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人工智能有助于減少車險(xiǎn)、農(nóng)險(xiǎn)騙保

來源:互聯(lián)網(wǎng) 發(fā)布時(shí)間:2017-09-15 11:33 瀏覽:4446 次
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[編者按]   將人工智能用于保險(xiǎn)領(lǐng)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(xiǎn)尤其是財(cái)險(xiǎn)領(lǐng)域的車險(xiǎn)和農(nóng)險(xiǎn)的承保、查勘、理賠環(huán)節(jié)在邏輯流程上進(jìn)行線上自動(dòng)化,利用計(jì)算機(jī)視覺、人工智能技術(shù)將承保、出險(xiǎn)、理賠的后續(xù)流程實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化,相當(dāng)于在保險(xiǎn)公司的審核流程中加入一個(gè)前端或平行的審核環(huán)節(jié),可以解決農(nóng)險(xiǎn)、車險(xiǎn)方面騙保案例較多、人力成本高的問...

  將人工智能用于保險(xiǎn)領(lǐng)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(xiǎn)尤其是財(cái)險(xiǎn)領(lǐng)域的車險(xiǎn)和農(nóng)險(xiǎn)的承保、查勘、理賠環(huán)節(jié)在邏輯流程上進(jìn)行線上自動(dòng)化,利用計(jì)算機(jī)視覺、人工智能技術(shù)將承保、出險(xiǎn)、理賠的后續(xù)流程實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化,相當(dāng)于在保險(xiǎn)公司的審核流程中加入一個(gè)前端或平行的審核環(huán)節(jié),可以解決農(nóng)險(xiǎn)、車險(xiǎn)方面騙保案例較多、人力成本高的問題。
 
  用圖像識(shí)別解決農(nóng)險(xiǎn)自助查勘定損
 
  針對(duì)農(nóng)險(xiǎn)騙保,人工智能可以做什么?
 
  黃碩介紹了一種將人工智能應(yīng)用在農(nóng)險(xiǎn)領(lǐng)域以解決騙保的方案,例如他們正在做的奶牛核賠方案,簡(jiǎn)單而言,就是投保時(shí)將奶牛圖像通過手機(jī)客戶端上傳,待發(fā)生出險(xiǎn)狀況時(shí),將理賠點(diǎn)的奶牛和奶牛軀干圖像進(jìn)行校驗(yàn),通過計(jì)算中心的承保照片和理賠照片進(jìn)行相似度識(shí)別,從而在管理端輸出識(shí)別結(jié)果、確定是否為標(biāo)的奶牛,進(jìn)而賠償或拒賠。
 
  “技術(shù)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(yàn)證方式,所以從技術(shù)上可用這種方法去解決查勘、核保以及出險(xiǎn)騙保的情形。”黃碩提到,針對(duì)單體價(jià)值比較高的大型動(dòng)物進(jìn)行的個(gè)體識(shí)別,例如牛、鹿、羊、豬等,首先是通過教會(huì)計(jì)算機(jī)進(jìn)行動(dòng)物識(shí)別,如出現(xiàn)了出險(xiǎn)行為,可通過識(shí)別動(dòng)物的面部進(jìn)行比對(duì)從而確定是否為標(biāo)的動(dòng)物。這類投保時(shí)對(duì)圖像的要求也簡(jiǎn)單,標(biāo)的動(dòng)物的正面照、背面照、側(cè)面照均進(jìn)行上傳,理賠時(shí)獲取死亡奶牛側(cè)面照即可。
 
  “以前在確定動(dòng)物身份時(shí)有例如打耳標(biāo)、進(jìn)行芯片植入等方式確認(rèn)動(dòng)物身份,但也存在例如非保險(xiǎn)標(biāo)的冒充保險(xiǎn)標(biāo)的的道德風(fēng)險(xiǎn)、謊報(bào)標(biāo)的重量和植入異物到動(dòng)物體的爭(zhēng)議。而被保險(xiǎn)的多分布在偏遠(yuǎn)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(shí)定損理賠等問題,通過人工智能這種方式可以進(jìn)行單體動(dòng)物差量的保險(xiǎn)、可以進(jìn)行自助查勘,可以在農(nóng)險(xiǎn)領(lǐng)域進(jìn)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(biāo)的照片,包括死亡豬臉正面照片、對(duì)應(yīng)承保豬正面照片、側(cè)面照片;通過計(jì)算機(jī)進(jìn)行標(biāo)的身份識(shí)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(jì)算豬身面積,根據(jù)豬身面積預(yù)測(cè)體重理賠。“賠付是按重量計(jì)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(gè)體騙保和虛報(bào)重量方面的騙保,可以通過計(jì)算機(jī)識(shí)別照片解決掉。”
 
