本文系网易号&脉脉「100种职业100种人生：行业故事大赛」参赛文章
在保险行业，有一个不太为人所知的职业：保险理赔员。他们审核每一个保单，在众多材料中寻找疑点，再决定是否理赔。他们最主要的职责，就是和骗保者斗智斗勇。
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我是一名保险理赔员，经手过大大小小无数的理赔案件，这其中有很多关乎人性、情感、关系、抉择的故事。
2014年左右，一个来自北京郊县的客户来申请理赔，他买了保额一百万的意外险，说自己被狗咬断了一截大拇指。
我们要求他拍X光片，片子显示，伤口边缘很整齐，虽然看起来有一些模糊和参差，但和狗咬的伤口有很大差异。
我们问了他很多问题，发生在什么地方？为什么这个狗会咬你？你有没有招它？狗现在在哪儿？狗的主人跟你谈没谈赔偿？……其实是打心理战。
出事故之后，正常人有很顺的逻辑，但他的一些话不完整，有时含糊其辞，有时前言不搭后语。
我们拿出X光片，坚持切口有问题。他的心理防线慢慢崩溃，最后放弃了索赔。
实际上，他是用刀把自己的大拇指切了一截，一般能认定九级伤残，赔20%的保额，如果理赔成功，他可以拿到20万。
他是个小混混，开了家美发店，经营得不太好。能看出来他对自己很狠，还用器物专门把伤口造得粗糙、模糊。整个过程他都显得很冷静。
做这种事的人，一般会把结果都想好，好的坏的都想到。对我们来说，唯一的疑点就是X光片。
骗保的案例中，这种情况占了不少，自残一部分身体，生命没问题，生活也没有问题，理赔成功了还可以拿到一部分赔偿金。
还有一些更极端，比如自杀。如果客户死亡，申请意外险赔付，我们首先要判断客户是不是自杀。自杀是不理赔的。
但通常公安认定自杀非常难，很多时候公安只写排除他杀或非他杀，这种时候我们拿不到有利证据，如果客户还要打官司，我们就要理赔。
所以理赔中判断自杀，很多时候是基于事实的推演，而没有法律意义上的定论。
我们公司经手过一个案例，是北京一位出租车司机，生活压力大，老婆又对他要求很高。
买了意外险后，他开着车在郊区一个山上掉下去了。他家人来理赔。
我们发起调查，从出租车公司拿到他的行车轨迹，发现他在出险前，市区和郊区跑了好几趟，空车，因为没有打票——出租车司机空车来回跑，这本身就是一个疑点。
又和交警交流，知道他的刹车痕迹很短。正常人都有紧急避险意识，我们有理由怀疑他是自杀，但虽然疑点很多，也不能完全确定。我们最后赔了一部分，这也从某种程度上反映了骗保认定的复杂性。
还有一个客户，开着私家车一头扎到鱼塘里去。我们调查出他是个老板，工厂倒闭，欠了几千万；他还是多家投保，保额很高。
我们报了案，公安调查了他的行车记录，包括扎进鱼塘后有没有开窗，有没有自救，驾驶时有没有饮酒……
有些人自杀是会喝一点酒的，如果喝了酒，保险公司不会赔。但是对自己够狠的人，不用喝酒就可以去死。
这个人最后我们没有赔付。也许他觉得不堪重负，这辈子无望了，就买高杠杆的意外险或者寿险再自杀。
他可能会觉得保险法规定了他的受益金不能去还债，这笔钱就可以留给自己的妻儿。
自杀骗保的人，往往由于负债、吸毒等原因，生活失去了秩序，或许可以用走投无路来理解这些人，但那些杀害身边人来骗保的，我永远不会同情。
我们公司办过一个案子，一辆车在高速路上自燃，一个女人被烧死了。
我们走访死者家属时发现了丈夫的一些疑点，他借了高利贷，欠了钱；死者的父母和弟弟都说，夫妻俩关系不好，家里人找他闹的时候他很平静，出险后，还冷冰冰地跟女方家人说，给你们50万块钱，其他你们就别管了。
调查人员跟他谈时，他也心平气和。一切都很反常，我们就报了警。后来的调查证明，他给妻子下了药，造了一个车子自燃的局，想要获得赔偿去还债。
要识别这些欺诈，我们有一套模板，总结成四个调查方向：
首先，我们会看申请理赔者的资产情况和收入情况。有没有负债很关键，我们在网上看到那些自杀、他杀来骗保的，主要都是为了钱。
前年有个新闻，湖南有个男人假装自杀，意图骗保，结果妻子走投无路，带着孩子投河自尽，那个男人就是欠下了很多网贷。
