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基于计算机视觉的目标检测

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全球各地的保险公司已经意识到预测分析和深度学习在构建集成数字环境中的力量和潜力。随着消费者越来越精通技术,移动电话也能接入高速互联网,对人力客户支持的需求已大幅减少。通过自助服务应用程序和人工智能聊天机器人,大多数客户接触点已实现自动化。这包括信息查询,购买新政策,甚至通过图像分析自动索赔过程。

一辆汽车的特写描述自动生成

图1汽车中的自动损伤检测

成本和索赔的急剧增加导致损失

尽管在许多国家,汽车销售(在所有领域)都有所增长,但汽车保险公司每天都没有盈利。由于支付的保费只增加了一点点(<4%),维修和索赔成本增加了超过6%,从而造成了损失在2018年的美国市场.这也包括高劳动力成本。2019年,该行业的综合比率(索赔和成本占保费的比例)为亏损104%,2020年估计为亏损107%。最重要的是,“结案要求”平均约2周(对于小型/中型索赔)导致负面的客户体验,尽管支付了完整的维修工作(美国/英国市场)。

传统索赔与自动保险索赔

汽车保险公司的传统理赔流程包括对新购买的车辆进行手动检查,以及理赔代理人在批准修理前进行的损坏检查。索赔的解决过程耗时超过两周。然而,自动索赔流程的部署可以极大地改变整个体验。

非接触式AI声明包括:

  • 通过手机app照片进行保险财产的人工智能分析
  • 被保险人在提交损失通知的同时,还提交被保险人损坏财产的照片或视频,并由人工智能技术即时评估
  • 人工智能技术可以识别损坏情况、严重程度和影响部件
  • 立即计算零件修理估计
  • 理赔:对中低端理赔的自动理赔审批可以在一两天内完成

自动保险理赔流程的好处

自动化索赔保险流程有几个优点,包括:

  • 通过积极的数字化、无触点的索赔体验提高客户忠诚度
  • 降低公司运营成本(通过人工索赔评估避免人工成本)
  • 快速处理所有索赔,从2周到2天。
  • 强劲的收入底线。
自动生成的手机截图说明

图2自动化保险索赔表单示例

基于深度学习模型的目标检测保险理赔自动化

利用深度学习模型和计算机视觉,目标检测算法训练了1000个不同类别的汽车损伤图像。因此,当用户点击受损区域的一部分并上传时,由目标检测算法支持的自动保险理赔解决方案将能够识别、定位和评估损害类型。

连同修理估计数数据库,整个索赔过程消除了对小型至中型索赔的人工检查。这导致了在劳动力成本、运输和其他操作、物流成本方面的显著节省。

自动生成的电视描述的屏幕截图

图3保险应用损害索赔流程

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