一、ai将怎样影响保险理赔
图像识别很可能会成为在保险行业应用最多的技术。最基本的,可以通过人脸识别、证件识别(还包括不属于图像的声纹识别)等等方式进行身份认证。更重要的,图像识别还可以处理非结构类数据,比如将笔迹、扫描/拍照单据转换成文字,对视频、现场照片进行分类处理等等。
中国平安甚至还提出了利用图像识别进行车险的远程智能定损,总之,作为一项基础技术,图像识别将在保险产业中大有作为。
处理过图片之后,展示出的文字信息就可以利用人工智能来加快处理速度,并弥补员工自身在专业知识上的不足。
在日本就有过这样的案例,据称日本保险公司Fukoku Mutual Life Insurance从2017年1月起,用IBM Watson取代了34名人身保险赔付专员。Watson可以将医院提供的病历、诊疗记录进行扫描,利用NLP技术对这些复杂的资料进行提炼和处理,让员工腾出手来处理关于赔付的其他事宜。同时,人工智能在各个领域的丰富知识,也能让保险公司减少对于高专业度员工的依赖。
通过深度学习技术对已有的数据进行挖掘,也可以带来很多惊喜。比如在车险骗保中,最常见的方法就是投保人伙同维修机构,夸大、虚构维修费用。为了避免这种情况发生,很多保险公司选择用现场勘查、指定维修机构、跳过维修机构定损等等方式来解决,实际上办法要么成本高,要么体验差。
而保险公司往往自己都拥有大量的理赔案例,结合维修机构费用的变化规律,利用深度学习技术可以挖掘出一套动态的定损模型。当客户提出报销修理费用或为客户定损时,可以参考算法模型给出的结果,对于那些明显高于算法结果的,再加入人为核查。
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