再看客户的保费占收入的比例，如果一个人年薪十万却买了一年就要花十万保费的保险，很不合理。
通常我们建议，买保险的钱不要超过年收入的20%，这对你的生活不会造成太大压力。
其次，看客户有没有短时间内多家投保。
在同一家公司买保险，保额是上不去的，如果买得特别高，保险公司就会让你提供财务资料、收入情况，想要骗保的人为了拿高保额，通常会短时间多家投保。
三年前，我听说有个餐厅服务员，收入不高，但在多家投保意外险，半年之内投保2000万。
我们都有同业微信群，群里一交流，大家都很害怕，动用当地保险行业协会的力量去找他。最终，客户把那些保单退了。对我们来说，同业内的交流、排查很重要。
第三，要看有没有带病投保。不是只有重疾险才会看病史，意外险也跟健康有关。
一些中年癌症患者，如果家里经济条件不好，可能会买了意外险再给自己制造意外，一死了之，为家人留下一些钱。也有一些老人过世后，被家人用来骗保。
前几年我们经手一个案子，一位农村的老人得了癌症去世，家人为了拿到保额，骗保险公司老人是意外跌落去世，申请意外险出险。
第四，要关注非常细小的细节。
比如一个客户买保险时是不是非常关注理赔和调查，会不会打客服电话询问理赔需要准备什么资料或者你们要怎么调查……
客服电话一定是有录音的，当客户问得很细的时候，我们内部排查资料都会注意到。
理赔员的工作常常像探案，在资料中发现不符合常理的蛛丝马迹，交由调查员实地走访，走访医院，走访社保，走访客户的家人、邻居甚至工作单位。
理赔员再根据调查员收集的材料进行审核，有时，理赔员也会跟着调查员一起走访。
刚入行时，我不相信人会有这些恶的一面，但做的时间久了，遇到的案例多了，也能开始理解——保险关乎一个人的生活保障，关乎金钱，在金钱和利益面前，人性是很脆弱的。
在金钱和利益面前，还是有人选择杀害身边人来骗保。
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刚做理赔时，我跟着师父学，拿着本子坐在他旁边听他给调查员打电话提问——这个人这个时间段在某个城市出现了，是去干什么了？探亲吗？还是工作？待了多少天……
师父们教给我最重要的一件事就是细心，所有的资料一个字也不要放过。
有的客户提供的体检报告一共有10页，中间漏了一页，有可能那一页上就有关键信息。
还有客户在写申诉的时候说出险后服用了安宫牛黄丸，那你就要想，他为什么要吃治脑病的药呢？
师父说，案子不怕慢，慢了你可以加班，但是一定要仔细。
最开始我也犯过错。一个重疾险的理赔，病历上写着得糖尿病5年，但我忽略了，决定理赔。
实际上，他买保险是在4年前，糖尿病是在投保之前得的，按正常情况不应该理赔。
有了那次经验，我下次就不会再犯这种错误。那个年代的理赔，大多都是靠经验堆上来的。
对我们来说，病历是很重要的线索——病人很少会和医生说谎。但十几年前，我们很难把病历调出来，那时医院不存门诊病历，门诊病历都直接给病人，投保时就可以告诉我们病历没有丢了。那时候识别骗保真的很难。
到2010年后，住院病历基本上是电子版，门诊病历多数还是手写。有些医生写得天书一样，只能连问带猜，实在看不出来了，我们再请有经验的大夫来帮忙看一看。
钱和疾病，是我们这一行绕不开的内容。作为理赔人员，我们什么都得懂。保险要懂，法律要懂，金融也要懂。
有时调查出这个客户有财务问题，我们就要看他的资产负债表，看企业经营情况、他个人的财务情况，流水也要算，医学更要懂。
顾客出险后，我们要看他的病历、就医记录、用药记录、检查报告，看看他投保前是不是有疾病的隐瞒，出险的意外是不是人为制造。
因此，核保员、理赔员招聘时，医学专业、保险专业、法律专业优先，其中医学背景是最优先的，一些理赔员过去可能就是医生。
即使做到了细心、耐心，走访和调查有时也会无疾而终。
2010年，东北的一位老太太以癌症申请重疾险，保额比较高，我们开始调查，实地走访又动用了公安的一些信息，尽管有一部分资料显示她投保之前就有疾病，但我们通过包括医院在内的所有系统都查不到证据，最后，我们赔了50万。
事后复盘，很大的可能是她用其他人的身份证去看过病。在当时，这是很容易做到的。
