ATEC倒计时15天|国内首个车险图像定损背后的AI技术(赠门票)

简介:

430555d6bb8b39bfa11237b737a527c0e2e3f68a

小蚂蚁说:

考虑到加速回报定律,过去20年,科技对日常生活的改变可能比我们想象中的更丰富和立体。

只是,看不见,摸不着的技术是如何悄无声息地进行着这场革命?又是哪些技术完成了让“鸡毛蒜皮”更加便捷、高效的改变?

在距离2018年ATEC峰会还有三十天的时候,我们启动这个海报系列,希望通过不同时空下,30个不同场景的对比,讲述科技如何惊艳了时光。这是蚂蚁科技的故事,是蚂蚁科技客户们的故事,更是我们每一个人的故事。

ATEC倒计时15天|国内首个车险图像定损背后的AI技术(赠门票)

蚂蚁金服图像定损技术,让人人都能成为定损员!

去年6月,蚂蚁金服对车险行业定制上线「定损宝」,这是图像定损技术首次在车险领域实现的一款商业应用。定损宝将过去由人工肉眼判定车损的环节升级成用人工智能做标准化统一定损,时间更短、准确率更高。不到一年里,「定损宝」已为太平、大地、阳光、安盛天平等多家保险公司提供定损、定价调用服务超过千万次,共计节省定损人员工作量超75万个小时,为车险业节省超20亿元的理赔成本。

今年5月,定损宝技术版本正式升级,包括将图像识别升级成准确率更高的视频识别,将开放技术平台,从与保险公司一对一理赔系统对接升级成未来保险公司可自助接入定损宝。

1. 车主自行定损、进一步减少理赔渗漏比例

将图像识别技术应用在车险定损领域,解决了对不规则车辆损伤进行识别的行业难题,用AI充当定损员的眼睛和大脑,可在减少查勘定损人员繁杂工作量的同时,提高标准化定损的准确率。

车辆损伤后车主自己拿手机,按照系统指引拍摄一段视频,随即就能在手机上看到车辆损伤的情况,需要怎样的维修,以及保险可以赔付的金额。用户再不用担心定少了或者定漏了,也缩短了能够领到理赔款的时间。

对于升级版本,蚂蚁金服介绍,「要真正提升用户的查勘定损体验,最好是用户随手拍照就能实现定损,人人都能成为定损员。」

「为了让普通车主随手拍也能达到专业查勘定损人员的效果,我们应用了大量新技术,光专利数就达到了46项,是上一代产品的两倍还要多。」

由于视频相较于图片而言,反馈给机器分析的综合信息量更大,可使定损宝的准确率呈几何式提高,再加上使用群体从专业定损员扩大至普通车主后,会让车险理赔环节更彻底地挤掉原本缺乏标准、难以判断的「水分」,更高效帮助保险公司减少理赔渗漏的比例。

据统计,过去一年「定损宝」已经为行业节省案例处理成本超过10亿元,减少理赔渗透约10亿元。从图片识别升级成视频识别后,增强版的反欺诈技术甚至能够识别是本次事故损伤还是旧损伤,更进一步帮助行业减少虚假骗保案件。

除技术升级外,新版「定损宝」面向行业开放的方式也发生了变化,此前需要系统逐一对接各家保险公司,很快,定损宝将成为标准化的技术平台,保险公司可以自行开发对接,通过平台化的方式提供给保险公司,以更好地服务用户。

2. 科技成保险业高质量发展的重要引擎

太平财险总经理于泽表示,「定损宝1.0给我们理赔定损降低成本、减少支出的同时,大幅提升了定损效率,提高了客户满意度。定损宝2.0版普通用户能自助定损,可以让我们的定损队伍聚焦到复杂事故的处理上,对公司定损能力是很好的补充和帮助。」

蚂蚁金服正在致力于用技术与保险公司共同提升效率和用户体验,通过「定损宝」等技术创新,助力保险业高质量发展,未来会有越来越多的保险公司能应用到这些创新性技术。

尽管人工智能的应用在车险领域日臻成熟,但汽车产业也在高速智能化发展。随着IoT物联网应用的普及,车辆的传感设备将极大简化事故后车辆损失数据的收集过程,通过IoT传感设备,自动识别车辆和周围物品损失。

蚂蚁金服保险事业群总裁尹铭说:“我们已经预见到定损宝被取代的那一天”。他认为,这些可预见的变化也会引导车险模式的彻底重构。目前定损宝是基于图像或视频的识别定损,而未来,「也许图像和视频的采集环节都不用了,车辆传感设备会自动解决定损理赔问题。」

官方福利(ATEC赠票)

2018年9月19日,一年一度的蚂蚁金服ATEC科技探索大会将作为云栖大会的一部分在云栖小镇再次召开。持续关注“蚂蚁金服科技”官方微信账号,了解更多一手信息!

