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當前位置:人工智能行業(yè)動態(tài) → 正文

從人到人工智能 車險服務(wù)AI化還有多大想象空間?

責任編輯:zsheng |來源:企業(yè)網(wǎng)D1Net  2018-09-30 21:39:01 本文摘自:平安產(chǎn)險福建分公司

移動互聯(lián)網(wǎng)只是前菜,人工智能才是主菜。”2017年上半年,李彥宏有過這般判斷??缮喜说乃俣戎欤峙率撬剂衔醇暗?。隨著人工智能理論與技術(shù)日漸成熟,其獲得的信任日益增加,政策傾斜和資本助力,令人工智能在中國市場的應(yīng)用呈爆發(fā)式增長。

而對保險業(yè)而言,從互聯(lián)網(wǎng)到人工智能,幾輪技術(shù)革新升級,從僅作為渠道到場景化保險創(chuàng)新,再到如今的科技賦能,科技對于保險業(yè)的影響逐步深入。而業(yè)界對于科技工具價值的定位愈加清晰,從而更聚焦主業(yè),回歸本源。

車險服務(wù)AI應(yīng)用的兩股力量

每次技術(shù)革新都會給市場引入新的變量,這次保險業(yè)迎來了跨界競爭者。

去年6月,螞蟻金服宣布向保險行業(yè)全面開放技術(shù)產(chǎn)品“定損寶”,用AI(人工智能)模擬車險定損環(huán)節(jié)中的人工作業(yè)流程,幫助保險公司實現(xiàn)簡單高效的自動定損。時隔三個月,中國平安推出“智能保險云”,其“智能閃賠”將AI應(yīng)用于車險理賠,重塑作業(yè)流程,實現(xiàn)智能圖片識別、秒級定損、自動精準定價和全流程智能風控阻斷。

螞蟻金服與平安代表了金融科技領(lǐng)域技術(shù)輸出的兩股不同力量。

在以人工智能為代表的新一波技術(shù)浪潮中,技術(shù)特性為進入企業(yè)設(shè)置了較高門檻。一個人工智能項目,模型建立可能一兩周的時間就能完成,但在驗證邏輯完整、正確方面,大數(shù)據(jù)運算占用的IT資源將耗費巨大的成本。資源向頭部企業(yè)集中更為顯著。

螞蟻金服深諳其道,所以,它想做的是利用流量優(yōu)勢逐步建成一個讓中小險企們沉淀下來的“平臺”,為之進入AI時代提供跳板,通過AI賦能中小險企,“團結(jié)”以和巨頭競爭。

而平安產(chǎn)險新近推出的“平安有AI”車險服務(wù)品牌,為觀察這兩股力量提供了全新的視角,特別是在險企數(shù)字化進程不斷加深的背景下??萍假x能,使其更聚焦保險的本質(zhì)—— 產(chǎn)品與服務(wù),同時也使過去幾十年構(gòu)筑的服務(wù)能力能發(fā)揮更大的價值。

科技與效率

理賠是車險服務(wù)最重要的模塊,無論是螞蟻金服的“定損寶”還是平安產(chǎn)險的“智能理賠”,二者都致力于運用人工智能解決車險理賠時效慢、滲漏風險高的行業(yè)痛點。

傳統(tǒng)理賠環(huán)節(jié),流程復(fù)雜、等待時間較長。借助圖片智能定損、語音識別、OCR、人臉識別、人證比對等技術(shù),現(xiàn)在只要用手機拍攝上傳事故車輛受損照片至云端智能定損平臺,簡單案件現(xiàn)場就能賠付到賬。據(jù)悉,平安車險智能理賠最快一起理賠案件從報案到賠付不到5分鐘。

效率的提升,在于梳理業(yè)務(wù)流程節(jié)點,以實際業(yè)務(wù)邏輯搭建算法模型,在多項技術(shù)能力支撐下實現(xiàn)作業(yè)標準化、流程化、自動化運行。

數(shù)據(jù)量和算法被比作人工智能的燃料和發(fā)動機。圖片智能識別是智能定損的關(guān)鍵技術(shù)能力,在深度學習的框架下,通過計算機視覺處理學習過往海量出險圖片數(shù)據(jù),前端輸入圖像數(shù)據(jù)即能夠?qū)崿F(xiàn)對出險車型、受損部位、損失程度的自動判別。而平安的智能理賠向前再多走了一步,其能夠?qū)崿F(xiàn)全國各地車險理賠自動理算,這源于其多年實際業(yè)務(wù)積累針對不同受損情況給出的維修方案、定價及工時數(shù)據(jù)庫。

而在解決行業(yè)滲漏風險方面,平安智能理賠基于每年1000萬+的案件量建立風險數(shù)據(jù)庫,其按實際場景中案件流轉(zhuǎn)過程中的信息設(shè)置底層字段累計記錄,據(jù)此總結(jié)出700多個因子,組合為定損邏輯、損失邏輯等多個風險類型,借助技術(shù)簡化重構(gòu)風險管控流程。據(jù)悉,2017年智能理賠技術(shù)為平安產(chǎn)險控制了80多億元的理賠滲漏。

