作者：TDCX 集团首席信息官兼执行副总裁 Byron Fernandez 

保险不仅是一种金融产品，更是在高风险情境下给予保障的承诺。然而，麦肯锡一项研究发现，近三分之二与欺诈相关的交易拒付实际上属于合理交易，却导致了不必要的服务中断。过于僵化的欺诈控制虽能减少欺诈损失，却也会给投保人带来不必要的摩擦与不满。 

客户往往在至关重要的时刻依赖保单，这正是企业将改善客户体验（CX）作为投资 “了解客户”（KYC）和身份验证解决方案首要目标的原因。为突破这一矛盾，保险公司需要一套 “智能” 且更具适应性的策略 —— 通过现代技术优化主动式欺诈检测与预防，并由一线人员推动落地。 

平衡客户体验与欺诈预防的策略及最佳实践 

更具适应性的智能策略需要从 “取舍思维” 转向 “全局视角”，借助人工智能与数据分析，实现欺诈预防与客户体验的动态平衡： 

实施自适应、基于风险的分层策略。这种方法在为低风险客户简化客户体验的同时，加强对高风险案例的审查。例如，人工智能驱动的身份验证模型可通过分析客户行为、历史理赔记录和交易历史动态评估风险。这一点至关重要，因为 60% 的决策者将 “减少身份验证环节的摩擦” 列为最大挑战。一项针对某健康保险平台的研究还表明，基于风险的模型有助于为客户提供个性化的产品与服务。 

将欺诈检测嵌入客户全旅程。保险公司已开始在从客户入职到保单续单的多个触点集成监控，以便在异常模式升级前及时发现。这与消费者预期的转变相契合 —— 近 70% 的美洲消费者更重视流畅的入职体验。 

从被动响应转向预测性预防。预测分析模型甚至可在客户提出索赔前就标记潜在欺诈风险。在美国，74% 的保险公司已投资预测性欺诈建模，以加速处理真实索赔，同时在赔付前过滤欺诈企图。 

 建立透明、以客户为中心的沟通机制。若投保人不理解欺诈预防措施的必要性，这些措施可能削弱信任。提供主动预警、进度更新和自助服务选项，既能打造更顺畅的体验，又能增强透明度。这一差距尤其困扰 44% 正在进行数字化转型的保险公司 —— 它们承认缺乏精通欺诈管理与客户体验的专业人才。 

采用全渠道策略。保险公司需要一套可在数字渠道、呼叫中心甚至线下互动中无缝执行的策略，因为欺诈者可能利用不同渠道间的漏洞。例如，超过 50% 的美国汽车保险客户在处理简单索赔时偏好纯数字交互，但在复杂案例中会选择 “数字 + 人工” 的混合模式。在亚太地区，近 90% 的各年龄段保险客户依赖移动设备管理保单。千禧一代和 Z 世代客户更倾向于通过社交商务，利用社交媒体平台研究和购买保险产品。 

持续更新欺诈检测模型。今日有效的模型可能在三个月后就会过时，尤其是随着人工智能生成的欺诈、合成身份和深度伪造索赔日益普遍。举例来说：近五分之三已在使用 AI 和生成式 AI 的企业每季度重新训练模型，以跟上不断进化的大型语言模型。部分商用 AI 模型甚至每月更新或发布新版本。 

培训员工并提升技能。一支训练有素的团队可减少误报、提高欺诈检测准确性，并确保更顺畅的互动体验。某案例显示，一家保险公司对 35% 的员工（几乎包括所有一线代理人）进行了 “以客户体验为核心的欺诈预防” 培训，结果处理时间缩短 25%，交叉销售率提升，客户留存率提高。 

人工智能与数据分析如何赋能这些策略： 

自动化风险评分：AI 可简化分析客户与数字平台互动模式的流程，确保低风险交互保持无摩擦，同时标记高风险案例以待进一步验证。这种精准度至关重要，因为 51% 的美国消费者表示，若索赔流程过于复杂，他们会放弃该保险公司。 

机器学习驱动的模式识别：机器学习模型通过识别索赔和保单中的细微模式，持续提高检测准确性。事实上，一家公司展示了使用机器学习如何帮助发现比手动或基于规则的方法多三倍的欺诈行为。此外，90% 的金融服务领导者报告说，他们公司使用机器学习模型提高了对检测准确性的信心。 

数据驱动的学习和培训：当员工能够使用数据驱动的工具时，他们可以更快地识别危险信号并做出明智的决策。一个案例研究显示，当一家政府机构将数据和分析集成到其保险支付工作流程中时，欺诈检测率提高了 60%，同时误报率降低了 50%。 

平衡技术、数据与人类专业知识的框架 

单一因素无法独立发挥作用。过度依赖任何一方都会产生盲点：自动化系统可能忽略上下文，人工审核可能过于缓慢，而碎片化的数据可能削弱准确性。 

技术赋予速度与可扩展性。事实上，借助 AI 分析海量交易模式和行为数据，使用 AI 优化理赔处理的保险公司已实现成本效率提升高达 73%。然而，欺诈者对检测方法的适应速度与技术迭代同步，这使得人类专业知识变得不可或缺。 

人类专业知识提供深度与上下文理解。当 AI 模型标记潜在欺诈时，欺诈分析师和客户体验专家会评估边缘案例并优化检测模型。例如，北美某领先网约车公司将生成式 AI 模型与客户体验一线团队结合提供服务，用户安全、账户停用和欺诈相关事务仍由人工代理分析和管理。 

他们的洞察还可反馈至 AI 系统，提升准确性并减少误报。某跨国金融服务公司多年来一直采用这一模式，帮助其 AI 工具从误差和人工审核中学习，更好地识别风险因素。 

数据是驱动 AI 模型并为人类决策提供依据的基础。然而，正确利用数据仍是长期挑战。近 90% 的金融服务领导者承认，技术进步使收集客户反馈和行为数据变得更容易，但他们也坦言不知如何合理组织、分析这些信息并采取行动。60% 的金融高管难以找到合适的技术栈处理数据，这一问题进一步加剧。 

有效的欺诈检测与预防需要平衡技术、数据和人类专业知识的协同策略。正是这一框架，使某全球科技公司在东南亚、南亚和东亚等 13 多个市场扩展了欺诈检测和客户支持业务。通过结合多语言专业能力、市场特定培训和 AI 辅助工作流的本地化方法，该公司超越行业标准，实现 90% 以上的质量表现，同时通过每月组织的焦点小组持续优化自身监控指南。 

实现这种平衡是一种竞争优势。智能策略不仅能强化防欺诈能力，还能建立投保人的长期信任并提高留存率。