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人工智能有助于減少車險、農(nóng)險騙保

來源：互聯(lián)網(wǎng) 發(fā)布時間：2017-09-15 11:33 瀏覽：4280 次
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［編者按］ 　　將人工智能用于保險領域，有可能發(fā)生怎樣的變化？   　　Linkface CEO黃碩向記者描述了一種狀態(tài)，將保險尤其是財險領域的車險和農(nóng)險的承保、查勘、理賠環(huán)節(jié)在邏輯流程上進行線上自動化，利用計算機視覺、人工智能技術將承保、出險、理賠的后續(xù)流程實現(xiàn)自動化，相當于在保險公司的審核流程中加入一個前端或平行的審核環(huán)節(jié)，可以解決農(nóng)險、車險方面騙保案例較多、人力成本高的問...

　　將人工智能用于保險領域，有可能發(fā)生怎樣的變化？
 
　　Linkface CEO黃碩向記者描述了一種狀態(tài)，將保險尤其是財險領域的車險和農(nóng)險的承保、查勘、理賠環(huán)節(jié)在邏輯流程上進行線上自動化，利用計算機視覺、人工智能技術將承保、出險、理賠的后續(xù)流程實現(xiàn)自動化，相當于在保險公司的審核流程中加入一個前端或平行的審核環(huán)節(jié)，可以解決農(nóng)險、車險方面騙保案例較多、人力成本高的問題。
 
　　用圖像識別解決農(nóng)險自助查勘定損
 
　　針對農(nóng)險騙保，人工智能可以做什么？
 
　　黃碩介紹了一種將人工智能應用在農(nóng)險領域以解決騙保的方案，例如他們正在做的奶牛核賠方案，簡單而言，就是投保時將奶牛圖像通過手機客戶端上傳，待發(fā)生出險狀況時，將理賠點的奶牛和奶牛軀干圖像進行校驗，通過計算中心的承保照片和理賠照片進行相似度識別，從而在管理端輸出識別結果、確定是否為標的奶牛，進而賠償或拒賠。
 
　　“技術上來說，奶牛的花紋、黃牛的犄角，是類似人體指紋一樣的有效身份驗證方式，所以從技術上可用這種方法去解決查勘、核保以及出險騙保的情形。”黃碩提到，針對單體價值比較高的大型動物進行的個體識別，例如牛、鹿、羊、豬等，首先是通過教會計算機進行動物識別，如出現(xiàn)了出險行為，可通過識別動物的面部進行比對從而確定是否為標的動物。這類投保時對圖像的要求也簡單，標的動物的正面照、背面照、側面照均進行上傳，理賠時獲取死亡奶牛側面照即可。
 
　　“以前在確定動物身份時有例如打耳標、進行芯片植入等方式確認動物身份，但也存在例如非保險標的冒充保險標的的道德風險、謊報標的重量和植入異物到動物體的爭議。而被保險的多分布在偏遠鄉(xiāng)村，查勘定損成本高；基層查勘定損協(xié)辦人員短缺，無法保證及時定損理賠等問題，通過人工智能這種方式可以進行單體動物差量的保險、可以進行自助查勘，可以在農(nóng)險領域進行投保方式創(chuàng)新。”
 
　　黃碩提到，這同樣可以用于承保生豬的自助查勘定損，由農(nóng)戶自助上傳標的照片，包括死亡豬臉正面照片、對應承保豬正面照片、側面照片；通過計算機進行標的身份識別，根據(jù)死亡豬臉正面照與承保豬正面照判斷該豬是否承保；可以根據(jù)參照物計算豬身面積，根據(jù)豬身面積預測體重理賠。“賠付是按重量計算，通過圖像看重量，誤差在6%的左右。通過這種方式可以協(xié)助查勘人員高效完成定損工作，也可以減少通過個體騙保和虛報重量方面的騙保，可以通過計算機識別照片解決掉。”
 
　　通過圖像定損提供車險解決方案
 
　　除農(nóng)險外，基于圖像識別和大數(shù)據(jù)技術的解決方案還可用于車險。
 
　　在黃碩看來，在競爭充分而激烈的車險市場，廣大保險公司面臨巨大的生存壓力，經(jīng)營車險的保險公司主體盈利不明顯、虧損數(shù)量較多。車險經(jīng)營優(yōu)劣對于保險主體生死攸關，中小保險公司更時如此。而為了優(yōu)化理賠體驗，降低運營成本，大多保險公司推出小額案件極速理賠服務。雖然服務時間和服務效率得到了提升，但行業(yè)痛點在與：人力資源成本過高，車險承保端幾乎不盈利甚至虧損。如果可以在承保端通過一種方式減少成本，從而讓車險實現(xiàn)承保盈利，變成一個由虧變贏的事情，計算機識別可以作為一個不錯的方式。也就是說，減少人工成本、避免騙保行為其實可以通過計算機圖像識別進行判斷。
 