想参加今年的蚂蚁金服ATEC科技探索大会?请在公众号内本文的评论区下方留下你的精彩评论,我们将会每天都抽取点赞数最高的前三名分别送出一张云栖大会单日门票一张!(友情提示:转发本文至朋友圈可能点赞更多哦~)

— END —

ATEC倒计时15天|国内首个车险图像定损背后的AI技术(赠门票)
目录
相关文章
|
17天前
|
传感器 人工智能 自动驾驶
构建未来:利用AI技术优化城市交通系统
【4月更文挑战第27天】 随着城市化的快速发展,交通拥堵已成为全球城市的普遍问题。本文探讨了人工智能(AI)技术在缓解城市交通压力、提升交通效率方面的应用前景。通过分析智能信号控制、交通流量预测、自动驾驶车辆以及公共交通优化等关键技术的实际案例,评估了AI在现代交通系统中的潜力与挑战。本研究不仅展示了AI技术在改善城市交通中的有效性,同时也指出了实施过程中需要克服的技术和社会障碍。
|
1天前
|
人工智能 IDE Devops
通义灵码技术解析,打造 AI 原生开发新范式
本文第一部分先介绍 AIGC 对软件研发的根本性影响,从宏观上介绍当下的趋势;第二部分将介绍 Copilot 模式,第三部分是未来软件研发 Agent 产品的进展。
|
1天前
|
人工智能 自然语言处理 搜索推荐
阿里通义千问的这次升级不仅带来了实实在在的利好,也为我们展示了AI技术的巨大潜力和广阔前景
【5月更文挑战第13天】阿里通义千问3月22日升级,开放1000万字长文档处理功能,成为全球处理容量最大的AI应用,超越ChatGPT等。此升级助力用户(如金融分析师、法律人士、科研人员)高效处理文档,提升工作效率,并推动AI在各行业深入应用,加速数字化转型。未来,通义千问可能发展更强大的自然语言处理能力、拓宽应用场景及提供智能个性化推荐,展现AI技术潜力与前景。
12 2
|
1天前
|
存储 机器学习/深度学习 人工智能
新一代数据库技术:融合AI的智能数据管理系统
传统数据库管理系统在数据存储和查询方面已经取得了巨大的成就,但随着数据量的不断增长和应用场景的多样化,传统数据库已经难以满足日益增长的需求。本文将介绍一种新一代数据库技术,即融合了人工智能技术的智能数据管理系统。通过结合AI的强大能力,这种系统能够实现更高效的数据管理、更智能的数据分析和更精准的数据预测,为用户带来全新的数据管理体验。
|
2天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
构建高效AI系统:深度学习优化技术解析
【5月更文挑战第12天】 随着人工智能技术的飞速发展,深度学习已成为推动创新的核心动力。本文将深入探讨在构建高效AI系统中,如何通过优化算法、调整网络结构及使用新型硬件资源等手段显著提升模型性能。我们将剖析先进的优化策略,如自适应学习率调整、梯度累积技巧以及正则化方法,并讨论其对模型训练稳定性和效率的影响。文中不仅提供理论分析,还结合实例说明如何在实际项目中应用这些优化技术。
|
4天前
|
数据采集 人工智能 自然语言处理
如何通过AI技术提升内容生产的效率和质量
利用AI提升内容生产效率涉及智能策划(数据分析、热点追踪)、自动化生成(文字、多媒体)、编辑优化(语法检查、事实核查)、个性化推荐、内容审核和合规性检查,以及数据分析反馈。AI通过减少人力成本、增强质量和吸引力,助力内容创新,预示着内容创作新时代的到来。
19 3
|
4天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
AI技术的应用和发展
【5月更文挑战第10天】AI技术的应用和发展
22 1
|
4天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
【热门话题】如何通过AI技术提升内容生产的效率与质量
本文探讨AI技术如何提升内容生产的效率与质量。通过自然语言处理(NLP)实现智能摘要、自动写作和语言风格优化;计算机视觉用于图像识别和智能设计,提升视频与图像内容生产;数据分析与预测帮助精准洞察受众需求和预测内容趋势;AI推荐系统实现个性化信息流,优化用户体验。尽管AI带来变革,但需结合人类创意与伦理监督,以促进内容产业健康发展。
18 3
|
5天前
|
人工智能 自然语言处理 算法
探讨如何通过AI技术提升内容生产的效率和质量
AI技术在内容生产中扮演重要角色,包括自动生成文章、自动审核内容、个性化推荐、数据分析以及翻译和语音识别,显著提升效率和质量。然而,使用AI时需注意信息安全、隐私和算法偏见问题,应合理结合人工与AI以实现最佳效果。
|
7天前
|
存储 机器学习/深度学习 人工智能
RAG:AI大模型联合向量数据库和 Llama-index,助力检索增强生成技术
RAG:AI大模型联合向量数据库和 Llama-index,助力检索增强生成技术
RAG:AI大模型联合向量数据库和 Llama-index,助力检索增强生成技术