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蚂蚁金服开放定损宝:人工智能技术的又一落地

蚂蚁金服开放定损宝:人工智能技术的又一落地

Xtecher原创 丨 行业洞察

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2017-06-29

赵逸禅

Xtecher特稿作者

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6月27日,蚂蚁金服在北京宣布向保险行业全面开放技术产品“定损宝”,用AI(人工智能)模拟车险定损环节中的人工作业流程,帮助保险公司实现简单高效的自动定损。这也是图像定损技术在车险领域实现商业应用。


定损宝是什么


车险是财险公司的主要业务,保费占比超过70%。保费占比超过70%。通过照片确定车辆损失、作为理赔依据的定损,是车险理赔中最为重要的操作环节,一直以来都是由人工完成。在传统的理赔流程中,保险公司收到事故照片后,需要核赔,核价,往往最快需要半小时后才能确定理赔金额。


统计数据显示,目前业内约有10万人从事查勘定损的工作。蚂蚁金服,应用深度学习图像识别技术研发的“定损宝”,通过算法识别事故照片,与保险公司连接后,几秒内就能给出准确的定损结果,包括受损部件、维修方案及维修价格。保险公司应用‘定损宝’后,预计可减少查勘定损人员50%的工作量,在简单案件处理上无需再配置太多人力。


定损宝的使用很简单,只需打开定损宝,拍摄带有车牌的全景照片,拍摄受损部位和细节,5秒钟左右,定损宝便会告诉用户定损的金额明细,并根据车型提供周围维修厂和4S店的位置。此外,定损宝还能预测如果用户选择理赔,来年保费将会变化多少。包括保险公司在内的合作伙伴可以通过蚂蚁金服开放平台提供标准的开放接口,只需简单的技术开发,就可以将这一接口应用到自己的系统中。


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现场进行了人机PK,保险公司派出了6为定损员,另一边则是定损宝。案例从万级别的真实的图库中随机挑选。双方同时开始核损,结果显示,12个案件中有10个案件人机答案一致,另外两起案件,一个定损宝正确,另一个定损员正确,双方在正确率中达成平手。但在时间上,定损宝用了6秒07,而定损员共用了6分48秒,耗时上远远高于定损宝。


定损宝的技术难在哪


查勘员往往会在事故现场拍摄一系列照片作为定损记录和依据。 部分案例中的图片数高达几百张,其中只有少量图片可以支持有效的定损判断;同时图与图之间的关系也相对复杂,为快速定损带来极大的挑战。蚂蚁金服“定损宝”背后的深度学习图像技术的主要工作就是从整案图片中筛选出若干张有效定损图片,并准确提炼出事故定损信息, 给出和专业查勘员一致的定损结论。


在过去的5年里,深度学习以及计算机视觉技术获得了长足发展,在部分简单的任务上(比如ImageNet分类)甚至达到了比人更高的精确度,但是面对车险定损这样一个复杂的现实场景,算法的攻坚道路仍是困难重重。国内外有多个优秀的人工智能团队尝试攻克这一难题,但是在车险定损领域依然鲜见有效的技术方案落地。在现实场景中,算法需要能应对光反射、阴影、倒影、污渍、水滴、车型构造等多种干扰因素,并从海量数据中学习到对定损有效的关键信息。


在整体算法设计链路中,每一个环节都是一个世界级的计算机视觉难题。技术上首先需要面对的是千万级的车险定损历史图片, 对这些杂乱无章的图片进行结构化规整、数据整理、清洗以及必要的标注。这个庞大图像数据库的照片数量以及标签的复杂程度对比ImageNet都要高出一个数量级。而算法上的挑战则更是可以说前所未有。


那么,定损宝在算法上遇到了哪些挑战?


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蚂蚁金服保险事业部总裁尹铭在会上介绍,首先要做的是把图片分流,把无用、定损和对定损无用但理赔有用等的照片进行分流。


机器在部件识别中也遇到了问题,脱离机器学习,机器本身并不认识哪个是灯,哪个是前盖在项目刚开始时候,系统发现了“一个20公分的裂痕”,但实际上是车停在墙边。团队几乎把车大卸八块,对这些杂乱无章的图片进行结构化规整、数据整理、清洗以及必要的标注。


尹铭还表示,在短的时间内定损也很难,去反光技术是定损宝的核心技术之一,真实环境中,照片拍摄的车体损伤非常容易受到反光、污渍、车体流线型的干扰造成误判,即使是人眼通过照片观察,也很难区分。在分析了多个会对损伤判定造成干扰的因素之后,定损宝利用已有的沉淀的大量历史定损数据, 针对对不同的车型、颜色和光照条件进行模型迭代学习,融合多个模型的经验, 最终算法能够输出较为精准的针对多种程度的刮擦、变形、部件的开裂和脱落等损伤的定损结论。


在核损定价方面,国内的难度也要高于国外,别克凯越为例,它在中国有51种车型,车灯有8种,厂商对对每种车型的每个零部件都采用不同的编号来区别,这个编号被称为OE码。因此,在核损定价时,不仅要分析哪里受损了,还要分辨车的型号和零件,并根据识别出的OE码来判断相应的价格。


国内外有一些科技公司及保险公司也在进行类似技术的研究,但都没有到可以进入商业应用的阶段,技术难点在于车损类型的多样性及复杂性,对计算机视觉技术要求很高,商业化方面的难点在于要统一保险行业的损伤判定标准。


那么,为什么蚂蚁金服能够做“定损宝”?