过去，保险理赔过程中，由于各种主客观原因——可能是理赔员的疏忽，可能是可查证资料的缺乏，可能是预防机制的缺失，可能是侦察能力的薄弱，可能是骗保者的完美无缺，疏漏是经常发生的。
尽管如今骗保的新闻时有出现，但骗保的案例，从我们保险从业者的角度看，是越来越少了。不仅因为经济的发展改变了许多人的生活，更是因为整个中国的数据化和智能化。
2013年左右，银保监会旗下成立了一家叫中保信的科技公司，保险公司所有意外险、健康险的数据都会传给这家公司。如果他们发现异常，会返给我们保险公司，作为一种行业监管。
一个客户如果有多家投保的行为，信息就会由中保信发送给保险公司，这相当于形成了一个预防骗保的机制。
3
2015年前后，一些数据公司出现了，它们经常掌握着几个城市的医疗数据，客户申请理赔时，保险公司会用大数据先去查他在哪些城市就过医，这些数据甚至可以查到具体的医院。
这些数据公司也能调取个人信用数据，它们不会透露数据具体来源，但会用模型给客户的信用评分，一般是高中低三档。
如果信用评分很低，说明这个人负债超过资产，那我们就要让客户提供一些资产证明。
在过去，只有当保额特别高时保险公司才会要求客户提供收入证明、银行的工资流水或者企业的利润表、资产负债表。
有了这些数据公司的帮助，我们可以不再只听客户的一面之词，调查人员也不用像以前那样，付出很高的成本，跑很多城市。
现在我们通过大数据来明确调查的方向，成本低，效率高。一切都在朝着数据化转变。
这几年，门诊病历也变成可录入的数据，进入系统后，人工智能会把疾病字段提取出来，根据模型去看这个客户是不是符合理赔条件，为理赔员提供初步意见。
为了提高效率，很多小额理赔的场景，比如小孩的门诊、急诊一次理赔就200、300元，我们会系统化地赔掉。这就是人工智能带来的改变。
小额理赔的效率大大提升，最快可能材料提交后2分钟就能通过，在以前，这至少需要一个工作日。
不过，数据仍然是有局限的。至今全国的医疗数据并没有一个通用的平台，数据公司掌握的都只是部分城市，金融方面的数据有效性也有限，一些线下的贷款数据未必能提取到。所以我们不能全部指望数据，一些偏远的地方，调查员还是要跑过去。
避开数据是骗保者的常用方式。有些人在当地能量很大，各种找关系让医院或私立机构删掉体检数据。
有些地方则形成了黑产：骗保者派人在医院蹲点，比如看见有病人在骨科的门口等着，就来问你怎么摔的，再指点你先别看病，先买意外险，再帮你制造一场意外。
意外险购买的次日零时就能生效，经常地，一个人的意外不是非常严重，他就愿意等一等，等到保险公司赔钱，这些骗保者就会和病人分成。
数据也存在滞后性，一个人今天在医院看了病，数据不会马上传给数据公司，这也为一些黑产持续存在提供了土壤。
一方面，数据被用于预防、调查骗保，另一方面，数据又制造了新的骗保形式。
比如你从电商平台买血糖仪，测了之后发现血糖有点高，测了半年，你其实也知道自己身体有问题。
一些黑产会通过购买平台泄露的顾客数据拿到购买血糖仪的名录，他会来联系你，问你血糖是否正常，不正常的话，要不要买份保险。
这时候你的数据没有进入医疗系统，买了保险，过了等待期，你再提出治疗糖尿病，保险公司就需要赔给你。
大数据对控制风险是有帮助的。数据公司的数据逐步积累，开始可能只有20%的有效性，现在提高到了50%到60%，但不可能达到100%。
有人问我，当理赔越来越自动化，理赔员是不是要失业了？
前面提到过一位癌症去世但被家人说成意外跌落的老人，当时调查员去村子里，让死者的儿子提供资料和现场照片，儿子说没有照片，而且当天就火化，所有的资料都拿不到。
这一家正在办席，调查员就坐到一张桌子上开始吃饭，问同席的人，怎么突然就跌落了？这位叔叔一直都很健康啊。
来吃席的邻居说，健康？都得大病了还健康？——蛛丝马迹就在这样的闲聊中出现了。
保险不是一个机械的行业。小额理赔中，人可以被取代；但是大案、要案，还是需要资深的理赔员与调查员。那些案子，关乎人性、情感、关系、抉择，想要抵达真相，就要循着线索层层深入下去。
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