из 1,85 млн ДТП и 2,3 млн автомобилистов система выявила группу из 20 человек, неоднократно сталкивающихся. Это указывает на возможный сговор. Метод эффективен против группового мошенничества, но хуже справляется с одиночными аферистами и требует обширных точных данных.
Разработки по выявлению страхового мошенничества постоянно совершенствуются, поэтому некоторые преступные схемы со временем станут неактуальными. Предполагается, что сокращение выплат по случаям скрытого мошенничества упростит честным страхователям получение законного возмещения.
Страховой эксперт компании Insurance Team Михаил Михеев разработал материал.
