索赔处理自动化 机器视觉深度学习算法

  利用深度学习的计算机视觉算法的较新进展是在图像分类、目标检测和图像分割方面取得了有趣的结果。这些应用程序仍在不断涌现,越来越多的公司开始将这项技术视为一种使保险索赔过程变得更容易和更有效的方法,作为保险技术行业的较大挑战之一。

  2030年的索赔处理仍然是保险公司的主要职能,但与2018年相比,与人工索赔相关的人数减少了70-90%研究手工检测的索赔处理是不可伸缩的,容易出错。通过图像分析对损害进行自动评估的速度更快、更准确,而且随着它们为每个用例收集更多的数据,它将变得更好,以下是一些未来的保险技术用例。

  车辆损坏自动检测

  检测往往是汽车保险索赔程序的第一步。通过深入学习,我们可以自动发现划痕,凹痕,锈蚀,破损。我们还可以检测车辆的哪一部分损坏和严重程度。车辆可以自动检测使用图像或视频饲料,通过创建一个360°的概览。检测后,可以生成报告,列出损坏情况和估计费用修理费用。

  屋顶保险无人机评估

  屋面检测是一项危险而耗时的工作.手工测量或手工估算损失一直是此类业务的一部分。一种新的方法是利用卫星、空中无人驾驶飞机图像和越来越多的其他数据属性,如历史天气,来确定屋顶的特性和状况以及未来保险索赔的风险。计算机视觉技术可以自动检测屋面形状、材料、损伤、积水和锈蚀。保险公司可以为他们的客户找到合适的保险范围和定价。

  移动屏幕损坏检测

  手机保险本质上是一种保护机械损坏手机的保险。销售手机保险的公司处理保险索赔,大多数情况下都是屏幕破裂或手机损坏。通过移动电话实现更大数量的索赔处理将减少巨大的开支。其主要思想是将手机图像分为两类。一个代表移动被损坏,另一个没有损坏。通过将这种方法与OCR相结合来检测电话序列号和提取其他重要数据,可以进一步加速索赔。

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