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| 本文作者： 谷磊 | 2017-06-28 17:45 |
自從2016年AlphaGo擊敗李世石以來，人工智能戰勝人類的消息便不絕于耳。除了讓人眼花繚亂的娛樂類人機PK，AI技術對多個行業在應用方面的融合滲透也逐步加深，近年來，雷鋒網持續報道了AI在安防、人臉識別、商品識別、銀行業務、醫療、個性化推薦等領域的諸多落地案例。如今，人工智能再下一城，6月27日，螞蟻金服在京召開“定損寶”發布會，宣布首次將深度學習圖像技術應用于車險定損的場景中。
在交通事故發生后，傳統的車險理賠流程是：用戶打電話給保險公司，后者派查勘員現場查勘并拍照，然后定損員根據照片評估損傷情況及賠償金額。在這樣的流程中，保險公司收到事故照片后，需要核賠，核價，往往最快半小時后才能確定理賠金額。
據螞蟻金服保險事業群總裁尹銘介紹，“定損寶”所做的工作和上面流程中定損員的工作相同，它應用了深度學習圖像識別檢測技術，通過部署在云端的算法識別事故照片，與保險公司連接后，在幾秒鐘之內就能給出準確的定損結果，包括受損部件、維修方案及維修價格。
尹銘
這將幫助保險公司實現簡單高效的自動定損，尹銘表示，“定損寶”準確率目前為80%左右，相當于行業10年以上經驗的定損專家，而且能夠同時處理萬級的案件量，不受時間和空間的限制。 目前業內約有10萬人從事查勘定損的工作。保險公司應用“定損寶”后，預計可減少查勘定損人員50%的工作量，今后在簡單案件處理上無需再配置太多人力。
關于定損寶如何使用，尹銘在現場做了演示。
1、打開定損寶，拍攝一張帶車牌的全景照片。
2、拍攝受損部位及細節
大約5秒鐘后，定損寶就會給出定損金額明細，以及周圍維修廠和4S店的位置，同時還能預測如果理賠的話來年保費的變化情況。
談及定損寶的原理，螞蟻金服副總裁、首席數據科學家漆遠表示，技術的核心價值在于解決真實世界中的問題，定損寶這項簡單的項目背后隱含了所有計算機視覺經典的問題，從數字處理，物體監測和識別，到場景理解和智能決策，背后涉及到目標識別、車輛損失的程度判定，多模態與其他數據的結合，貌似簡單的背后其實是不簡單的工具。
關于定損寶的技術難點，尹銘表示，雖然定損寶的工作的過程僅分為3個步驟，但每個步驟中都需要克服很多技術難點。
首先要認識不同的車型以及分辨車上不同部位的名稱，螞蟻金服保險事業群副總裁李冠如表示，機器一開始并不認識這些，前期需要“喂”給模型大量的有標記圖片供其學習，它才能認出圖片中哪里是前機蓋、左前大燈、保險杠、格柵等等。面對千萬級的車險定損歷史圖片，首先要對這些雜亂無章的圖片進行結構化規整、數據整理、清洗以及必要的標注。這個龐大圖像數據庫的照片數量以及標簽的復雜程度對比ImageNet都要高出一個數量級。
尹銘表示，損傷程度的判定是整個定損中的核心環節。在真實環境中，照片拍攝的車體損傷非常容易受到反光、陰影、污漬、車體流線型干擾以及拍攝角度的影響，從而造成誤判，即使是人眼通過照片觀察，也很難區分。定損寶技術團隊在分析了多個會對損傷判定造成干擾的因素之后，針對不同的車型、顏色和光照條件進行模型迭代學習，融合多個模型的經驗, 產出了現在的定損寶解決方案。該技術能夠輸出針對各種程度的刮擦、變形、部件的開裂和脫落等損傷的定損結論。
當受損程度判定完成后，需要提供相應的維修方案，這時候定損寶需要匹配保險行業在車輛維修過程中的一些規則。比如，輕度的剮蹭對應的維修方案為噴漆，中度對應為鈑金，重度損傷為更換。除此之外，還有一個重要的環節，那就是定價。到這里，不得不提到汽配件的OE碼。
