• Главная
• О журнале
  • О журнале
  • Распространение
  • Редакционный совет
  • Редакция
  • Рубрики
  • Список рецензентов статей
  • Правила рецензирования
  • Авторы
  • Russian Logistics Journal
• Новости
  • Календарь мероприятий
  • Размещение пресс-релизов
  • Новости логистики
• Подписка
  • Подписка через агентства
  • Редакционная подписка
  • Электронная рассылка
• Реклама
  • Реклама в журнале
  • Реклама на сайте
• Архив
• Контакты

Каждый третий случай мошенничества в страховании грузов в логистике связан с инсценировкой страховых событий

Подобные нарушения составляют 29,5% от общего числа инцидентов, в топ также входят действия мошеннических групп (3,9%), завышение стоимости поврежденного груза (3,2%), фальсификация документов, необоснованное увеличение суммы страхового возмещения, недостача и высокая убыточность (1,8%). Остальные 30,3% составляют случаи иного характера. В то же время 31,3% предполагаемых мошеннических операций не были подтверждены. Такие данные приводят аналитики цифровой платформы сопровождения страхования грузоперевозок Zunami, основываясь на результатах работы модуля «Антифрод», запущенного на платформе в 2023 году.

Всего с декабря 2023 по декабрь 2024 года страховые компании — клиенты Zunami («Инносети») — получили более 1,8 тыс. потенциально мошеннических заявлений об урегулировании страховых случаев при перевозках. Общая сумма заявленных убытков по ним за рассматриваемый период достигла 548,8 млн рублей, из которых 60% — это подтвержденные мошеннические заявления, а остальные находятся на стадии дополнительного рассмотрения. По данным аналитиков Zunami, страховым компаниям удалось значительно снизить объем выплат благодаря выявлению потенциального мошенничества с помощью модуля «Антифрод».

«Если раньше мы определяли потенциальное мошенничество только по одному признаку, например, по завышенной стоимости, сейчас все стало гораздо сложнее. Уже нельзя сказать, что есть какой-то один ярко выраженный критерий для той или иной схемы. Мы анализируем сразу несколько сработавших атрибутов в группах и систематизируем мошеннические модели. С одной стороны, для клиента цифровой платформы сопровождения страхования Zunami – чем меньше мошенников, тем лучше. С другой стороны, выявленные заявления говорят о том, что платформа все больше находит схемы, содержащие признаки мошеннических действий», — отметил Артем Ефимов, генеральный директор Zunami.

За обозначенный период самыми частыми мошенническими схемами стали: наличие контрагентов во внутренних «черных списках» платформы (35%), одинаковые фотоматериалы в разных претензиях (20%), отправка грузов однофамильцам, наличие судебного процесса у контрагента, требование клиента осмотра груза при отсутствии видимых повреждений (12,5% от всех выявленных случаев), одинаковый номер телефона (3%), завышение стоимости без упаковки (0,4%).

В апреле 2024 года разработчики обновили модуль «Антифрод» с помощью интеграции технологий машинного обучения. В результате этого он помог страховым компаниям сэкономить более 292 млн рублей восемь месяцев работы с запуска релиза. Для сравнения: за аналогичный период до внедрения обновления экономия составляла 111 млн рублей.

Данные Zunami подтверждают и логистические компании. Сергей Чернов, генеральный директор федеральной транспортной компании «Скиф-Карго», рассказал, что организация периодически сталкивается с некорректными данными в заявках на страхование. Грузовладельцы могут занижать стоимость груза, чтобы снизить страховую премию, или завышать ее, чтобы получить больше денег в случае убытка. Достаточно распространена и инсценировка страховых событий — контрагенты способны инсценировать кражу, порчу груза или даже «потерю качества» для получения страховой выплаты.

Сергей Чернов также отметил, что прозрачная система отслеживания груза, включая использование видеокамер и датчиков, способствует предотвращению мошенничества, позволяя точно установить, что произошло с грузом, и исключить возможность фальсификации. Однако даже такая система не может полностью нивелировать риск мошенничества.

Сергей Масовец, генеральный директор «Логистик Авто», поделился историей, когда клиент предоставил некорректные данные о стоимости груза (трактор). В результате ДТП товар был поврежден, что привело к возникновению сложностей при работе со страховой компанией. В договоре купли-продажи была указана сумма в 3 000 рублей, тогда как фактическая стоимость составляла 1,5 млн. В связи с этим процесс возмещения денежных средств занял больше времени, и грузовладельцу пришлось заказывать независимую оценку для подтверждения цены. Однако «Логистик Авто» смогла урегулировать ситуацию, и клиент получил страховое возмещение.

«В некоторых случаях подобные ситуации возникают не из-за намерения клиента обмануть или сэкономить, а в силу незнания точной стоимости груза. С целью предотвращения его страхования по некорректной цене наша служба безопасности запрашивает договор-основание, в котором указана стоимость товара и собственник. Либо запрашиваются все характеристики отправления, и проводится первичная оценка его цены, исходя из открытых источников, таких как Авито», — прокомментировал Сергей Масовец.

По словам генерального директора, с инсценировками страховых событий «Логистик Авто» не сталкивался, поскольку организация работает только с юридическими лицами, и ее служба безопасности проводит тщательную проверку каждого клиента. Проблемы со страховыми случаями более актуальны для компаний, работающих с физическими лицами, особенно при перевозке личных и б/у вещей. В таких случаях застраховать груз практически невозможно, а некоторые заказчики заведомо пользуются этим для своей выгоды.

Дмитрий Хрущалев, заместитель генерального директора по развитию ГК «Деловые Линии» отметил, что схемы мошенничества при страховании грузов совершенствуются с каждым годом.

«Мы часто сталкиваемся с попытками недобросовестных клиентов получить необоснованные страховые выплаты. Одним из выходов в этой ситуации является применение блокчейн-технологий и антифрод-систем на их основе. Совместно с нашими партнерами — страховыми компаниями — мы используем такое решение. Система позволяет эффективно выявлять возможные риски, минимизировать случаи мошенничества и предотвращать убытки», — добавил он.

В условиях растущего объема мошеннических схем в области страхования логистики современные решения, основанные на технологиях машинного обучения, такие как модуль «Антифрод», помогают значительно улучшить эффективность выявления подозрительных операций и действий. Именно таким образом страховые компании и грузовладельцы при помощи платформы Zunami смогли не только снизить количество мошеннических случаев, но и минимизировать финансовые потери.