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人工智能再下一城,蚂蚁金服向保险行业开放“定损宝”

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  自从2016年AlphaGo击败李世石以来,人工智能战胜人类的消息便不绝于耳。除了让人眼花缭乱的娱乐类人机PK,AI技术对多个行业在应用方面的融合渗透也逐步加深,近年来,雷锋网持续报道了AI在安防、人脸识别、商品识别、银行业务、医疗、个性化推荐等领域的诸多落地案例。如今,人工智能再下一城,6月27日,蚂蚁金服在京召开“定损宝”发布会,宣布首次将深度学习图像技术应用于车险定损的场景中。

  定损宝是什么?

  在交通事故发生后,传统的车险理赔流程是:用户打电话给保险公司,后者派查勘员现场查勘并拍照,然后定损员根据照片评估损伤情况及赔偿金额。在这样的流程中,保险公司收到事故照片后,需要核赔,核价,往往最快半小时后才能确定理赔金额。

  据蚂蚁金服保险事业群总裁尹铭介绍,“定损宝”所做的工作和上面流程中定损员的工作相同,它应用了深度学习图像识别检测技术,通过部署在云端的算法识别事故照片,与保险公司连接后,在几秒钟之内就能给出准确的定损结果,包括受损部件、维修方案及维修价格。

  

  尹铭

  这将帮助保险公司实现简单高效的自动定损,尹铭表示,“定损宝”准确率目前为80%左右,相当于行业10年以上经验的定损专家,而且能够同时处理万级的案件量,不受时间和空间的限制。 目前业内约有10万人从事查勘定损的工作。保险公司应用“定损宝”后,预计可减少查勘定损人员50%的工作量,今后在简单案件处理上无需再配置太多人力。

  定损宝使用的具体流程

  关于定损宝如何使用,尹铭在现场做了演示。

  1、打开定损宝,拍摄一张带车牌的全景照片。

  

  2、拍摄受损部位及细节

  

  大约5秒钟后,定损宝就会给出定损金额明细,以及周围维修厂和4S店的位置,同时还能预测如果理赔的话来年保费的变化情况。

  

  定损宝原理及技术难点

  

  谈及定损宝的原理,蚂蚁金服副总裁、首席数据科学家漆远表示,技术的核心价值在于解决真实世界中的问题,定损宝这项简单的项目背后隐含了所有计算机视觉经典的问题,从数字处理,物体监测和识别,到场景理解和智能决策,背后涉及到目标识别、车辆损失的程度判定,多模态与其他数据的结合,貌似简单的背后其实是不简单的工具。

  关于定损宝的技术难点,尹铭表示,虽然定损宝的工作的过程仅分为3个步骤,但每个步骤中都需要克服很多技术难点。

  1、识别图片

  

  首先要认识不同的车型以及分辨车上不同部位的名称,蚂蚁金服保险事业群副总裁李冠如表示,机器一开始并不认识这些,前期需要“喂”给模型大量的有标记图片供其学习,它才能认出图片中哪里是前机盖、左前大灯、保险杠、格栅等等。面对千万级的车险定损历史图片,首先要对这些杂乱无章的图片进行结构化规整、数据整理、清洗以及必要的标注。这个庞大图像数据库的照片数量以及标签的复杂程度对比ImageNet都要高出一个数量级。

  2、受损程度判定

  

  尹铭表示,损伤程度的判定是整个定损中的核心环节。在真实环境中,照片拍摄的车体损伤非常容易受到反光、阴影、污渍、车体流线型干扰以及拍摄角度的影响,从而造成误判,即使是人眼通过照片观察,也很难区分。定损宝技术团队在分析了多个会对损伤判定造成干扰的因素之后,针对不同的车型、颜色和光照条件进行模型迭代学习,融合多个模型的经验, 产出了现在的定损宝解决方案。该技术能够输出针对各种程度的刮擦、变形、部件的开裂和脱落等损伤的定损结论。

  3、确定维修方案及定价

  

  当受损程度判定完成后,需要提供相应的维修方案,这时候定损宝需要匹配保险行业在车辆维修过程中的一些规则。比如,轻度的剐蹭对应的维修方案为喷漆,中度对应为钣金,重度损伤为更换。除此之外,还有一个重要的环节,那就是定价。到这里,不得不提到汽配件的OE码。