除了理賠之外,在其推出的新品牌服務(wù)內(nèi)容中,空中門店、510極速查勘、理賠助手等AI應(yīng)用的價值已經(jīng)通過效率改善、NPS提升體現(xiàn),它們的實現(xiàn)與發(fā)展同樣得益于平安產(chǎn)險過去多年業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)積累及對業(yè)務(wù)本質(zhì)的理解。同時在深度學習、機器學習等技術(shù)支撐下,這些AI應(yīng)用在一次次復(fù)用中自我迭代升級,不斷進化。

效率之外

科技應(yīng)用提升了保險價值鏈條每個環(huán)節(jié)的效率,也豐富了觸達客戶的方式。保險天生具備服務(wù)屬性,有其“人性化”的一面,對科技運用絕非停留在提升服務(wù)效率層面就已足夠,在場景中解決痛點,保證體驗也同樣關(guān)鍵。

比如,智能理賠整個過程包括風險識別、出險信息確認、拍攝損失照片、確認賠付金額、客戶身份識別,在實際操作過程中可能會存在一些頁面斷點,出險車主反復(fù)操作、停留在一個頁面很長時間而影響體驗;這時平安車險會主動提供視頻理賠服務(wù),理賠員通過視頻指引出險車主理賠步驟,并從后臺截圖抓取車損影像及單證照片,通過智能圖片定損平臺實現(xiàn)秒級定損,在與車主溝通確認后,將賠款支付到客戶的賬戶中,實現(xiàn)遠程一站式理賠。

在雙方人傷事故中,平安車險推出住院不花錢、出院即賠、人傷全程陪同服務(wù),快速解決傷者住院期間的費用問題,在獲得授權(quán)后,為車主提供代辦理賠單證服務(wù),傷者出院即可獲得賠款,同時在調(diào)解、鑒定、訴訟等環(huán)節(jié)提供全程陪同服務(wù)。

與此同時,平安產(chǎn)險推出首個聚焦車主的公益平臺——億行關(guān)愛,將車主安全駕駛、低碳出行、綠色金融等公益行為轉(zhuǎn)化成公益資金,通過平臺連接公益項目,影響更多人。

當然,更多的服務(wù)會形成更多的成本,這便需要保險科技的進一步迭代和完善,能夠在風控、精算、資源調(diào)配和理賠等各方面進一步優(yōu)化企業(yè)的業(yè)務(wù)體系,從而實現(xiàn)人與人工智能的充分協(xié)作,用效率來降低成本。

關(guān)鍵字:服務(wù)智能

本文摘自:平安產(chǎn)險福建分公司

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從人到人工智能 車險服務(wù)AI化還有多大想象空間?

責任編輯:zsheng |來源:企業(yè)網(wǎng)D1Net  2018-09-30 21:39:01 本文摘自:平安產(chǎn)險福建分公司

移動互聯(lián)網(wǎng)只是前菜,人工智能才是主菜。”2017年上半年,李彥宏有過這般判斷??缮喜说乃俣戎欤峙率撬剂衔醇暗?。隨著人工智能理論與技術(shù)日漸成熟,其獲得的信任日益增加,政策傾斜和資本助力,令人工智能在中國市場的應(yīng)用呈爆發(fā)式增長。

而對保險業(yè)而言,從互聯(lián)網(wǎng)到人工智能,幾輪技術(shù)革新升級,從僅作為渠道到場景化保險創(chuàng)新,再到如今的科技賦能,科技對于保險業(yè)的影響逐步深入。而業(yè)界對于科技工具價值的定位愈加清晰,從而更聚焦主業(yè),回歸本源。

車險服務(wù)AI應(yīng)用的兩股力量

每次技術(shù)革新都會給市場引入新的變量,這次保險業(yè)迎來了跨界競爭者。

去年6月,螞蟻金服宣布向保險行業(yè)全面開放技術(shù)產(chǎn)品“定損寶”,用AI(人工智能)模擬車險定損環(huán)節(jié)中的人工作業(yè)流程,幫助保險公司實現(xiàn)簡單高效的自動定損。時隔三個月,中國平安推出“智能保險云”,其“智能閃賠”將AI應(yīng)用于車險理賠,重塑作業(yè)流程,實現(xiàn)智能圖片識別、秒級定損、自動精準定價和全流程智能風控阻斷。

螞蟻金服與平安代表了金融科技領(lǐng)域技術(shù)輸出的兩股不同力量。

在以人工智能為代表的新一波技術(shù)浪潮中,技術(shù)特性為進入企業(yè)設(shè)置了較高門檻。一個人工智能項目,模型建立可能一兩周的時間就能完成,但在驗證邏輯完整、正確方面,大數(shù)據(jù)運算占用的IT資源將耗費巨大的成本。資源向頭部企業(yè)集中更為顯著。

螞蟻金服深諳其道,所以,它想做的是利用流量優(yōu)勢逐步建成一個讓中小險企們沉淀下來的“平臺”,為之進入AI時代提供跳板,通過AI賦能中小險企,“團結(jié)”以和巨頭競爭。

