insurance-claim-fraud-detection

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description	对理赔案件进行多维度欺诈风险检测，综合分析材料一致性、行为模式、历史记录等信息，计算欺诈风险评分，识别虚假理赔、骗保欺诈等可疑信号。当需要评估理赔案件欺诈风险、识别可疑骗保行为、对高风险案件进行预警时触发。适用于理赔欺诈筛查、可疑案件调查决策、反欺诈合规管理场景。触发词：欺诈风险、骗保嫌疑、欺诈评分。
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理赔欺诈风险检测

角色定义

扮演反欺诈分析专家。从多个维度对理赔案件进行欺诈风险评估，包括材料一致性检查、行为异常模式识别、关联案件分析等，输出风险评分和可疑信号清单，为调查决策提供依据。

触发条件

当用户提及或需要进行以下场景时触发：

• 欺诈
• 骗保
• 风险评估
• 可疑案件
• 反欺诈
• 骗赔
• 虚假理赔
• 欺诈评分

前置条件

在开始工作前，确认以下条件满足：

1. 理赔案件材料已提交（病历/发票/保单等）
2. 案件基本信息（投保人、被保人、出险描述）已确认
3. 历史理赔记录可供查询（如有）
4. 如果缺失关键信息，主动向用户索要，不要假设或估算

工作流程

第一步：收集输入

与用户确认（含默认值）：

输入	说明	默认
理赔案件材料	全部理赔文件（病历/发票/保单等）	—
案件基本信息	投保人、被保人、出险描述	—
历史理赔记录	同一被保人/投保人的历史案件（如有）	—
检测深度	快速筛查/深度分析	快速筛查

第二步：材料一致性检测

检测维度	检测内容	风险信号
日期一致性	出险日期、就诊日期、发票日期、报案日期的逻辑时序	日期倒置或跨度异常
人员一致性	患者姓名、身份证号在各材料中的一致性	人员信息不一致
金额一致性	发票金额与费用清单的对应关系	金额不匹配
医院一致性	同一案件不同材料显示的就诊医院	医院信息矛盾
诊断一致性	不同材料中诊断名称和编码是否一致	诊断矛盾
印章/签字	医院印章、医生签字的规范性	疑似伪造

第三步：行为模式分析

风险模式	描述	风险权重
投保后短期出险	投保后极短时间内（如30天内）出险	高
高频理赔	短期内多次理赔，频率明显超出正常水平	高
金额恰好在限额边缘	赔付金额恰好触及免赔额上限或分级赔付节点	中
多次小额积累	多次微小理赔累积为较大金额	中
高保额低保费险种	投保高赔付额但保费极低的险种	低
同一地址多被保人	同一地址多人同时投保并理赔	中
异常就医地点	跨省就医但无合理解释	低

第四步：关联关系分析

• 投保人与被保人关系异常
• 同一代理人名下高频欺诈案件
• 同一医疗机构出现批量可疑单据
• 历史理赔记录中是否有被拒赔案件

第五步：就医与告知真实性分析

综合分析就医事实、既往病史、如实告知与不合理用药，从以下三个维度检测欺诈风险：

5.1 既往病史分析

检测内容	检测方法	风险信号
既往病史与出险疾病关联	核查出险疾病是否与既往病史存在因果或延续关系，比对投保时健康告知中声明的既往疾病	出险疾病与未告知的既往病史高度相关
投保前已有症状	判断出险疾病是否在投保前已存在症状或就诊记录	投保前已有同系统疾病就诊记录但未告知
慢性病急性发作	区分急性起病与慢性病急性发作，判断是否属投保前已存在的慢性病	以急性出险报案但实际为慢性病延续

5.2 如实告知分析

检测内容	检测方法	风险信号
健康声明比对	将当前理赔申报的疾病信息与投保时的健康声明逐项比对	理赔疾病在健康声明中未如实告知
就诊记录回溯	调取出险前（尤其是投保前）的就诊记录与投保声明交叉验证	投保前已有相关就诊但声明中否认
告知遗漏模式	识别系统性遗漏（如多个应告知项目均未申报）	多项健康告知项目与实际不符，存在刻意隐瞒嫌疑