  据雷锋网了解,在汽车制造业中,生产厂商为了方便对零部件进行管理,对每种车型的每个零部件都采用不同的编号来区别分类,这个编号就是OE码。

  维修方案判定出来后,结合承保时的车型,整体传输到配件的数据库读取它们的OE码,然后再传输到保险公司,保险公司形成相应的价格,从而形成一整套解决方案。

  但是由于车型款式众多,同时即使是相同款式的车辆,由于年款、配置的不同,配件的种类也千差万别。李冠如举了个例子,仅别克凯越这一款车,在中国就有51种车型,车灯也有8种,所以还需要大量数据的映射。

  现场人机pk演示及结果

  

  不出雷锋网的意料,现场果然举行了人机PK的环节。一边是机器大脑“定损宝”,一边是保险公司派出的6位经验丰富的定损“老司机”。现场观众从海量图库、万级的真实案例中随机选出了12个案例后,6名定损员和“定损宝”同时收到12组杂乱的图片开始核损。

  6秒07之后,“定损宝”在大屏上瞬间给出的定损结果,包括12个案件车辆的受损部件、维修方案及维修价格。

  同样的流程,6名定损员合力耗时6分48秒才全部完成,这是每个经验丰富的“老司机”分到两个案例,快速审阅几十张图片后,给出的定损结果。

  时间方面,人机pk中机器的时长只需6个人类定损员协作的六十分之一,在整体效率提升的同时,判定的准确率如何?结果显示,12个案件中,10个案件两者判定一致,但有两个案件,定损员和定损宝分别给出了不同的结果,经过资深定损员共同商议后给出判断,一个定损宝正确,一个定损员正确,双方打成平手。

  定损宝会产生什么行业影响?

  面对媒体,尹铭算了笔账:据估计,每年4500万件的私家车保险索赔案中,“定损宝”能覆盖的纯外观损伤案件占比约在60%,以每单案件的平均处理成本150元计算,有望每年为行业节约案件处理成本20亿元。

  不仅如此,“定损宝”还能帮助保险公司挤掉原来缺乏统一标准导致的定损“水分”,减少虚假骗保案件。统计数据显示,车险行业每年500亿的外观件赔款中,约有10%-20%是因上述两种情况造成的理赔渗漏。“定损宝”将有效帮助保险公司减少理赔渗漏的比例。

  据尹铭介绍,“定损宝”能够有效帮助降低理赔运营成本,保险公司经营成本得到改善后,可以有更多的资源投入到用户服务中。

  中小险企也将从中获益,正在进行的商车费改对险企服务能力提出更高要求,尤其中小企业迫切希望通过科技提升服务能力,全国中小财产保险公司联席会主任童清认为,“定损宝”将有效解决中小险企在偏远地区和高峰时段查勘能力不足的问题。

  尹铭在现场也透露,除了首先供保险公司使用外,蚂蚁金服年内还将联合合作保险公司推出面向普通用户的“定损宝”。届时,用户不用在现场漫长等待查勘员,自己拍照就能实现定损,“人人都能成为定损员”,缩短了用户能够领到理赔款的时间。同时“定损宝”将估算对次年保费的影响,帮助用户判断是否需要索赔。

  结语

  发布会当天,漆远演讲的结尾是这样的:

  1942年,盟军在北非的阿拉曼战役歼灭了德军的有生力量,丘吉尔在名为“The End of the Beginning”的著名演讲中说,Now this is not the end.It is not even the beginning of the end.But it is,perhaps,the end of the beginning。用我们的话翻译过来的意思是:互联网上半场结束了,下半场才刚刚开始,蚂蚁金服愿意和大家一起跑起来。

mt.sohu.com true 搜狐媒体平台 https://mt.sohu.com/20170628/n499026576.shtml report 4532 自从2016年AlphaGo击败李世石以来,人工智能战胜人类的消息便不绝于耳。除了让人眼花缭乱的娱乐类人机PK,AI技术对多个行业在应用方面的融合渗透也逐步加深
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