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保险公估的现代化

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保险公估的现代化

发布日期:2020-12-30 作者: 点击:

保险公估机构作为保险产业在核保、核赔环节上实行专业化经营的载体,是保险产业链的重要环节。在互联网、大数据、人工智能等科技手段高速发展的今天,保险公估的技术和组织形态都面临着巨大革新。

用技术手段经营保险公估

保险科技正在打通保险各领域的风险数据链,保险公估公司要用创新技术手段经营保险公估业务,形成细分市场风险数据与定价优势,通过数据生态与新技术应用能力推动行业创新。

保险公估公司要充分利用现代移动通信和互联网技术,搭建高效便捷的网络移动客户服务平台,对传统的保险公估服务流程进行改造,采用“移动终端调度—反欺诈判断—3D查勘—反欺诈判断—理赔库检索—精准定损—反馈公估结果—合作渠道就近服务”的互联网公估方式,克服传统保险公估机构在区域和规模的限制,依靠技术力量创新服务手段,提升客户便捷性和服务效率,最大程度地增加客户黏性。

基于“移动终端调度—反欺诈判断—3D查勘—反欺诈判断—理赔库检索—精准定损—反馈公估结果—合作渠道就近服务”的路线图,保险公估可以借助大数据、人工智能等金融科技开发面向未来的智能公估机器人,其框架如图所示。

通过图可以看出,智能公估机器人系统的关键是基于人工智能的反欺诈系统、3D查勘系统及精准定损系统(智能定损)。以车险为例,笔者详细介绍这三个模块。

智能公估机器人框架的逻辑是保险公估公司依托丰富的风险数据,将车企、汽车经销商、汽车硬件厂商、保险公司、中介公司等车险数据链汇聚到一起,利用智能拍摄、图像分类、VIN码识别等图像自动识别功能,将现场查勘信息录入到专业的理赔反欺诈模型中进行数据深度挖掘与校验,实现欺诈风险的自主识别。对于可信案件,继续通过数据搜集引擎与管理平台,在车型配件库、定损逻辑库、复核减损库、人伤与临床库中进行检索,快速呈现公估结果。通过整合渠道资源库,构建多方共赢的渠道数据融合模式,从而为开展查勘、定损、理算与后续服务等环节提供技术支持,减少人工参与的必要性,降低企业成本,提升保险公估服务效率。

反欺诈系统

反欺诈系统,主要是借助强大的规则引擎和庞大的车辆基础数据库,通过确定分析目标、数据抽取和清理、数据建模与比对,对案件中的重复索赔、故意制造事故、酒驾换驾、历史出险、关联关系、照片是否被修改、团伙作案等风险点进行自动检测和筛选,然后将数理模型得到的结果与实际经验相结合,再经过反复的模型效果评估和模型优化后,最终得到综合评分方案,实现对案件风险的快速识别与认定。

反欺诈系统的核心是“三大模型”,分别是结合行业车险数据构建的“从车模型”,通过财务、消费、信用、医疗等数据构建的以人为中心的多维评分的“从人模型”,以及整合业内权威专家、充分解读行业最新动态、精准预估未来行业发展趋势后,将经验、政策、趋势、数据进行有机集合后所提炼出的“行业管理经验模型”。

反欺诈系统“三大模型”的背后关键是算法。

3D查勘系统

3D查勘系统,主要是借助客户端、传感器等器件对事故现场的外界环境进行图像识别、语音识别、表情识别、动作识别、情绪识别的车险查勘与救援工具。

3D查勘系统主要是基于模式识别基础理论、图像处理与计算机视觉以及语音语言信息处理等技术,借助人类模式识别的机理和有效的计算方法,实现查勘过程的智能化。

3D查勘系统的目标是用AI充当人类的眼睛和大脑,即便是一名普通的车险客户,都可以在不用等待查勘人员的情况下,实现事故现场的自主查勘,有效提高查勘效率;同时,客户可根据系统的引导,做好受损车辆、人员的减损防范措施。在危机情况下,3D查勘系统更可充当一个求救工具,实现事故现场最短距离的有效救援。

精准定损系统

精准定损系统,主要是基于深度学习和AI技术的车险自动定损的解决方案。该系统首先实现对各种格式的查勘与定损数据、配件与工时价格进行标准化处理;然后通过与配件库、工时数据库进行比对,判别配件价格、工时的合理性,由系统自动给予相应的减损、免赔意见;对于系统判断为情形复杂的案件,由系统自动转入人工处理,最终由汽车专家结合汽车构造原理及事故碰撞逻辑,评估维修方案合理性,给予相应的减损、免赔意见。

精准定损系统,旨在提高定损和公估的工作效率,利用当前5G网络技术,在云端服务器的算法模型根据用户输入进行判定,在几秒内给出准确的定损、公估结论。

目前,一些公司陆续推出了精准定损系统,但总体来看各家还处于研发阶段。但可以预见的是,用人工智能模拟车险定损环节中的人工作业流程,可以帮助保险业实现简单高效的自动定损,挤掉原来缺乏统一标准而导致的定损“水分”,减少虚假骗保案件,从而降低整个保险业的理赔运营成本,更好地将资源用于保险消费者的服务之上。


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