首先,蚂蚁金服围绕深度学习图像技术领域的研究早已有之,在2015年的德国汉诺威IT和通信产业盛会CeBIT

开幕式上,马云就已经亲自演示了蚂蚁金服的Smile to Pay扫脸支付技术,充分证明了深度学习在图像领域取得的成就,已经可以达到一定程度的商业化。前不久人工智能领域的泰斗级学者迈克尔.欧文.乔丹(Michael.Jordan)正式加盟蚂蚁金服,担任新成立的蚂蚁金服科学智囊团主席。在蚂蚁, 以漆远博士为代表的数据科学家, 以及来自世界一流高科技企业和互联网企业, 以及学术界的人工智能人才正迅速集结。


蚂蚁金服在超大规模并行计算上有着深厚的积累, 基于ASIC、FPGA、GPU等芯片技术的软硬一体化异构机器学习平台,可以满足各种超大规模复杂AI模型的训练和在线推理。基于Parameter Server计算框架下的深度学习, 在线学习, 图像深度学习平台支持100亿特征、1000亿样本、10000亿参数规模的模型训练。眼下蚂蚁金服AI与保险行业的深度合作只是计算机视觉应用领域的落地结果之一,技术将为广大保险公司和普通用户提供便捷可靠的服务,强有力得推进行业的效能。而深度学习乃至整个人工智能领域的深度研究与应用,将有可能解决产业中面临的更多问题,给人们带来更好的用户体验。


其次,蚂蚁金服的技术历来不仅是在实验室进行研发,更重要在于技术和场景的融合。在保险领域,蚂蚁金服和保险公司一直有良好的合作历史,与和76家保险公司联合开发出一系列的消费保险产品。“定损宝”正是采用全链路深度学习、利用海量数据、和保险领域不断深度合作、精细化打磨产品的产物。


蚂蚁金服要将科技助力于行业


实践证明,在严格执行拍照规范的前提下,主流小型车覆盖部件的定损准确率可以达到98%,相当于行业10年以上经验的定损专家。相当于行业10年以上经验的定损专家,而且能够同时处理万级的案件量,不受时间和空间的限制。蚂蚁金服保险事业群总裁尹铭表示,据估计,每年4500万件的私家车保险索赔案中,“定损宝”能覆盖的纯外观损伤案件占比约在60%,以每单案件的平均处理成本150元计算,有望每年为行业节约案件处理成本20亿元。


另外,由于车辆定损完全取决于人的判断,缺乏统一标准,容易存在水分并造成用户的满意度下降,同时行业也有一定比例的虚假骗保案件。统计数据显示,车险行业每年500亿的外观件赔款中,约有10%-20%是因上述两种情况造成的理赔渗漏,给保险公司造成巨大损失。“定损宝”能够有效帮助保险公司减少理赔渗漏的比例。


在此前的蚂蚁财富开放大会上,蚂蚁金服刚刚宣布向基金公司、银行开放财富号和AI技术。蚂蚁金服CEO井贤栋在会上表示,蚂蚁金服在过去几年积累的金融云计算、风险管理、人工智能、信用体系等一系列技术能力都会全面向金融机构开放,“成熟一个开放一个”。


尹铭也在会上表示,蚂蚁金服不做金融,蚂蚁金服是做科技,同时我们把科技开放出来,助力于行业。他在接受记者采访时表示,定损宝的图片来自保险行业,因此,我们要反哺于保险行业,我们先免费给大家用,暂时不考虑盈利,在未来看赔付率的表现判断产品是否有用。


蚂蚁金服的合作伙伴对定损宝表示肯定,太平财产保险有限公司总经理于泽表示,当前,互联网和大数据为保险业呈现了一个新世界,新规律、规则、模式和生态对人们的生命健康和财产安全都产生巨大影响。保险原有人海战术、规模效应、价格竞争等传统运营正受到新科技的驱动变革。因此,谁能抓住机遇,跟上技术升级的演化速度,谁才能活的更长、过的更好。实际上,我们从2015年就开始同蚂蚁进行双独家车险业务数据共创合作,从定价、报案、查勘、核价赔付等多个环节上,让用户实在感受到透明且极速的服务,我们也实在感受到成本下降、效率提高、差错减少的实惠。这次,太平产险将一如既往的支持定损宝转化应用,在运营实践中不断调整、完善标准,共建行业良好生态圈。


大地财险股份有限公司总经理陈勇认为,保险业的下一步发展,有很多变数,我们要努力跟上创新发展的步伐。蚂蚁金服近期推出的车险分,丰富了车险中“与人相关的”数据维度,大地参与了共创和测试,从测试结果与我们的历史数据对比后来看,还是比较匹配的。定损宝的技术为下一步公司发展确实有非常大的好处,对我们提高效率确实是有帮助的。


全国中小财产保险公司联席会主任童清说,对中小公司来说,人员配置、队伍素质、风险识别和防范等服务能力都严重不足,蚂蚁金服的“定损宝”,对精准定损、提高效率、防范风险、防止欺诈、杜绝人为因素干扰等有非常大的价值。对解决中小公司存在的不足方面有着非常重要的现实意义,能帮助中小公司更快更好地进入“互联网时代”。对“定损宝”这个产品,我们中小公司非常欢迎,愿意积极参与,建立合作。

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