而平安產(chǎn)險新近推出的“平安有AI”車險服務(wù)品牌,為觀察這兩股力量提供了全新的視角,特別是在險企數(shù)字化進程不斷加深的背景下??萍假x能,使其更聚焦保險的本質(zhì)—— 產(chǎn)品與服務(wù),同時也使過去幾十年構(gòu)筑的服務(wù)能力能發(fā)揮更大的價值。

科技與效率

理賠是車險服務(wù)最重要的模塊,無論是螞蟻金服的“定損寶”還是平安產(chǎn)險的“智能理賠”,二者都致力于運用人工智能解決車險理賠時效慢、滲漏風險高的行業(yè)痛點。

傳統(tǒng)理賠環(huán)節(jié),流程復(fù)雜、等待時間較長。借助圖片智能定損、語音識別、OCR、人臉識別、人證比對等技術(shù),現(xiàn)在只要用手機拍攝上傳事故車輛受損照片至云端智能定損平臺,簡單案件現(xiàn)場就能賠付到賬。據(jù)悉,平安車險智能理賠最快一起理賠案件從報案到賠付不到5分鐘。

效率的提升,在于梳理業(yè)務(wù)流程節(jié)點,以實際業(yè)務(wù)邏輯搭建算法模型,在多項技術(shù)能力支撐下實現(xiàn)作業(yè)標準化、流程化、自動化運行。

數(shù)據(jù)量和算法被比作人工智能的燃料和發(fā)動機。圖片智能識別是智能定損的關(guān)鍵技術(shù)能力,在深度學習的框架下,通過計算機視覺處理學習過往海量出險圖片數(shù)據(jù),前端輸入圖像數(shù)據(jù)即能夠?qū)崿F(xiàn)對出險車型、受損部位、損失程度的自動判別。而平安的智能理賠向前再多走了一步,其能夠?qū)崿F(xiàn)全國各地車險理賠自動理算,這源于其多年實際業(yè)務(wù)積累針對不同受損情況給出的維修方案、定價及工時數(shù)據(jù)庫。

而在解決行業(yè)滲漏風險方面,平安智能理賠基于每年1000萬+的案件量建立風險數(shù)據(jù)庫,其按實際場景中案件流轉(zhuǎn)過程中的信息設(shè)置底層字段累計記錄,據(jù)此總結(jié)出700多個因子,組合為定損邏輯、損失邏輯等多個風險類型,借助技術(shù)簡化重構(gòu)風險管控流程。據(jù)悉,2017年智能理賠技術(shù)為平安產(chǎn)險控制了80多億元的理賠滲漏。

除了理賠之外,在其推出的新品牌服務(wù)內(nèi)容中,空中門店、510極速查勘、理賠助手等AI應(yīng)用的價值已經(jīng)通過效率改善、NPS提升體現(xiàn),它們的實現(xiàn)與發(fā)展同樣得益于平安產(chǎn)險過去多年業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)積累及對業(yè)務(wù)本質(zhì)的理解。同時在深度學習、機器學習等技術(shù)支撐下,這些AI應(yīng)用在一次次復(fù)用中自我迭代升級,不斷進化。

效率之外

科技應(yīng)用提升了保險價值鏈條每個環(huán)節(jié)的效率,也豐富了觸達客戶的方式。保險天生具備服務(wù)屬性,有其“人性化”的一面,對科技運用絕非停留在提升服務(wù)效率層面就已足夠,在場景中解決痛點,保證體驗也同樣關(guān)鍵。

比如,智能理賠整個過程包括風險識別、出險信息確認、拍攝損失照片、確認賠付金額、客戶身份識別,在實際操作過程中可能會存在一些頁面斷點,出險車主反復(fù)操作、停留在一個頁面很長時間而影響體驗;這時平安車險會主動提供視頻理賠服務(wù),理賠員通過視頻指引出險車主理賠步驟,并從后臺截圖抓取車損影像及單證照片,通過智能圖片定損平臺實現(xiàn)秒級定損,在與車主溝通確認后,將賠款支付到客戶的賬戶中,實現(xiàn)遠程一站式理賠。

在雙方人傷事故中,平安車險推出住院不花錢、出院即賠、人傷全程陪同服務(wù),快速解決傷者住院期間的費用問題,在獲得授權(quán)后,為車主提供代辦理賠單證服務(wù),傷者出院即可獲得賠款,同時在調(diào)解、鑒定、訴訟等環(huán)節(jié)提供全程陪同服務(wù)。

與此同時,平安產(chǎn)險推出首個聚焦車主的公益平臺——億行關(guān)愛,將車主安全駕駛、低碳出行、綠色金融等公益行為轉(zhuǎn)化成公益資金,通過平臺連接公益項目,影響更多人。

當然,更多的服務(wù)會形成更多的成本,這便需要保險科技的進一步迭代和完善,能夠在風控、精算、資源調(diào)配和理賠等各方面進一步優(yōu)化企業(yè)的業(yè)務(wù)體系,從而實現(xiàn)人與人工智能的充分協(xié)作,用效率來降低成本。

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本文摘自:平安產(chǎn)險福建分公司

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