白皮书显示，保险欺诈一直是保险业的顽疾，根据国际保险监管者协会测算，全球每年约有20%-30%的保险赔款涉嫌欺诈，损失金额约800亿美元。从中国保险行业欺诈情况来看，车险欺诈占比较高，主要呈现三大特征：

欺诈形式多样化。车险领域欺诈风险集中，据统计，车险常见欺诈类型有摆放现场、二次碰撞、故意出险、虚报盗抢、驾驶员酒驾或毒驾调包、重复索赔等30多种。此外，意健险、企财险等的欺诈风险也在不断增加。

欺诈手段专业化。以车险欺诈为例，据保险公司统计，以汽修厂、4S店或二手车行人员为主的职业型欺诈和顶包案件占了大多数。车商等专业人员利用保险公司政策和管理的空档，通过故意制造交通事故、编造未曾发生的交通事故、提供虚假理赔材料等手段进行诈骗。

此外，近些年，保险欺诈从以往“个案偶发类”逐渐演变为“团伙蓄意类”。车险欺诈以传统修理厂为主体的“配件倒换”、“套用旧件制造事故”等常规方式，转化为多主体(包括修理厂、二手车商、黄牛等)利用维修车辆资源进行拼凑事故(将同为单方事故的两辆车，拼凑为两起双方事故，在不同保险公司进行赔付)、利用高价值二手车故意制造全损事故等方式，手段隐蔽专业、作案金额更大，也加大了保险公司取证和打击的难度。

白皮书指出，面对多样化的欺诈手段，保险公司应对策略却比较单一，目前大部分保险公司主要依赖查勘、定损、核保、核赔人员的主动发现来识别风险。多样化的欺诈手段对于人员经验和技能要求极高，不仅人力耗费大、成本高，还可能引发人为的欺诈渗漏风险，传统的风险管控方式已经无法满足当前高速发展的保险市场的要求。

白皮书进一步指出，在保险公司反欺诈反渗漏的过程中，存在诸多与数据相关的挑战。数据质量差、内部信息割裂和外部信息难共享等问题增加了行业和企业的风控难度，直接影响保险风控效果。调查显示，45%的险企认为“内部数据质量”是应对欺诈的最大挑战，34%的保险公司认为“外部数据访问不足”、33%的保险公司认为“与其他保险公司合作”是一项重要的挑战。

为解决以上痛点，白皮书建议，保险公司需深度应用人工智能、区块链等前沿技术，从数字化、立体化、前置化、智能化四个方面全面升级风险管控模式。建立配件工时、医药方案等标准数据与规则库，优化风险预警规则和模型;引入行为、车辆、健康等非案件数据，风控依据从公司内部向外部及非保险领域进行立体化延伸，多方共建风控机制，提升风控覆盖度与精准度;利用大数据、可穿戴设备、人工智能等技术手段引导和预防风险事件，降低保险风险发生概率，从而降低保险公司赔款支出;结合AI图片识别、生物识别、情绪识别、区块链等前沿技术，以电脑代替人脑，通过机器学习等更智能化的方式应对已知和未知的风险。