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螞蟻金服推出“定損寶”,“AI+保險”原來可以這樣落地

螞蟻金服推出“定損寶”,“AI+保險”原來可以這樣落地

  速途網6月27日消息(報道:李楠)
今天下午,螞蟻金服宣布向保險行業全面開放技術產品“定損寶”,用AI(人工智能)模擬車險定損環節中的人工作業流程,幫助保險公司實現簡單高效的自動定損。這也是圖像定損技術首次在車險領域實現商業應用。

  “成熟一個,開放一個”! Techfin下的保險

  兩周前的螞蟻財富開放大會上,螞蟻金服宣布向基金公司、銀行開放財富號和AI技術。螞蟻金服CEO井賢棟在會上表示,螞蟻金服在過去幾年積累的金融云計算、風險管理、人工智能、信用體系等一系列技術能力都會全面向金融機構開放,“成熟一個開放一個”。

  此次定損寶就是螞蟻金服向金融機構開放AI技術的又一項應用。螞蟻金服保險事業群總裁尹銘在發布會現場表示,保險作為螞蟻金服techfin戰略下開放的重要領域,要做的是“保險科技”,未來將專注做技術,“用技術助力保險機構,以此更好地服務個人消費者和中小企業。”

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  其實,此前螞蟻金服AI已經落地。去年雙十一期間,螞蟻金服推出“生鮮腐爛險”,被媒體稱作特色保險。而此次螞蟻金服推出的“定損寶”,在尹銘看來則是該保險在汽車領域的應用。

  在發布會現場,尹銘表示除了首先供保險公司使用外,螞蟻金服年內還將聯合合作保險公司推出面向普通用戶的“定損寶”。屆時,用戶不用在現場漫長等待查勘員,自己拍照就能實現定損,“人人都能成為定損員”,縮短了用戶能夠領到理賠款的時間。同時“定損寶”將估算對次年保費的影響,幫助用戶判斷是否需要索賠。

  AI落地,定損寶有哪些行業意義?

  據速途網了解,在傳統的理賠流程中,保險公司收到事故照片后,需要核賠,核價,往往最快需要半小時后才能確定理賠金額。

  今天,螞蟻金服應用深度學習圖像識別技術研發的“定損寶”,實際上解決了對不規則車輛損傷進行識別的行業難題,用AI充當定損員的眼睛和大腦,通過算法識別事故照片,與保險公司連接后,幾秒內就能給出準確的定損結果,包括受損部件、維修方案及維修價格。

  螞蟻金服保險事業群總裁尹銘給現場展示了這樣一組數據:據估計,每年4500萬件的私家車保險索賠案中,“定損寶”能覆蓋的純外觀損傷案件占比約在60%,以每單案件的平均處理成本150元計算,有望每年為行業節約案件處理成本20億元。

  同時,速途網還了解到,“定損寶”能幫助保險公司擠掉原來缺乏統一標準導致的定損“水分”,減少虛假騙保案件。統計數據顯示,車險行業每年500億的外觀件賠款中,約有10%-20%是因上述兩種情況造成的理賠滲漏。“定損寶”將有效幫助保險公司減少理賠滲漏的比例。

  此外,“定損寶”能夠有效幫助降低理賠運營成本,保險公司經營成本得到改善后,可以有更多的資源投入到用戶服務中。

  中小險企也將從中獲益。“正在進行的商車費改對險企服務能力提出更高要求,尤其中小企業迫切希望通過科技提升服務能力,”全國中小財產保險公司聯席會主任童清認為,“定損寶”將有效解決中小險企在偏遠地區和高峰時段查勘能力不足的問題。

  在發布會現場,尹銘表示除了首先供保險公司使用外,螞蟻金服年內還將聯合合作保險公司推出面向普通用戶的“定損寶”。屆時,用戶不用在現場漫長等待查勘員,自己拍照就能實現定損,“人人都能成為定損員”,縮短了用戶能夠領到理賠款的時間。同時“定損寶”將估算對次年保費的影響,幫助用戶判斷是否需要索賠。

  人機PK,定損寶還有上升空間

  每每說到AI,人們都愿意將其與人類的工作效率進行對比。此次發布會上,螞蟻金服特別邀請6位資深車險定損員與“定損寶”對于12個車輛案例進行定損PK。

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  此次PK的重點在于定損時間、定損準確度、定損金額等方面。“定損寶”在現場耗時6秒07出具鑒定結果,6位定損員總耗時6分48秒09出具鑒定結果。其中,AI與定損員在兩個案例中出現不同,經過定損員的復議,其中一例定損員出現錯誤,其中一例“定損寶”未檢出。可以說,AI與專業定損員在定損準確度方面打了個平手,但AI耗時明顯更短。

  螞蟻金服首席數據科學家漆遠在現場表示,定損寶是基于計算機視覺的產品。同時他也透露了“定損寶”產品研發中一些不為人知的故事。

  “我們當時把所有同學跟我們的保險業務部的同學一起送到前線,一起看這個車的問題,慢慢的學習,而這個背后不是簡單的圖象識別的問題,他是一系列的技術,他有視覺的問題,有決策的問題,這個問題出的不是很嚴重,這里面有師傅級的判斷,可以輕度維修的還是需要更換的。”漆遠講述的這個故事,向在場嘉賓展示了“定損寶”產品的專業。

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  談到AI技術的應用落地,螞蟻金服首席數據科學家漆遠表示“技術的核心價值在于解決真實世界中的問題,而定損寶這項簡單的項目背后隱含了所有計算機視覺經典的問題,從數字處理,到物體監測和識別,到場景理解到智能決策,背后涉及到目標識別、檢測到車輛損失的程度判定,到多模態的結合甚至其他數據的結合才能產生一個非常簡單結果,貌似簡單的背后其實是不簡單的工具。”

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