從人到人工智能，車(chē)險服務(wù)AI化還有多大想象空間？

　　“移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)只是前菜，人工智能才是主菜ai傾斜字體。”2017年上半年，李彥宏有過(guò)這般判斷。可上菜的速度之快，恐怕是他始料未及的。隨著(zhù)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(chǎng)的應用呈爆發(fā)式增長(cháng)。

　　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(chǎng)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ai傾斜字體。而業(yè)界對于科技工具價(jià)值的定位愈加清晰，從而更聚焦主業(yè)，回歸本源。

　　車(chē)險服務(wù)AI應用的兩股力量

　　每次技術(shù)革新都會(huì )給市場(chǎng)引入新的變量，這次保險業(yè)迎來(lái)了跨界競爭者ai傾斜字體。

　　去年6月，螞蟻金服宣布向保險行業(yè)全面開(kāi)放技術(shù)產(chǎn)品“定損寶”，用AI（人工智能）模擬車(chē)險定損環(huán)節中的人工作業(yè)流程，幫助保險公司實(shí)現簡(jiǎn)單高效的自動(dòng)定損ai傾斜字體。時(shí)隔三個(gè)月，中國平安推出“智能保險云”，其“智能閃賠”將AI應用于車(chē)險理賠，重塑作業(yè)流程，實(shí)現智能圖片識別、秒級定損、自動(dòng)精準定價(jià)和全流程智能風(fēng)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ai傾斜字體。

　　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(jìn)入企業(yè)設置了較高門(mén)檻ai傾斜字體。一個(gè)人工智能項目，模型建立可能一兩周的時(shí)間就能完成，但在驗證邏輯完整、正確方面，大數據運算占用的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(zhù)。

　　螞蟻金服深諳其道，所以，它想做的是利用流量?jì)?yōu)勢逐步建成一個(gè)讓中小險企們沉淀下來(lái)的“平臺”，為之進(jìn)入AI時(shí)代提供跳板，通過(guò)AI賦能中小險企，“團結”以和巨頭競爭ai傾斜字體。

　　而平安產(chǎn)險新近推出的“平安有AI”車(chē)險服務(wù)品牌，為觀(guān)察這兩股力量提供了全新的視角，特別是在險企數字化進(jìn)程不斷加深的背景下ai傾斜字體。科技賦能，使其更聚焦保險的本質(zhì)—— 產(chǎn)品與服務(wù)，同時(shí)也使過(guò)去幾十年構筑的服務(wù)能力能發(fā)揮更大的價(jià)值。

　　科技與效率

　　理賠是車(chē)險服務(wù)最重要的模塊，無(wú)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(chē)險理賠時(shí)效慢、滲漏風(fēng)險高的行業(yè)痛點(diǎn)ai傾斜字體。

　　傳統理賠環(huán)節，流程復雜、等待時(shí)間較長(cháng)ai傾斜字體。借助圖片智能定損、語(yǔ)音識別、OCR、人臉識別、人證比對等技術(shù)，現在只要用手機拍攝上傳事故車(chē)輛受損照片至云端智能定損平臺，簡(jiǎn)單案件現場(chǎng)就能賠付到賬。據悉，平安車(chē)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)流程節點(diǎn)，以實(shí)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(shí)現作業(yè)標準化、流程化、自動(dòng)化運行ai傾斜字體。

　　數據量和算法被比作人工智能的燃料和發(fā)動(dòng)機ai傾斜字體。圖片智能識別是智能定損的關(guān)鍵技術(shù)能力，在深度學(xué)習的框架下，通過(guò)計算機視覺(jué)處理學(xué)習過(guò)往海量出險圖片數據，前端輸入圖像數據即能夠實(shí)現對出險車(chē)型、受損部位、損失程度的自動(dòng)判別。而平安的智能理賠向前再多走了一步，其能夠實(shí)現全國各地車(chē)險理賠自動(dòng)理算，這源于其多年實(shí)際業(yè)務(wù)積累針對不同受損情況給出的維修方案、定價(jià)及工時(shí)數據庫。

　　而在解決行業(yè)滲漏風(fēng)險方面，平安智能理賠基于每年1000萬(wàn)+的案件量建立風(fēng)險數據庫，其按實(shí)際場(chǎng)景中案件流轉過(guò)程中的信息設置底層字段累計記錄，據此總結出700多個(gè)因子，組合為定損邏輯、損失邏輯等多個(gè)風(fēng)險類(lèi)型，借助技術(shù)簡(jiǎn)化重構風(fēng)險管控流程ai傾斜字體。據悉，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)內容中，空中門(mén)店、510極速查勘、理賠助手等AI應用的價(jià)值已經(jīng)通過(guò)效率改善、NPS提升體現，它們的實(shí)現與發(fā)展同樣得益于平安產(chǎn)險過(guò)去多年業(yè)務(wù)數據積累及對業(yè)務(wù)本質(zhì)的理解ai傾斜字體。同時(shí)在深度學(xué)習、機器學(xué)習等技術(shù)支撐下，這些AI應用在一次次復用中自我迭代升級，不斷進(jìn)化。

　　效率之外

　　科技應用提升了保險價(jià)值鏈條每個(gè)環(huán)節的效率，也豐富了觸達客戶(hù)的方式ai傾斜字體。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(chǎng)景中解決痛點(diǎn)，保證體驗也同樣關(guān)鍵。

　　比如，智能理賠整個(gè)過(guò)程包括風(fēng)險識別、出險信息確認、拍攝損失照片、確認賠付金額、客戶(hù)身份識別，在實(shí)際操作過(guò)程中可能會(huì )存在一些頁(yè)面斷點(diǎn)，出險車(chē)主反復操作、停留在一個(gè)頁(yè)面很長(cháng)時(shí)間而影響體驗；這時(shí)平安車(chē)險會(huì )主動(dòng)提供視頻理賠服務(wù)，理賠員通過(guò)視頻指引出險車(chē)主理賠步驟，并從后臺截圖抓取車(chē)損影像及單證照片，通過(guò)智能圖片定損平臺實(shí)現秒級定損，在與車(chē)主溝通確認后，將賠款支付到客戶(hù)的賬戶(hù)中，實(shí)現遠程一站式理賠ai傾斜字體。

　　在雙方人傷事故中，平安車(chē)險推出住院不花錢(qián)、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(wèn)題，在獲得授權后，為車(chē)主提供代辦理賠單證服務(wù)，傷者出院即可獲得賠款，同時(shí)在調解、鑒定、訴訟等環(huán)節提供全程陪同服務(wù)ai傾斜字體。

　　與此同時(shí)，平安產(chǎn)險推出首個(gè)聚焦車(chē)主的公益平臺——億行關(guān)愛(ài)，將車(chē)主安全駕駛、低碳出行、綠色金融等公益行為轉化成公益資金，通過(guò)平臺連接公益項目，影響更多人ai傾斜字體。

　　當然，更多的服務(wù)會(huì )形成更多的成本，這便需要保險科技的進(jìn)一步迭代和完善，能夠在風(fēng)控、精算、資源調配和理賠等各方面進(jìn)一步優(yōu)化企業(yè)的業(yè)務(wù)體系，從而實(shí)現人與人工智能的充分協(xié)作，用效率來(lái)降低成本ai傾斜字體。