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谷歌、Spotify（流媒体音乐平台）和Uber等公司都在提供个性化的产品或服务。数据则是这一切的引擎。你知道的越多，就能更好地为客户服务。保险业也是如此，了解客户非常重要。
不少人可能会认为，在当今快速的数字时代，打击欺诈将是一项自动化的任务。事实并非如此，许多公司仍然依赖员工，而不是自动化的欺诈解决方案。67%的受访者表示，他们的公司是根据索赔理算员的直觉来打击欺诈行为的。这一点与2016年相比几乎没有变化。
如何衡量反欺诈成果？
公司目前使用什么解决方案来检测欺诈和高风险客户？
在许多保险公司中，打击欺诈仍然是一项人工操作，因此这是一个耗时且容易出错的过程。在受访者中，有47%来自具有自动化解决方案的组织，他们表示通过直接识别需要进一步关注或需要积极跟进的索赔要求，保险欺诈调查将更具效率。
所有保险公司联合起来，并通过反欺诈池共享信息，不失为一种追踪、打击和控制保险欺诈的有效途径。国际性的反欺诈池将防止骗保者在保险公司之间、国家之间流转“作案”。
不过，根据这项调查，保险公司似乎不太愿意分享数据。这一结果与纳什均衡（非合作博弈均衡）有相似之处。根据纳什均衡理论，如果保险公司开始彼此共享数据，仅有52%的保险公司将从中受益。
索赔历史和已证实的欺诈案例数据是欺诈池中最有用的数据集。54%的保险公司交换关于欺诈和
风险检测
的信息，而18%的保险公司则交换关于欺诈和
风险防范
的信息。
在欺诈抗击战中，保险公司面临着诸多挑战，而大多又与数据相关。其中，
保险公司内部数据质量问题正在逐渐扩大
。2016年，30%的保险公司表示内部数据是挑战，而到2018年，这已增长到45%。当内部数据的质量低于标准时，指示风险或检测欺诈将变得困难。另外，这对客户体验的强化也是一种制约。
另一个不断增长的挑战在于保险公司之间的合作。如果他们愿意分享有关欺诈性索赔、维修店、医疗服务提供者、风险图像和保险对象的数据，这将大大增加早期防范的机会。在调查中，33%的保险公司认为合作是一项挑战，与2016年相比增长了8%。
公司在有效应对欺诈方面所面临的最大挑战是什么？
使用自动欺诈检测工具的好处是什么？
42%的保险公司普遍认为，通过公司良好的自动化风险分析和欺诈检测，欺诈者进入其业务的可能性将大大降低。而应用程序无疑将加速处理流程。
直通式或非接触式索赔处理可改善客户体验，从而改善客户满意度。
该调查显示，61%的保险公司目前使用欺诈检测软件来改进实时欺诈检测
。
在部署欺诈检测软件方面，您认为存在哪些挑战？