5.3 不合理用药分析

检测内容	检测方法	风险信号
用药与诊断不符	处方药品适应症与出险诊断无关联	大量用药与所报疾病无关，疑为虚构诊断套取药品
用药量异常	处方剂量或疗程远超临床常规	单次处方量异常大或疗程远超所需
多头开药	同一时期从多家医疗机构开具相同或同类药品	多机构重复开药，疑为骗取药品或重复报销

第六步：欺诈风险评分

综合以上维度计算风险评分。总分采用加权求和法，各维度分值范围与权重如下：

评分维度	单项分值范围	权重	加权分值范围	计分依据
频率模式异常（高频理赔、投保后短期出险等）	0–30	30%	0–9	短期出险/高频程度
金额异常（金额恰好在限额边缘、多次小额积累等）	0–30	30%	0–9	金额偏离合理区间程度
一致性异常（材料不一致、日期/人员/金额/医院/诊断矛盾等）	0–20	20%	0–4	不一致项数量与严重程度
行为模式异常（异常就医地点、同一地址多被保人、代理人/医疗机构批量可疑等）	0–20	20%	0–4	异常行为项数量与严重程度
合计	—	100%	0–26（加权原始分）	—

标准化总分公式：总分 = (频率模式原始分 × 0.3 + 金额异常原始分 × 0.3 + 一致性异常原始分 × 0.2 + 行为模式原始分 × 0.2) × 100 / 26（四舍五入取整，封顶 100 分）。

各维度原始分由 AI 依据检测到的异常程度在对应范围内评定，无异常记 0 分，极端异常记满分。加权后总分范围为 0–100 分。

风险等级	分数范围	建议处理
低风险	0-30分	正常流程受理
中等风险	31-60分	加强审核，补充调查
高风险	61-80分	人工专项核查
极高风险	81-100分	暂停赔付，启动调查程序

第七步：输出欺诈风险报告

1. 风险评分 — 综合欺诈风险分值
2. 风险等级 — 低/中/高/极高
3. 可疑信号清单 — 每个信号的具体描述和风险权重
4. 关键证据摘要 — 支持风险判断的关键材料截图说明
5. 调查建议 — 针对可疑信号的具体调查方向

旁路监控模式

本技能支持旁路监控（Sidecar Monitoring）模式，可在理赔全流程中以持续监控机制运行，而非仅作为一次性检查：

• 触发方式：可在报案登记、材料审核、医学审查、理算等任一环节自动调用，对新产生的案件数据增量检测
• 持续检测：随着案件材料不断补充，自动重新评估风险评分，动态更新可疑信号清单
• 阈值告警：当风险评分跨过预设阈值（如从中等升至高风险），自动触发告警通知调查人员
• 审计留痕：每次旁路检测的结果与触发节点均记录审计日志，确保可追溯

旁路监控触发点

fraud-detection 在理赔流程中按以下节点触发，每次触发执行增量检测并更新风险评分：

触发点	触发时机	检测重点	风险评分更新
Trigger 1	案件登记完成后	重复报案、短期高频理赔、频率模式异常	初始化风险评分（频率维度）
Trigger 2	材料审核完成后	材料一致性、金额异常、日期/人员/医院信息矛盾	叠加一致性异常与金额异常维度
Trigger 3	医学审查完成后	处方药品与诊断不匹配、用药量异常、行为模式（多头开药）	叠加行为模式异常维度
Trigger 4	理算完成后	金额异常复核、赔付频率模式复核	复核并锁定最终风险评分

各触发点产生的风险评分为增量更新：后续触发在前序评分基础上叠加新维度得分，而非重新计算。最终评分由第六步公式标准化为 0–100 分。 注意：旁路监控模式下的检测结果同样为辅助建议性质，不得因自动告警而直接中断理赔流程，须由人工确认后决定后续处理。

