2026年保险公司大数据风控能力与保险欺诈风险防控效果测评调研

Q1:贵公司当前是否已建立独立且专业的大数据风控部门或团队？

Q2:在反欺诈数据源建设方面，贵公司主要依赖以下哪种方式？

Q3:贵公司的大数据风控系统主要应用于保险业务的哪些环节？（可多选）

Q4:请列举贵公司用于保险欺诈识别的至少三种主要数据维度（例如：投保人行为序列、关联网络等）。

Q5:贵公司用于欺诈风险识别的核心模型技术主要基于以下哪一类？

Q6:在过去的12个月内，贵公司通过大数据风控系统自动拦截或预警的疑似欺诈案件数量，约占同期总理赔报案量的百分比大约是多少？（请填写估算范围，如：0.5%-1%）

Q7:对于大数据风控系统输出的高风险预警案件，贵公司的后续处理流程通常是？

Q8:您认为，当前阻碍保险公司大数据风控能力进一步提升的主要挑战有哪些？（可多选）

Q9:请估算，引入大数据风控系统后，贵公司在相关业务线（如车险、健康险）的欺诈赔付支出下降幅度约为多少？（请填写估算范围，如：5%-10%）

Q10:贵公司是否建立了针对保险欺诈风险的量化评估指标，并定期向管理层报告？

Q11:在应对新型、团伙化的保险欺诈时，贵公司主要依靠什么技术手段？

Q12:请描述贵公司大数据风控团队与理赔调查、核保等业务部门最主要的协同工作机制是什么？

Q13:展望至2026年，您认为以下哪些大数据与人工智能技术将对保险反欺诈产生颠覆性影响？（可多选）

Q14:您如何评价目前行业内部（公司之间）在保险欺诈信息共享方面的合作程度？

Q15:为确保大数据风控的合规性，贵公司在使用客户数据，特别是用于欺诈识别时，遵循的最核心原则是什么？（请用一句话概括）

Q16:从投入产出比（ROI）角度看，您认为贵公司在大数据风控方面的投资目前处于哪个阶段？

Q17:如果为贵公司当前的大数据风控能力成熟度打分（1-10分，10分为行业领先），您会打多少分？并简述主要理由。

Q18:为达成2026年的风控目标，贵公司未来两年计划在哪些方面重点加强？（可多选）

Q19:总体而言，您认为大数据风控对提升贵公司保险业务整体盈利能力的贡献程度如何？