НСИС разрабатывает графовые модели для выявления многоходового страхового мошенничества

Национальная страховая информационная система разрабатывает модели на основе графов связей для выявления многоходовых мошеннических схем. Такой подход должен помогать находить случаи, в которых участники связаны не напрямую, а через последовательность посредников. Одновременно компания намерена расширить проверку документов: к уже действующему распознаванию паспортов, водительских удостоверений, ПТС и СТС планируется добавить верификацию с выявлением признаков подделки.

Графы связей помогут увидеть схему целиком

Графовый анализ отличается от стандартных антифрод-фильтров: он оценивает не только подозрительный убыток, но и взаимосвязи между всеми участниками. Это важно для страхования, поскольку в многоходовых схемах люди и транспортные средства часто соединены через несколько звеньев.

Судебная практика последнего года показывает, что такие связи обычно носят непрямой характер. В воронежском деле обвиняемые действовали против 13 страховых компаний. В ульяновском фигурируют 30 человек по 80 с лишним эпизодам. Роли распределялись между знакомыми, родственниками и привлеченными «участниками» аварий. Одна страховая компания располагает лишь собственным фрагментом подобной сети, тогда как оператор единой базы данных может обнаруживать пересечения между разными компаниями.

Для клиентов развитие антифрода означает более внимательное страхование рисков и устойчивость выплатных процессов. Например, при оформлении Купить полис ОСАГО особенно важно, чтобы сведения о водителе, автомобиле и документах были корректными: качество исходных данных влияет и на проверку обращения, и на скорость урегулирования.

Золотая запись и проверка качества данных

Второе направление работы связано с достоверностью информации. НСИС разрабатывает модели, которые автоматически объединяют дубликаты в «золотую запись», а также превентивно выявляют источники загрязнения данных. Для антифрода это принципиальное условие работоспособности: граф связей строится на совпадениях персональных данных и сведений о транспортных средствах, а дубликаты в базе способны разрывать цепочки, которые необходимо выявить.

Точность данных значима не только для страхования автомобилей. Банки используют сведения при оценке клиентов и рисков, когда рассматривают кредиты и ипотека. Для бизнеса, включая лизинг, инвестиции и страхование имущества, надежная идентификация также помогает снижать операционные риски и принимать более обоснованные решения.

Саммит АСН: технологии, убытки и противодействие мошенничеству

Директор департамента бизнес-анализа НСИС Алексей Мерцалов и директор департамента монетизации данных Михаил Брагин выступят 29 сентября на саммите АСН «Урегулирование убытков: экономика, технологии, антифрод».

На второй сессии саммита планируется обсудить, в частности, противоречие между стремлением страховщиков увеличивать долю безлюдных выплат и убытками, которые мошенники генерируют с помощью ИИ. Участники рассмотрят вопрос, помогут ли новые антифрод-технологии решить эту проблему.

Отдельная сессия будет посвящена антифроду после принятия законопроекта № 405773-8. Он вводит обязательное подразделение по противодействию мошенничеству в каждой страховой компании и право прямых запросов в госорганы до решения о выплате. Среди заявленных тем — обмен данными и анализ связей. Программа саммита и спикеры доступны у организаторов мероприятия.

Алгоритмы для тарифов и объяснимый ИИ

В стратегии также заявлено направление, последствия которого выходят за пределы антифрода. НСИС допускает, что применение алгоритмов предоставит страховщикам инструменты динамического ценообразования и андеррайтинга — персонализированные тарифы, основанные на объективной оценке индивидуального риска. Это может касаться разных сегментов: страхование автомобиля, недвижимости, а также продуктов, которые сопровождают ипотека, кредиты, лизинг и инвестиции.

Компания заявляет о применении «объяснимого ИИ» — подхода, при котором алгоритм раскрывает основания решения. Для выплатной функции это практический вопрос: автоматический отказ без объяснимой логики может стать основанием для жалобы. За первое полугодие 2026 года к финансовому уполномоченному поступило 69 692 обращений по ОСАГО — на 18,6% больше, чем годом ранее.

Технологии не отменяют необходимости понятных процедур и добросовестного оформления документов. При выборе добровольной защиты автомобиля можно заранее рассчитать условия через Калькулятор КАСКО, а при страховом случае сохранять все сведения и документы, подтверждающие обстоятельства события.