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？
是，已建立独立部门
是，有跨部门虚拟团队
否，但已有相关规划
否，暂无相关计划
在反欺诈数据源建设方面，贵公司主要依赖以下哪种方式？
完全依赖内部保单、理赔数据
以内部数据为主，少量采购外部数据
内部数据与外部数据（如征信、黑名单、行为数据）深度融合
主要依赖第三方风控服务商提供的数据
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）
投保前的客户风险筛查与核保
承保过程中的实时风险定价
理赔报案时的欺诈风险自动识别
理赔调查阶段的线索挖掘与分析
售后服务与客户关系管理中的风险监控
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）。
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？
基于规则的专家系统
传统的逻辑回归、决策树等机器学习模型
深度学习（如神经网络、图神经网络）等复杂模型
规则与模型相结合的混合体系
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%）
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？
系统自动拒赔或拒保，无需人工审核
系统标记后，100%由人工调查团队进行深入核查
根据风险评分分级，仅对极高风险案件进行人工调查
仅作为记录，尚未形成标准化调查流程
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）
数据质量不高，内部数据孤岛严重
缺乏既懂保险又懂数据技术的复合型人才
外部数据获取成本高或合规风险大
模型可解释性差，难以获得业务部门信任
IT基础设施与算力无法支撑复杂模型
管理层重视不足，资源投入有限
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%）
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？
是，有完整的KPI体系并定期报告
是，有部分指标但报告不规律
否，仅有定性描述或个案汇报
否，尚未建立相关评估机制
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？
主要依靠调查员的经验和人脉
使用关联图谱分析识别可疑网络
应用无监督学习模型发现异常集群
结合关联图谱与聚类分析等多种技术
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？
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）
自然语言处理（NLP）用于智能审核理赔材料
计算机视觉（CV）用于远程定损与反欺诈
深度伪造（Deepfake）检测技术
联邦学习在保护隐私下的跨公司联合建模
知识图谱与事理图谱构建行业欺诈知识库
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？
非常充分，已建立高效的信息共享平台
比较有限，仅在部分领域或地区有合作
非常匮乏，主要以个案协查为主
几乎没有实质性合作，存在信息壁垒
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）
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？
投入期，成本大于收益
平衡期，成本与收益基本持平
回报期，收益显著大于成本
难以量化评估
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。
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）
升级数据中台，打通内外部数据
引进高端算法人才，提升模型创新能力
采购更丰富或更精准的外部数据源
强化业务部门的风控意识与技能培训
探索与科技公司、同业或监管的联合创新
优化风控流程，提升自动化决策比例
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？
贡献巨大，是核心竞争力之一
贡献显著，是重要的保障手段
有一定贡献，但效果尚未完全显现
贡献甚微，更多是合规和成本项