保险行业在新冠疫情肆虐全球的时间里受到了巨大的冲击。例如，公司传统代理人线下展业受阻;线下大型活动举办受限;个人收入的不确定性增加导致的长期保障消费支出暂时放缓等深深打击了保险业务。但是面对种种难题也有许多保险机构通过寻求科技企业的帮助成功度过此次难关。在疫情期间，科技建设成果有效保障了整体运营的稳定性，科技建设不断提速，有效赋能线上化转型。而车险始终是与消费者接触最广的保险产品之一。国家统计局发布的数据显示，截至2020年末，全国民用汽车保有量约2.8亿辆，其中私人汽车保有量约2.4亿辆。
作为国内领先的人工智能与大数据应用平台，百融云创依托行业领先的数据能力、模型能力和系统能力，构建一套完整的车险智能反欺诈风控体系，为车险欺诈识别提供了行之有效的解决方案。百融云创拥有多维度数据源，融合保险公司底层大数据，利用机器学习算法开发车险反欺诈评分，可应用于报案人、驾驶员、被保险人、查勘员等的风险筛查，作为保险公司现有反欺诈规则集的补充;也可应用于欺诈识别模型，帮助保险公司提高对车险理赔欺诈行为的识别能力。此外，百融云创还可以帮助保险公司整合内外部数据，搭建风险集市，为模型和规则部署提供数据基础。这可以很好的解决保险公司对于外部数据的迫切需求。
运用特征提取、文本挖掘、机器学习、社交网络分析、关系图谱等关键技术，百融云创兼具个案欺诈和团伙欺诈侦测模型的技术能力，覆盖理赔报案、查勘定损、核损核赔、稽核全流程。
针对个案欺诈，百融云创基于和多家大型保险公司合作经验，已开发车险反欺诈标准模型。对于欺诈样本量积累少、不支持定制化模型的公司，可对理赔数据进行简单加工后，直接套用标准评分卡模型;而对于欺诈样本足够的公司，进行定制化建模，可获得更优的模型效果。
针对团伙欺诈，百融云创输出模型能力，利用保险公司数据搭建基于社交网络分析的团伙反欺诈系统。系统每天自动跑批，输出关系网中的可疑子网络及涉及到的节点(人、案件、理赔员等)。
百融云创致力于将自身建模能力输出给合作客户，通过定制模型、模型应用、模型维护和建模团队培训的四阶梯服务，最终实现客户建模团队的能力建设和能力提升。
基于内外部数据，百融云创通过建立风险数据集市(数据清洗、整合、衍生)，为模型和决策引擎提供数据支持。与此同时，百融云创建立了反欺诈决策系统，配套建立模型训练系统和BI系统，可实现欺诈案件的实时预警和决策。
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