據雷鋒網了解，在汽車制造業中，生產廠商為了方便對零部件進行管理，對每種車型的每個零部件都采用不同的編號來區別分類，這個編號就是OE碼。
維修方案判定出來后，結合承保時的車型，整體傳輸到配件的數據庫讀取它們的OE碼，然后再傳輸到保險公司，保險公司形成相應的價格，從而形成一整套解決方案。
但是由于車型款式眾多，同時即使是相同款式的車輛，由于年款、配置的不同，配件的種類也千差萬別。李冠如舉了個例子，僅別克凱越這一款車，在中國就有51種車型，車燈也有8種，所以還需要大量數據的映射。
不出雷鋒網的意料，現場果然舉行了人機PK的環節。一邊是機器大腦“定損寶”，一邊是保險公司派出的6位經驗豐富的定損“老司機”。現場觀眾從海量圖庫、萬級的真實案例中隨機選出了12個案例后，6名定損員和“定損寶”同時收到12組雜亂的圖片開始核損。
6秒07之后，“定損寶”在大屏上瞬間給出的定損結果，包括12個案件車輛的受損部件、維修方案及維修價格。
同樣的流程，6名定損員合力耗時6分48秒才全部完成，這是每個經驗豐富的“老司機”分到兩個案例，快速審閱幾十張圖片后，給出的定損結果。
時間方面，人機pk中機器的時長只需6個人類定損員協作的六十分之一，在整體效率提升的同時，判定的準確率如何？結果顯示，12個案件中，10個案件兩者判定一致，但有兩個案件，定損員和定損寶分別給出了不同的結果，經過資深定損員共同商議后給出判斷，一個定損寶正確，一個定損員正確，雙方打成平手。
面對媒體，尹銘算了筆賬：據估計，每年4500萬件的私家車保險索賠案中，“定損寶”能覆蓋的純外觀損傷案件占比約在60%，以每單案件的平均處理成本150元計算，有望每年為行業節約案件處理成本20億元。
不僅如此，“定損寶”還能幫助保險公司擠掉原來缺乏統一標準導致的定損“水分”，減少虛假騙保案件。統計數據顯示，車險行業每年500億的外觀件賠款中，約有10%-20%是因上述兩種情況造成的理賠滲漏。“定損寶”將有效幫助保險公司減少理賠滲漏的比例。
據尹銘介紹，“定損寶”能夠有效幫助降低理賠運營成本，保險公司經營成本得到改善后，可以有更多的資源投入到用戶服務中。
中小險企也將從中獲益，正在進行的商車費改對險企服務能力提出更高要求，尤其中小企業迫切希望通過科技提升服務能力，全國中小財產保險公司聯席會主任童清認為，“定損寶”將有效解決中小險企在偏遠地區和高峰時段查勘能力不足的問題。
尹銘在現場也透露，除了首先供保險公司使用外，螞蟻金服年內還將聯合合作保險公司推出面向普通用戶的“定損寶”。屆時，用戶不用在現場漫長等待查勘員，自己拍照就能實現定損，“人人都能成為定損員”，縮短了用戶能夠領到理賠款的時間。同時“定損寶”將估算對次年保費的影響，幫助用戶判斷是否需要索賠。
發布會當天，漆遠演講的結尾是這樣的：
1942年，盟軍在北非的阿拉曼戰役殲滅了德軍的有生力量，丘吉爾在名為“The End of the Beginning”的著名演講中說，Now this is not the end.It is not even the beginning of the end.But it is,perhaps,the end of the beginning。用我們的話翻譯過來的意思是：互聯網上半場結束了，下半場才剛剛開始，螞蟻金服愿意和大家一起跑起來。
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