公交人工智能技术触达车险理赔险企担忧客户信息

继连续向基金公司、银行等金融机构开放了财富号及后，蚂蚁金服将触角伸向了保险行业。在5月推出“车险分”后，近日蚂蚁金服面向保险领域开放了又一技术产品“定损宝”——用AI（）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。蚂蚁金服官方表示，这是图像定损技术首次在车险领域实现商用。

据了解，这一AI定损技术目前仍仅面向B端——即向保险公司输出技术能力，计划年内向C端——普通车主推出新技术供用户体验。目前有太平财险、大地财险两家机构宣布参与。

而随着互联金融触角伸向车险定价、定损理赔等业务关键环节，对传统险企的考验也在加大。业内人士认为，保险公司是否愿意“买账”是AI定损第一步能否顺利进行的关键，也决定着这一服务能否平滑触及C端车险客群。

AI技术挑战车险定损渗漏

在tech-fin的战略转向背景下，蚂蚁金服越来越不愿意成为传统机构简单的销售平台和比价平台，而希望完成更多元的技术能力输出。

在保险领域，此前商车费改的政策曾经让“车险分”找到突围方式——从关注车的信息到关注人的信息，使车主画像描述权重放大，继而在反欺诈上发挥作用。而在定损环节的机会则来自于这一环节的高人力投入以及衍生的定损渗漏。

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。统计数据显示，目前业内约有10万人从事查勘定损的工作，中间环节多、风险筛选能力薄弱、渠道狭窄，是车险综合成本率一直居高不下的主要原因，一些中小型保险机构甚至常常面临承保亏损。

以车险业务居行业前五的大地保险公司为例，大地保险总公司副总经理 涛透露，该公司用于勘察定损的车辆就有4000辆。“车险成本的构成最主要的是三大块，一块是赔付成本，现在行业（平均水平）大概是65%左右。第二个成本差不多 5%，是各种各样的费用。再一块是税费。” 涛说。此外，人工定损除了相关费用以外，还有拥堵、环保等一系列问题。

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，最快也要半小时才能确定理赔金额。而AI在车辆定损领域的使用实际是让机器充当了人的眼睛和大脑，依靠算法识别事故照片，传回保险公司数据库，可以在几秒钟内给出准确的定损结果。

事实上，目前大部分财险公司都有自己的APP，一定金额以下的事故都有自助理赔流程。但拍照上传少则几个小时，多则几天才可得到赔付。

而据蚂蚁金服保险事业群副总裁李冠如介绍，“定损宝”与各险企自助理赔APP的区别在于：无论保险公司的公众号还是车险APP，都是用户出险后自己拍照上传给保险公司，后期还是定损员用肉眼看，然后给用户一个结果。“这就是容易出水分的部分，比如缺乏统一标准导致的定损争议甚至虚假骗保案件。”统计数据显示，车险行业每年500亿元的外观件赔款中，约有10%~20%是因上述两种情况造成的理赔渗漏。

<好拆又不会刮伤。这么神奇的透明壳p>蚂蚁金服保险事业群总裁尹铭算了笔账：在估计每年4500万件的私家车保险索赔案中，“定损宝”技术目前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，可以每年为行业节约案件处理成本20亿元。

在尹铭看来，这种AI与保险场景的结合是科技发展的必然，“蚂蚁金服不推，也会有别人来推”。

据了解，目前“定损宝”服务仍为免费，但绝不会“承诺永远免费”。尹铭认为，现在还不是谈钱的时候，是否收费，收多少费用，也许在技术和服务被广泛使用后会有险企主动来提。

险企担忧客户信息流失

互联巨头技术输出步伐正在加快，但传统金融机构做好准备了吗？

在盈利空间逐渐被挤压的情况下，如何盈利是中小险企最头疼的话题。2016年，一份《建立车险查勘服务平台的提案》在行业内流传。提案称，中小险企将在行业内搭建一个互助式的“车险查勘服务平台”，但目前尚未有实现。今年以来，蚂蚁金服陆续推出“车险分”“定损宝”，在节省下技术成本的同时，是否会衍生客群转移的问题是目前险企的一大顾虑。

作为“定损宝”的首批合作公司之一，太平财险总经理于泽透露，近年来公司在理赔端做过很多尝试，比如把工时配件统一，把一些定损的动作标准化，甚至把核损核赔工作集中到一个作业中心里操作等。但也只能做到简单的工作量规模经济，做不到用其他方式降低成本。之前与一些外国公司的合作，但都不能解决核损和核赔的处理合作。

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