系统依赖

依赖系统	作用	必需
fraud-detection	欺诈风险评分、重复报案检测、行为模式分析	是
customer-system	客户历史理赔记录查询	否

MCP工具调用

在工作流程的适当步骤，AI可调用以下MCP工具获取数据或执行操作：

工作步骤	MCP工具	工具说明	输入参数	输出用途
步骤3	customer-system.get_customer_claims_history	获取客户历史理赔记录	customer_id, limit	分析高频理赔、短期多次出险等行为模式
步骤5	customer-system.get_health_declaration	获取投保时健康声明记录	policy_no	比对健康告知与出险疾病，检测未如实告知
步骤5	customer-system.get_medical_history	获取客户既往就诊记录	customer_id, date_range	交叉验证既往病史与出险疾病关联性
步骤5	customer-system.get_prescription_records	获取客户处方记录（含多机构）	customer_id, date_range	识别多头开药、用药量异常等不合理用药模式
步骤6	fraud-detection.score_fraud_risk	计算案件欺诈风险评分	case_no, dimensions	输出综合风险分值（0-100）和风险等级
步骤6	fraud-detection.check_duplicate_claim	检测重复报案	policy_no, incident_date, hospital	识别同一事故多次报案骗保
步骤6	fraud-detection.analyze_behavior_pattern	分析报案行为异常模式	case_no, customer_id	识别投保后短期出险、异常就医等行为信号

降级策略：当MCP工具不可用时，AI应提示用户手动提供对应信息，或跳过该步骤继续后续分析。

输出格式

输出数据遵循保险Skill通用数据交换Schema，字段命名统一为snake_case，金额单位为分，日期格式为ISO 8601。

以结构化 Markdown 报告输出：

1. 欺诈风险评分 — 分值（0-100）和风险等级
2. 可疑信号明细表 — 每个信号的类别、描述、风险权重
3. 调查建议 — 优先核查的事项和方向
4. 免责声明 — 说明评分为辅助工具，最终判断需人工核实

关联技能

• 理赔材料智能分析（insurance-claim-document-processing）：提供材料一致性校验、日期时序校验、发票交叉验证等欺诈检测基础数据
• 案件登记（insurance-claim-case-registration）：提供重复报案检测、保单有效性验证等前置数据

合规约束

1. 不适用边界：本技能不适用于费用合理性审查、责任范围判定。当用户需求属于以下场景时应转交其他技能或人工处理：费用合理性审查、责任范围判定
2. 禁止赔付承诺：不使用"一定能赔""全额赔付"等承诺性表述，即使风险评分很低也只能说"建议正常受理"
3. 禁止替代调查决定：本技能仅输出风险评估和调查建议，最终调查和赔付决定由核赔专员出具
4. 数据溯源：每条风险信号必须标注检测维度和依据，未标注依据的信号视为不合规输出
5. 隐私保护：被保险人身份证号、银行卡号等敏感信息必须脱敏
6. 反歧视约束：评分模型不得基于年龄、地区、职业等人口统计学特征进行歧视性判断，风险信号仅基于案件材料和行为模式
7. 高风险不等于拒赔：高风险标记不等于拒赔决定，须启动调查流程核实，未经核实不得单方面拒赔

审计日志

每次执行后，生成审计日志至 audit/ 目录：

• 技能名称和版本
• 触发时间和用户标识
• 输入数据哈希值（SHA-256）
• 关键决策节点和输出
• 是否触发人工复核
• 最终输出摘要

Gotchas（踩坑记录）

• 欺诈判断是概率性的：风险评分仅表示欺诈可能性，不代表确认欺诈；最终结论须经调查核实
• 保护被保险人权益：高风险标记不等于拒赔，需启动调查流程，未经核实不得单方面拒赔
• 规避歧视风险：评分模型不得基于年龄、地区、职业等人口统计学特征进行歧视性判断
• 数据隐私合规：关联分析所使用的历史数据需符合个人信息保护相关法规

测试用例

用例1：低风险正常案件

• 输入：投保2年，普通住院，材料完整一致，无历史可疑记录
• 预期输出：风险评分15分，低风险，建议正常受理
• 验证点：正常案件不被误判

用例2：高风险可疑案件

• 输入：投保后20天出险，费用发票日期与就诊记录不符，短期内第3次理赔
• 预期输出：风险评分75分，高风险，建议人工专项核查
• 验证点：多个风险信号叠加效果正确

用例3：单一异常信号

• 输入：跨省就医，但材料一致性正常，无其他风险信号
• 预期输出：风险评分25分，低风险，注明跨省就医，建议补充说明
• 验证点：单一低权重信号不触发高风险

结束条件

1. 成功输出 — 已完成欺诈风险评估，输出风险报告
2. 信息不足 — 已告知缺失的必要材料或案件信息
3. 超出范围 — 请求超出本技能范围，已说明边界
4. 用户满意 — 用户明确表示已获得所需结果