几天前，一则关于汽车保险欺诈的消息进入了公众的视野，让许多人感到惊讶，呼市律师事务所感慨其疯狂程度令人惊讶：一名名叫仓恒的司机两年多来发生了事故，申报了81次索赔；一名名叫张继的司机在两年多内发生了39次事故。伪造事故、欺诈保险赔偿是汽车维修、二手车交易等行业半公开的秘密。最近，南京公安利用大数据比较分析，发现了一些汽车修理厂伪造事故保险欺诈的惊人细节。

车险行业大扫除，案件令人震惊。统计数据显示，2017年以来，南京市年平均投保车辆约240万辆，年平均保费108亿元，年平均赔偿金额63亿元，高达58%，高于国际平均赔偿金率30%。在大数据技术的支持下，南京市公安局对汽车保险欺诈行业进行了清理，案件细节令人震惊。经公安大数据比较，大量事故涉嫌人为制造和保险欺诈。最荒谬的是，汽车修理厂附近一家酒店地下停车场的柱子在2年零3个月内被工厂修理，交易的不同车辆多达54次。2017年至2019年3月，南京市江宁区程某与山东曹县一名陌生人相撞7次。以程某为核心的11名相关人员在两年多内发生了118多起相互碰撞事故。

不合理的数据背后是疯狂的骗局。在这次清理中，南京公安一次摧毁了109个保险欺诈团伙，发现了近4000起保险欺诈案件，抓获了该团伙的主要分子和相关人员356人。车险骗局的四大套路，谁来保护车主的权益。在南京公安破获的案件中，汽车保险主要是汽车吃保险，二手车交易企业相关人员主要有四种套路。扩大损失，即在保险公司确定损失之前，扩大原损坏部分，以增加保险公司的索赔金额。警方冯涛介绍，扩大损失是为了增加汽车修理厂的收入，是最常见的保险欺诈方式，隐蔽性强。第二，伪造，即故意开车撞树、石墩等物体或两辆车相撞，人为造成交通事故，要求高额赔偿；撞车，实际维护成本不高，有些甚至提前更换坏配件。

第三，拼凑，即将不同事故中损坏的车辆拼凑在一起，制造事故的错觉，为不符合索赔要求的车辆索赔，或向不同保险公司索赔。第四，碰瓷，即寻找违反交通规则的车辆，故意粘贴。南京公安部门打击的嫌疑人袁在三年内犯罪180多次。根据他的解释，他开车在路上寻找合适的对象进行碰撞。当他看到其他车辆非法变道、掉头、压线时，他故意贴上去进行碰撞。获得索赔后，呼市律师事务所哪家好他通常会去街边商店维修，或者根本不修理。南京公安计算，在行业清洁之前，保守估计南京汽车保险业每年因保险欺诈损失超过10亿元，造成国家税收损失约3亿元。清洁的影响也进一步证实了汽车保险欺诈的疯狂程度。

事实上，不仅在南京，几乎全国各省、自治区、直辖市都有类似的保险欺诈案件。不同的是，这些地区大多是个案，而南京一次打败了109个团伙。保险欺诈最终损害了大多数车主的利益，汽车修理厂的保险欺诈行为不仅扰乱了汽车保险市场秩序，而且间接提高了保费。汽车保险欺诈如此疯狂，可能是索赔程序有一定的漏洞，有些制度没有严格执行。行业应认真分析南京破获的案件，吸取教训，堵塞漏洞，完善索赔流程，更好地保护大多数车主的利益。

汽车保险骗保乱象，科技可能成为破局之道。对于行业汽车保险欺诈现象，不禁引起人们思考，什么时候可以终止此类事件，如何解决这些问题，特别是保险公司，如何摆脱汽车保险欺诈的困境。公安机关可以通过严厉打击来控制此类案件的发生。然而，为了从根本上防止此类事件的发生，保险公司需要从数据源入手，评估用户的驾驶习惯，降低索赔风险。在人工智能时代，大数据可以很好地解决这些问题，识破汽车保险骗局。然而，对于大多数保险公司来说，没有大量的用户驾驶行为数据基础，也没有成熟的产品研发能力，很难完成符合自身产品特点的风险控制模型建设。

在此背景下，驾驶技术创造性地推出了基于驾驶行为大数据但不限于驾驶行为数据的大数据风险控制平台，为保险公司提供保险前风险分析、风险控制、索赔风险锁定等服务，可以有效地帮助保险公司识别汽车保险骗局，监控用户驾驶行为是否规范。为保险公司提供的大数据风险控制模型可以有效地划分车辆和驾驶员的风险评估水平，记录用户在车辆使用过程中的驾驶行为数据，为保险公司在事故识别中提供有效的数据支持，护送保险公司的核心业务。

结合大数据手段，加上公安机关严格执法汽车保险欺诈，将使漏洞犯罪分子无处藏身，保护消费者权益，减少保险公司损失，确保行业健康稳定发展，让类似柱2年零3个月54次悲剧不再发生。随着保险技术的发展，越来越多的公司专注于大数据保险领域的研究。通过这些企业的技术研发和科技创新，不断推出大数据领域的研究成果，呼市律师事务所维护行业可持续健康发展，保障消费者的合法权益。