把实体连起来
索赔人、车辆、服务商、地址与银行账户信息，跨案件、跨时间连成一张网。
/ 风险与合规 /
理赔欺诈单看一件案子，看不出哪里不对。
AI 跨案件、索赔人与维修网络读出模式——伪造事故、有组织团伙、悄悄重复的行为——并在案件还没结之前标出来，附上调查部门能直接动手的证据。
问题
单看一件案子没问题。看模式就有问题。
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规则只抓得住昨天的欺诈
静态阈值会被摸清，然后被绕开。行为在变，规则不变。
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信号在案件之间，不在某一件里
同一家修理厂、同一家医疗机构、同样三个索赔人换着组合出现。单看任何一份案卷都看不出来。
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误报把理赔员训练成无视告警
大部分标记都是噪音时，标记就不再意味着什么，真的那些也一起被埋掉。
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等查实的时候，钱已经付出去了
赔付之后才启动的调查，只追得回一小部分；事前拦截本来能守住的，远比这多。
运作方式
跨全量业务的模式，在案件未结时就标出来
给关系网络打分，而不是给表单打分
一件案子的分数取决于它周围是谁：反复出现的组合、异常的邻近关系、对不上的时间点。
交给调查人员一个案子
不是一条告警——而是一份案卷：关联已画好，异常已点明，证据已备齐。
调查人员拿到案子时，关系网络已经画好。
理赔欺诈单看一件案子，看不出哪里不对。
包含内容
和 Thinkia 一起推进，你会得到什么
覆盖理赔组合的一层检测：找出有组织的行为，交给调查部门一份能直接开工的材料。
实体解析
同一个索赔人，跨不同写法、地址与保单归到一起——后面所有分析都靠这一步。
关系网络分析
团伙、反复出现的服务商簇团与伪造事故结构，在全量业务里被翻出来。
异常评分
相对该案件类型、该险种、该地区的预期模式，偏离了多少。
调查部门案卷组装
关联、时间线与文件打成一包，是给调查用的，不是给分流用的。
反馈闭环
查实与排除的案子都回去重训模型，精度往上走，而不是一路下漂。
审计追溯
每一个标记都自带解释——决策被质疑时，这一点很要紧。
技术提供 Synapse
成果
什么会不一样
结果视业务场景、数据成熟度与范围而定。我们先诚实地界定范围，再作出承诺。
2×
相比规则式筛查，在赔付前查出的欺诈量
仅供参考——在调研阶段确认，取决于起点。
–50%
传到理赔员手上的误报
仅供参考——在调研阶段确认，取决于起点。
提前数周
在全量业务里发现有组织行为
仅供参考——在调研阶段确认，取决于起点。
合作方式
从第一份洞察到上线
评估
评估
第 1–2 周
复盘现行筛查、历史已查实欺诈，以及哪些数据能连得上。
设计
设计
第 3–5 周
定义实体解析、关系网络模型、评分阈值与向调查部门的交接。
构建
构建
第 6–9 周
先跑历史案件做校准，再在真实业务量上并行运行。
治理与规模化
治理与规模化
第 10 周起
扩展险种，闭合反馈环路，持续监测精度变化。
时间线视范围与具体情况而定。
延伸阅读
Risk, governance, and what to explore next
Ideas, trends, and tools to stay ahead