  通過圖像定損提供車險(xiǎn)解決方案
 
  除農(nóng)險(xiǎn)外,基于圖像識(shí)別和大數(shù)據(jù)技術(shù)的解決方案還可用于車險(xiǎn)。
 
  在黃碩看來,在競(jìng)爭(zhēng)充分而激烈的車險(xiǎn)市場(chǎng),廣大保險(xiǎn)公司面臨巨大的生存壓力,經(jīng)營(yíng)車險(xiǎn)的保險(xiǎn)公司主體盈利不明顯、虧損數(shù)量較多。車險(xiǎn)經(jīng)營(yíng)優(yōu)劣對(duì)于保險(xiǎn)主體生死攸關(guān),中小保險(xiǎn)公司更時(shí)如此。而為了優(yōu)化理賠體驗(yàn),降低運(yùn)營(yíng)成本,大多保險(xiǎn)公司推出小額案件極速理賠服務(wù)。雖然服務(wù)時(shí)間和服務(wù)效率得到了提升,但行業(yè)痛點(diǎn)在與:人力資源成本過高,車險(xiǎn)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(xiǎn)實(shí)現(xiàn)承保盈利,變成一個(gè)由虧變贏的事情,計(jì)算機(jī)識(shí)別可以作為一個(gè)不錯(cuò)的方式。也就是說,減少人工成本、避免騙保行為其實(shí)可以通過計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別進(jìn)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(rèn)保險(xiǎn)標(biāo)的、現(xiàn)場(chǎng)查勘取證、人工定損、確定維修方案和金額、用戶確認(rèn)、賠付;鷹眼圖像定損需要用戶上傳證件照和車輛現(xiàn)場(chǎng)照片、圖像定損、用戶確認(rèn)、賠付四個(gè)環(huán)節(jié)可以完成。
 
  “現(xiàn)在保險(xiǎn)公司是依靠人工來進(jìn)行定損,我們通過用計(jì)算機(jī)視覺進(jìn)行查看,相當(dāng)于是在理賠中加一個(gè)前端或者平行的流程。”黃碩提到,從技術(shù)上叫做深度學(xué)習(xí),就是計(jì)算機(jī)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(xiǎn)公司,保險(xiǎn)公司可以在系統(tǒng)上據(jù)此定損。黃碩介紹稱,“現(xiàn)在保險(xiǎn)公司主要依靠人來定損,用計(jì)算機(jī)去看前端采集的照片,可以過濾很多人為騙保因素,可以實(shí)現(xiàn)一部分人力替代,可降低保險(xiǎn)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(fēng)險(xiǎn)外,人工智能還可以用于自動(dòng)化承保驗(yàn)車。自動(dòng)承保驗(yàn)車流程是:用戶上傳證件照和車輛照片、識(shí)別VIN碼、識(shí)別行駛證、識(shí)別車牌號(hào)、識(shí)別車型、識(shí)別車輛外觀(包括局部和整體)、其他包括發(fā)動(dòng)機(jī)號(hào)和行駛里程。其他環(huán)節(jié)則與定損流程中的識(shí)別路徑相一致。
 
  人工智能用于保險(xiǎn)后服務(wù)市場(chǎng)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(xué)習(xí)研究的技術(shù)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(jì)算能力。2014年,人工智能里有一項(xiàng)技術(shù)“深度學(xué)習(xí)”在底層技術(shù)上有了突破,之后,公司研究員集中精力進(jìn)行好 “機(jī)器視覺”方面的研究。
 
  黃碩提到,深度學(xué)習(xí)通過利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來分析大數(shù)據(jù),其動(dòng)機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí),對(duì)負(fù)責(zé)函數(shù)的表示能力有限,針對(duì)復(fù)雜分類問題其泛化能力受到一定的制約。但深度學(xué)習(xí)可通過深層非線性網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),表征輸入數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)復(fù)雜函數(shù)逼近,并展現(xiàn)了強(qiáng)大的從少數(shù)樣本集中學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集本質(zhì)特征的能力。
 
  基于圖像識(shí)別和大數(shù)據(jù)技術(shù)的行業(yè)解決方案可以應(yīng)用在互聯(lián)網(wǎng)金融、保險(xiǎn)、智能園區(qū)、智能社區(qū)。
 
  互聯(lián)網(wǎng)金融,包括人臉身份驗(yàn)證、幻視反欺詐、OCR識(shí)別、用戶信息核驗(yàn);保險(xiǎn)包括車險(xiǎn)圖像定損、車險(xiǎn)自動(dòng)化承保驗(yàn)車、精準(zhǔn)營(yíng)銷、壽險(xiǎn)大數(shù)據(jù)核保、養(yǎng)殖險(xiǎn)標(biāo)的的數(shù)量監(jiān)控、養(yǎng)殖險(xiǎn)奶牛標(biāo)的的識(shí)別;智能園區(qū)包括出入口人臉考勤、VIP迎賓、遠(yuǎn)程訪客邀約、員工刷臉考勤、會(huì)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(huì)所人臉門禁、遠(yuǎn)程訪客邀約。
 
  黃碩認(rèn)為,將人工智能技術(shù)深耕在金融融行業(yè),深度學(xué)習(xí)核心引擎級(jí)技術(shù),需要有三個(gè)環(huán)節(jié):核心應(yīng)用級(jí)技術(shù)、產(chǎn)品應(yīng)用、場(chǎng)景/客戶。相較于前兩年主要服務(wù)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(guān)注到保險(xiǎn)行業(yè),人工智能可以通過在保險(xiǎn)的中臺(tái)和后臺(tái)來替代人力。保險(xiǎn)行業(yè)尤其是財(cái)險(xiǎn)市場(chǎng),在這個(gè)細(xì)分領(lǐng)域加入人工智能的后服務(wù)市場(chǎng)發(fā)展空間將會(huì)很大。

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