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互联网、汽车保险与人工智能

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数据在多个维度(体积、速度和多样性)上迅速增加。2020年,每个人每秒创建1.7MB的数据。随着连接和见解的不断增多,数据变得越来越双向,并且几乎为一切提供了信息,这仅是明天可用的数据的一小部分。
目前,全球有超过500亿台互联设备,互联汽车正在成为一个重要的新数字平台。
在整个P&C保险经济中,道路上车辆的组合、ADAS的存在或不存在,以及构建表数据,以及驾驶模式信息、天气、影响点、三角洲V、维修程序和诊断,所有这些都有助于理解,并可以在日益复杂的环境中驱动操作和动力更精确的知识。人工智能(AI)在企业如何应用海量数据、利用和综合数据以创建可操作的见解方面实现了根本性的转变-增强复杂任务的数字化能力。AI在工作流程和网络中的应用使数据能够推动高效流程、为决策提供信息以及增强客户体验。

对于整个P&C保险行业的公司来说,正确获得AI非常重要。保险公司可以访问不断扩大的数据集,并有可能带来真正的变化。问题往往在于人工智能被视为一种面向未来的技术,在当今世界中没有可操作的位置。这是一个过时的观点,这种观点不利于满足客户的需求。在汽车保险领域,AI提供了前所未有的清晰度,通过实现比以往更快的决策来降低风险和提升客户体验,帮助人们在最重要的时候保持生活向前发展。
当发生事故时,需要做出数百个多方决策,使投保人恢复到事故前的状态。在确认每个人都没事之后,第一个决定是确定发生事故的车辆是可修理的,还是完全损失的——一个用来描述维修估计成本何时超过汽车市场价值的术语。此过程要求理赔人员亲自查看汽车,以便进行此维修与总损失评估。现在,技术可以帮助调节器从驾驶员用智能手机拍摄的照片中几乎实时地做出这一决定。深度学习AI评估图像,并以高度的准确度预测车辆是否可能是完全丢失或可修复。
这一决定的速度和准确性可以有几天,如果不是几个星期的时间,它需要解决索赔和数百美元每索赔在不必要的托运和车辆存储。就背景而言,美国每年处理的索赔估计为2200万件。每年有数十亿天等待索赔得到解决。技术可以给投保人和保险公司数十亿天的时间。
如果在以上示例中确定车辆可维修,AI在检测车辆损坏和制定维修估计值方面具有不同的应用。移动和照片现在在几分钟内启动数百万个索赔。此数据与强大的AI链接,以便深入了解损坏程度、修复所需的部件,并预测与工作相关的劳动时间。保险公司现在可以向投保人提供附近维修设施的信息,这些维修设施可以负责维修。而且,通过允许维修设施访问相同的照片和事故细节,他们可以提前准备维修计划。
即使这些技术已经建立并掌握起来,重要的是要记住,汽车行业不是静止的。新车型和汽车零部件不断推向市场,新法规出台,新数据获得。AI需要不断提供新数据和持续培训才能有效。它需要根据预测做出决策,并考虑最近行为的变化。机器学习使历史数据能够受到历史模式变化的影响,这些变化可能使最近的行为更有可能再次发生。最有效的AI解决方案基于可以解释最近行为和历史数据的数据进行预测。
快速移动的技术不能采取"设置它,忘记"的方法,不能单独站立
AI仅与它可以访问的数据和运行中的应用程序一样好。人们还了解到,仅靠人工智能不会推动变革,它推动洞察力。集成到工作流或跨网络合作伙伴如何实现转型。先进技术需要包含来自整个行业的多个数据源和框架,以便提供最全面的结果,以便更快、更明智的解决方案。此外,AI本身需要集成来推动变革。领先的保险公司正在推动整个行业的变革,他们采用技术和网络,利用所有可行的数据源做出快速决策,并将天数返还给投保人。