此前36氪介紹了一家計(jì)算機(jī)視覺(jué)企業(yè)Linkface,它專注于將圖像識(shí)別技術(shù)應(yīng)用在金融領(lǐng)域。《“刷臉”業(yè)務(wù)之后,Linkface想幫助金融機(jī)構(gòu)更高效地建立個(gè)人征信數(shù)據(jù)肖像》文中提到,Linkface當(dāng)時(shí)的主營(yíng)業(yè)務(wù)有兩部分,一部分是提供在線人臉身份認(rèn)證服務(wù),另一部分是通過(guò)挖掘單體深度人際關(guān)系,為金融機(jī)構(gòu)提供更精準(zhǔn)的客戶信用評(píng)估服務(wù)。
Linkface產(chǎn)品總監(jiān)白志斌說(shuō),目前針對(duì)銀行的在線身份認(rèn)證和針對(duì)金融機(jī)構(gòu)的征信服務(wù)已經(jīng)穩(wěn)定運(yùn)行中,Linkface已和50多家金融客戶建立了合作關(guān)系。
現(xiàn)在Linkface正在聯(lián)合多家大型保險(xiǎn)公司,希望將基于深度學(xué)習(xí)的圖像識(shí)別技術(shù)應(yīng)用在車險(xiǎn)、農(nóng)險(xiǎn)、壽險(xiǎn)等領(lǐng)域,其中占產(chǎn)險(xiǎn)行業(yè)七成以上市場(chǎng)份額的車險(xiǎn)是Linkface的關(guān)注重點(diǎn)。
白志斌告訴記者,在車險(xiǎn)行業(yè),大數(shù)據(jù)技術(shù)和基于深度學(xué)習(xí)的圖像識(shí)別技術(shù)可以應(yīng)用于兩個(gè)主要環(huán)節(jié)——前期的銷售營(yíng)銷環(huán)節(jié),以及后續(xù)的核保及理賠核損環(huán)節(jié)。
針對(duì)前期的營(yíng)銷環(huán)節(jié),Linkface希望可以根據(jù)潛在客戶的畫像,針對(duì)性地提供產(chǎn)品營(yíng)銷服務(wù)。在提升客戶服務(wù)體驗(yàn)感的同時(shí),也增加保險(xiǎn)的營(yíng)銷購(gòu)買轉(zhuǎn)換率。“保險(xiǎn)的精準(zhǔn)個(gè)性化營(yíng)銷服務(wù)和我們之前做的客戶信用評(píng)估服務(wù),其實(shí)從基礎(chǔ)技術(shù)原理角度來(lái)講是相同的,都是通過(guò)單體的多維度信息來(lái)刻畫用戶畫像,而Linkface在這個(gè)領(lǐng)域已有一定的技術(shù)積累。”白志斌說(shuō)。
不過(guò)僅幫助保險(xiǎn)公司賣出更多的保險(xiǎn)顯然是不夠的。以Linkface重點(diǎn)關(guān)注的車險(xiǎn)行業(yè)為例,當(dāng)前全行業(yè)車險(xiǎn)處于微利和虧損之間,除了市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境影響外,還有各家保險(xiǎn)公司的管控水平。管理集中度越強(qiáng)、基層操作彈性越小的公司,往往車險(xiǎn)的盈利就越高。白志斌告訴記者,他們希望通過(guò)技術(shù)手段減少人工干預(yù),進(jìn)而降低保險(xiǎn)理賠率,提升保險(xiǎn)公司的營(yíng)收。
而想要減少人工干預(yù)、降低理賠率,就需要從兩個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)入手——核保(決定是否承保)和理賠核損(勘驗(yàn)損傷情況、是否存在欺詐)。雙核崗位在車險(xiǎn)管理中技術(shù)含量最高,需要工作人員長(zhǎng)時(shí)間的實(shí)踐積累。傳統(tǒng)的核保和理賠核損方法,都是人工在現(xiàn)場(chǎng)采集標(biāo)的全方位信息,然后回傳到公司,并由專人進(jìn)行車輛情況的評(píng)估。這種方法服務(wù)效率低且成本高,而且人工操作不可避免的會(huì)有工作失誤和徇私舞弊,保險(xiǎn)公司也很難責(zé)任追究。
也就是說(shuō)缺少優(yōu)秀的雙核人員,是改善車險(xiǎn)經(jīng)營(yíng)主要障礙。而人工智能的更廣泛使用必然減少對(duì)雙核人員的依賴。
據(jù)了解,核保環(huán)節(jié)主要涉及到車身劃痕識(shí)別和自然場(chǎng)景下的OCR識(shí)別。Linkface已經(jīng)完成了算法模型的建立,正在用百萬(wàn)級(jí)的車身圖像數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練優(yōu)化算法。在OCR識(shí)別方面,Linkface在此前的客戶信用評(píng)估服務(wù)已完成了技術(shù)積累,此次還加入了語(yǔ)義識(shí)別,進(jìn)一步提升了識(shí)別準(zhǔn)確度。
至于理賠核損環(huán)節(jié),Linkface首先會(huì)通過(guò)圖像識(shí)別技術(shù),將后臺(tái)的標(biāo)的照片以部位維度進(jìn)行智能分類,之后使用圖像識(shí)別技術(shù)進(jìn)行損傷程度的評(píng)估,并輸出核損報(bào)告。
白志斌表示,相比于智能核保,智能理賠核損技術(shù)難度更高。因?yàn)橐坏┥婕暗嚼碣r核損,車身和部件的損傷一般都比較大,識(shí)別難度增加。因此智能核保系統(tǒng)將于近期率先推出,推出初期主要會(huì)作為輔助工具使用。另外的智能營(yíng)銷和智能理賠核損系統(tǒng)也在盡快開(kāi)發(fā)中。Linkface希望可以通過(guò)相繼推出的這三個(gè)系統(tǒng)幫助保險(xiǎn)公司實(shí)現(xiàn)最大程度的業(yè)務(wù)自動(dòng)化,提升效率減少人力成本,并降低騙保概率。
除了車險(xiǎn)行業(yè),Linkface也在與農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)和人壽保險(xiǎn)公司合作。白志斌表示,這兩個(gè)行業(yè)其實(shí)和車險(xiǎn)行業(yè)思路一樣,也是減少人力并降低理賠率。農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)方面,可能需要借助攝像頭來(lái)獲取標(biāo)的圖像數(shù)據(jù),并和后臺(tái)數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)識(shí)別。
不過(guò)和車險(xiǎn)相比,壽險(xiǎn)的核保理賠規(guī)則更復(fù)雜一些,需要有豐富醫(yī)學(xué)經(jīng)驗(yàn)的人員來(lái)操作。尤其是壽險(xiǎn)理賠中較為復(fù)雜的重疾等案件更需要專業(yè)人士進(jìn)行判斷。因?yàn)榭梢杂脕?lái)訓(xùn)練的樣本數(shù)量不夠多,人工智能短時(shí)間內(nèi)還不足以實(shí)現(xiàn)人工替代。
白志斌告訴記者,“在我們看來(lái)人工智能應(yīng)用與大數(shù)據(jù)的聚合是保險(xiǎn)行業(yè)的發(fā)展趨勢(shì),也是個(gè)較大的藍(lán)海市場(chǎng)。”