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人工智能推动理赔更智能 拓展安防产品技术新应用
2019/9/27 11:17:00   中国安防行业网      关键字:人工智能 理赔 智能 安防产品      浏览量:
智能理赔主要是利用人工智能等相关技术代替传统的劳动密集型作业方式,明显简化理赔处理过程。 近年来保险公司积极运用大数据、云计算、物联网、人工智能和区块链等技术在理赔服务端开展尝试,图像识别技术实现了快速定损和反欺诈识别。

  智能理赔主要是利用人工智能等相关技术代替传统的劳动密集型作业方式,明显简化理赔处理过程。
  一、智能理赔的主要环节及人工智能技术优势

  以车险智能理赔为例,通过综合运用声纹识别、图像识别、机器学习等核心技术,经过快速核身、精准识别、一键定损、自动定价、科学推荐、智能支付这六个主要环节实现车险理赔的快速处理,克服了以往理赔过程中出现的欺诈骗保、理赔时间长、赔付纠纷多等问题。根据统计,智能理赔可以为整个车险行业带来40%以上的运营效能提升,减少50%的查勘定损人员工作量,将理赔时效从过去的3天缩短至30分钟,明显提升用户满意度。
  二、人工智能在智能理赔领域的创新
  近年来保险公司积极运用大数据、云计算、物联网、人工智能和区块链等技术在理赔服务端开展尝试,图像识别技术实现了快速定损和反欺诈识别。
  (一)图像识别技术提高理赔效率
  图像识别可以通过人脸识别、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。在理赔环节,基于图像识别技术,能快速查勘、核损、定损和反欺诈识别,较比传统的人工核损流程极为节省时间,能明显提升理赔效率,降低骗保概率。采用智能理赔风险输入、加工和预警输出,能够定义风控规则进行筛查,完善理赔风险闭环管理机制。
  (二)精准高风险识别
  通过大数据,能提高信息搜索、流转效率与准确度,自动识别场景中的风险,对保险操作风险进行积极管理,提升服务时效和服务质量。
  基于人工智能建模技术的开发,相比传统的智能风控技术,模型拥有强大的自学习能力。从数据自身特点出发,以异常行为作为学习规则,通过自聚类、回归分析等技术手段对合规、合理与高风险医疗行为搭建分类器,结合健康险政策、规范化路径及医疗知识库,对案件的输出配备相应的医学和政策解释,作为核查及控费的指导依据。
  三、智能理赔中安防产品技术应用
  (一)人脸识别和语音识别技术
  保险理赔需要确认身份,通过人脸识别技术和语音识别技术可以准确的识别被保人的面部特征,从而确认是不是被保人。
  保险企业开通人脸识别办业务的功能,可以足不出户办理业务,保单保全、变更、修改地址、退保等操作,不用去线下柜台直接拍照上传即可,直接识别客户的面部特征,瞬间确认是否是客户本人。
  (二)智能识别证件,光学字符识别技术
  当用户在提交理赔申请资料时,可以快速精准的抓取到证件上的数据信息,用户个人信息识别,轻而易举完成。
  (三)大数据风控模型提高效率
  利用大数据模型以及风控模型,生成风控规则,并查询客户以前的征信数据和出险数据进行筛选排查,从而提高风控水平,也提高了服务意识。
  具体应用有以下几方面:
  1.智能客服
  智能客服在保险业应用很广泛,减轻客服工作量,提高效率,实时承保,实时咨询。
  2.智能定损
  保险公司往往自己都拥有大量的理赔案例,结合以往的理赔案件,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。
  3.智能核保项目
  当用户不完全符合健康告知的时候,不用一票否决,而是可以具体情况具体分析,让用户可以根据问卷流程了解用户目前的身体健康状况,从而得出核保结论,确认是否可以投保,此项目也是对客户人性化处理的体现。
  人工智能在保险行业可以发挥极其重要的作用,在基于数据、规则,通过算法计算,机器可以更聪明地辅助于人,成为保险从业者们的贴心助手。

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