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【摘 要】近几年，人工智能的应用逐渐渗透到保险领域的各个环节，特别是车险理赔环节。车险理赔是车险售后服务的重要部分，也是被保险人获取损失补偿的关键部分。本文以蚂蚁金服“定损宝”为例，分析“定损宝”在车险理赔环节的应用以及面临的挑战，通过剖析挑战的原因，从“定损宝”覆盖面、被保险人意识、监管体系等方面提出建议。
【关键词】人工智能;车险理赔;“定损宝”
引言
随着我国经济快速发展，机动车数量大幅增长，当前车险约占据我国财产险市场份额的70%。但是，近些年关于车险的争议层出不穷，特别是车险理赔。据数据统计，车险行业每年约有500亿元的小额赔款中，有10%-20%是由理赔渗漏造成的，对于消费者而言，定損慢、步骤繁琐、赔付难等是保险理赔中最大的问题。为了顺应消费者需求解决车险这一痛点，以人工智能为基础的“定损宝”发行并推广应用。
1.蚂蚁金服“定损宝”案例分析
1.1“定损宝”的使用方式
对于被保险人而言，若想通过“定损宝”完成车险理赔，要进行三个步骤。第一步骤，上传车辆的全景照片、受损部位的细节照片，“定损宝”会利用图像自动识别技术，判断被保险标的是否损坏以及损坏的程度，再通过云端服务器的算法模型计算出维修价格，即赔偿金额。第二步骤，“定损宝”在给出准确的定损结论后，会根据赔偿金额向被保险人提供第二年的保费预测。被保险人根据自身情况决定是否索赔。第三步骤，若被保险人决定索赔，“定损宝”会自动提供附近的汽车维修地点，让被保险人自行选择。
1.2 “定损宝”相对于传统定损方式的优势
（1）降低保险公司理赔环节的人力和时间成本。传统的定损方式中，保险公司为了判断车辆的损坏原因以及损坏程度，要雇用大量的人员前往事故发生地点。而“定损宝”可以利用图像识别技术和云端数据算法解决纯外观损伤案件，有效降低了保险公司在理赔环节的人力和时间成本。（2）帮助解决保险公司在偏远地区、高峰时期查勘能力不足的问题。对于发生在偏远地区的车险赔案，保险公司查勘人员很难在短时间内到达事故地点;对于高峰时期发生的赔案，可能会出现人员不足导致的查勘能力不足的问题。“定损宝”有98%以上的准确率，可以高效的解决在偏远地区、高峰时期的简单车险赔案，能有效解决查勘能力不足问题。（3）减少保险公司理赔渗漏的比例。据数据统计，车险行业每年约有500亿元的小额赔款中，有10%-20%是由理赔渗漏造成的。“定损宝”利用人工智能图像识别技术可以辨别保险标的损坏的真伪;它具有极高的准确率可以减少定损失误;“定损宝”只是一个智能机器，可以有效避免内部人员的暗箱操作。
2.“定损宝”所面临的挑战及原因分析
2.1“定损宝”难以应对大型且复杂的案件
目前“定损宝”只适用于简单的纯外观损伤案件，对于大型、复杂的案件难以应对。一方面，“定损宝”依靠的是人工智能中的图像识别技术，它首次运用到保险理赔，对于复杂的理赔事故缺乏经验。另一方面，蚂蚁金服对保险行业的了解不够透彻，特别是保险理赔环节，单纯的利用技术原理设计出来的产品是难以应对大型、复杂的理赔案件的。
2.2“定损宝”提供的价格方案难以确定
“定损宝”根据云端数据计算出汽车维修价格，其准确性和统一性是不确定的。一方面，保险业对于汽车维修没有做出明确、统一的规定。另一方面，汽车市场可利用数据不完善，“定损宝”的定价模型是基于大量的、持续的价格数据，数据与信息的不对称使“定损宝”很难计算出准确的定价。
2.3被保险人对图像识别技术尚未适应
目前使用“定损宝”的被保险人数量较少。首先，车险市场上被保险人为中年人居多，他们对于“定损宝”的使用方式难以掌握，拍摄上传的照片清晰度和分辨度不能保证。其次，被保险人对于“定损宝”在几秒内给出的定价方案不能完全相信，在“定损宝”给出定价后，大多数保险人仍会选择人工再次核实，被保险人思想和行为的转变需要一定的时间。
