风控场景 · Anti-fraud

理赔反欺诈辅助
用气象数据识破异常案件

将报案时间、标的物位置与当时气象实况交叉比对,快速识别与气象条件不符的异常案件,为调查员提供结构化的数据线索。

案件交叉比对 · 疑点标记 疑点案件
报案描述暴雨导致车辆水淹
当时实况 无降水 · 晴 · 能见度 12km
一致性12/100
比对结论气象条件与事故成因不符
比对报告已生成 · 建议转入人工调查 · 结论可复现
Pain Points

业务痛点与我们的方案

气象数据是客观第三方事实,无法被篡改——这让它成为识别气象类欺诈最有力的交叉验证维度。

传统方式卡在哪

  • 伪造气象灾害事故骗保(如未下雨却报案水淹车)人工难以识别。
  • 理赔审核缺乏客观数据支撑,主要依赖人工经验判断。
  • 大灾期间案件激增,逐案人工核查人力严重不足。

金科气象这样做

  • 报案时间与当时气象实况自动比对,秒级完成单案核查。
  • 事故成因与气象条件一致性自动校验,异常自动标红。
  • 疑点线索结构化输出,可直接进入调查流程。
Core Features

核心功能

三个核心能力,把反欺诈从“凭经验”变成“看数据”。

报案时间点气象实况比对

核实报案时间与事故发生时的气象条件是否吻合,识别时间与天气的矛盾。

  • 出险位置坐标级实况回溯
  • 报案时间与实况自动对齐比对
  • 不一致时自动标记疑点

气象条件与事故成因一致性校验

校验风力是否足以吹倒树木、雨量是否足以导致积水等成因合理性。

  • 内置常见事故成因气象条件参考
  • 成因合理性给出量化评分
  • 评分规则可按险种定制

为疑点案件提供数据线索

输出异常数据线索与比对报告,辅助调查员开展反欺诈调查。

  • 结构化线索直接对接调查系统
  • 支持疑点案件批量筛查
  • 比对结论可复现、可举证
Use Cases

典型应用场景

以下场景均基于同一套气象数据底座,接口口径一致,可按险种组合使用。

水淹车骗保识别

核实报案区域当时是否真的降水成灾。

伪造冰雹砸车

核查当日是否存在降雹记录。

虚报大风刮落物

校验阵风风力与损伤成因的合理性。

大灾疑点批量筛查

台风暴雨后全量案件先过一遍数据筛。

Why JINKE WEATHER

服务优势

与专业气象机构合作、面向保险场景封装,四个理由选择金科气象。

客观第三方

气象实况无法被人为篡改,交叉验证结果可信。

批量筛查

大灾期间全量案件先过数据筛,人力聚焦疑点。

结论可复现

同一案件随时复查,结论一致,经得起申诉挑战。

线索结构化

输出标准化比对报告,直接衔接调查流程。

让心存侥幸的案件无处遁形

告诉我们当前反欺诈流程的痛点环节,我们提供交叉比对维度的设计建议。