　　黃碩表示，圖像定損與傳統(tǒng)極速理賠的區(qū)別在于，傳統(tǒng)極速理賠需要接調(diào)度、確認保險標的、現(xiàn)場查勘取證、人工定損、確定維修方案和金額、用戶確認、賠付；鷹眼圖像定損需要用戶上傳證件照和車輛現(xiàn)場照片、圖像定損、用戶確認、賠付四個環(huán)節(jié)可以完成。
 
　　“現(xiàn)在保險公司是依靠人工來進行定損，我們通過用計算機視覺進行查看，相當于是在理賠中加一個前端或者平行的流程。”黃碩提到，從技術上叫做深度學習，就是計算機模仿人的思維去看照片，是人工智能的一種方式。例如車型損傷部位，看損傷程度，位置等然后將信息給到保險公司，保險公司可以在系統(tǒng)上據(jù)此定損。黃碩介紹稱，“現(xiàn)在保險公司主要依靠人來定損，用計算機去看前端采集的照片，可以過濾很多人為騙保因素，可以實現(xiàn)一部分人力替代，可降低保險公司3%-5%的騙保損失。”
 
　　黃碩表示，除減少人工成本、規(guī)避騙保風險外，人工智能還可以用于自動化承保驗車。自動承保驗車流程是：用戶上傳證件照和車輛照片、識別VIN碼、識別行駛證、識別車牌號、識別車型、識別車輛外觀（包括局部和整體）、其他包括發(fā)動機號和行駛里程。其他環(huán)節(jié)則與定損流程中的識別路徑相一致。
 
　　人工智能用于保險后服務市場空間較大
 
　　在黃碩看來，公司的專業(yè)能力來自于擁有深度學習研究的技術人才、原創(chuàng)算法、較大的人臉數(shù)據(jù)庫、人工智能行業(yè)的計算能力。2014年，人工智能里有一項技術“深度學習”在底層技術上有了突破，之后，公司研究員集中精力進行好 “機器視覺”方面的研究。
 
　　黃碩提到，深度學習通過利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡來分析大數(shù)據(jù)，其動機在于建立、模擬人腦進行分析學習的神經(jīng)網(wǎng)絡傳統(tǒng)機器學習，對負責函數(shù)的表示能力有限，針對復雜分類問題其泛化能力受到一定的制約。但深度學習可通過深層非線性網(wǎng)絡結構，表征輸入數(shù)據(jù)，實現(xiàn)復雜函數(shù)逼近，并展現(xiàn)了強大的從少數(shù)樣本集中學習數(shù)據(jù)集本質特征的能力。
 
　　基于圖像識別和大數(shù)據(jù)技術的行業(yè)解決方案可以應用在互聯(lián)網(wǎng)金融、保險、智能園區(qū)、智能社區(qū)。
 
　　互聯(lián)網(wǎng)金融，包括人臉身份驗證、幻視反欺詐、OCR識別、用戶信息核驗；保險包括車險圖像定損、車險自動化承保驗車、精準營銷、壽險大數(shù)據(jù)核保、養(yǎng)殖險標的的數(shù)量監(jiān)控、養(yǎng)殖險奶牛標的的識別；智能園區(qū)包括出入口人臉考勤、VIP迎賓、遠程訪客邀約、員工刷臉考勤、會議室管理、訪客人證登記；智慧社區(qū)包括出入口人臉門禁、訪客人證登記、地庫人臉門禁、樓宇人臉門禁、會所人臉門禁、遠程訪客邀約。
 
　　黃碩認為，將人工智能技術深耕在金融融行業(yè)，深度學習核心引擎級技術，需要有三個環(huán)節(jié)：核心應用級技術、產(chǎn)品應用、場景/客戶。相較于前兩年主要服務于銀行和互聯(lián)網(wǎng)金融公司方面的探索，黃碩表示，人工智能現(xiàn)在在深度和廣度上都有了很多延伸，已涉及各行各業(yè)。2016年底，Linkface開始關注到保險行業(yè)，人工智能可以通過在保險的中臺和后臺來替代人力。保險行業(yè)尤其是財險市場，在這個細分領域加入人工智能的后服務市場發(fā)展空間將會很大。

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