2.4用户隐私及安全隐患增加
“定损宝”以大量数据为支撑，这些数据中包含被保险人的个人真实信息，容易引发隐私侵犯和信息泄漏等问题。一方面，“定损宝”作为互联网产品本身带有一定的风险性，若不能保证被保险人的数据和信息安全，极有可能造成严重的社会后果。另一方面，“定损宝”具有支付功能，被保险人绑定的银行卡等支付渠道一旦被不法分子利用，将会威胁到被保险人的财产安全。
2.5增加保险监管的难度
人工智能在车险理赔环节的应用将会增加保险监管的难度。（1）蚂蚁金服并不是专业从事保险的机构，《保险法》不能对其法律行为实行全面覆盖。（2）“定损宝”的发展会推动人工智能在整个保险行业的应用，届时保险公司的战略调整会对保险监管提出更高的要求。（3）“定损宝”的推广和应用会增加用户隐私和安全隐患，这对保险监管的力度和方式提出更高的要求。
3.推广和发展“定损宝”建议
3.1扩大“定损宝”可处理案件的覆盖面
针对“定损宝”难以处理大型、复杂的案件这一问题，可从两个方面改善： 首先，利用深度学习进一步完善“定损宝”图像识别技术，加深其在车险理赔中的应用。其次，蚂蚁金服要加强对保险理赔过程的深入理解，通过与保险行业公开共享数据和资料，使“定损宝”的应用更加符合车险理赔，扩大其可处理的案件。
3.2明确车辆维修定价
解决“定损宝”提供的价格方案难以确定准确性这一问题，需要三方共同努力。首先，保险公司要完善车险保单条款，对零部件的拆检、定损、价格等做出明确的书面规定。其次，银保监会和汽车行业协会共同制定统一标准，明确不同汽车的零部件维修价格。最后，汽车市场要完善信息公开和有效数据共享机制，不仅加强汽车行业和保险行业之间的联系，也为“定损宝”准确定价创造充足的条件。
3.3提升被保险人对“定损宝”的适应能力
提升被保险人对“定损宝”的适应能力，需要从两方面努力;一方面，蚂蚁金服要努力完善“定损宝”的产品设计，使之更加符合被保险人的需求。另一方面，蚂蚁金服和保险公司要加强对“定损宝”相关内容的宣传和普及。蚂蚁金服要扩展宣传渠道，对其使用方法以及可信度进行宣传;保险公司也要对车险被保险人进行相关知识的普及，增加大众对“定损宝”的信任。
3.4增强隐私及信息安全保护
想要解决“定损宝”的隐私和信息安全隐患可以从两方面来着手;一方面，国家要加强对网络不安全行为的打击力度，同时，国家还要加大投入力度，做到知识产权、能力水平、供应链、整体发展的自主可控。另一方面，蚂蚁金服要加强与第三方技术研发机构的合作，利用其专业能力，实现“定损宝”信息安全技术的研发与应用。
3.5完善保险监管体系
“定损宝”的推广需要保险监管层面的支持，因此必须要不断完善保险监管体系。首先，要明确相关监管的法律法规，针对“定损宝”此类人工智能应用要有明确的法律规定。其次，要对“定损宝”可能造成的信息不安全进行实时的监管，努力做到及时发现问题，高效的解决问题。
4.结语
综上所述，人工智能应用于保险行业既会推动保险业的发展，也会给其带来挑战。未来人工智能将会更广泛的应用与保险行业，保险业在采取措施应对挑战的同时更要抓住技术革新带来的新机遇，有效的应用人工智能技术，促进自身发展。
作者简介：单欢欢（1997-），女，汉族，河南周口人，保险硕士，研究方向为财产保险。
张冰倩（1996-），女，汉族，河南周口人，保险硕士，研究方向为财产保险。
辽宁大学 辽宁沈阳 110036
【关键词】人工智能;车险理赔;“定损宝”
引言
随着我国经济快速发展，机动车数量大幅增长，当前车险约占据我国财产险市场份额的70%。但是，近些年关于车险的争议层出不穷，特别是车险理赔。据数据统计，车险行业每年约有500亿元的小额赔款中，有10%-20%是由理赔渗漏造成的，对于消费者而言，定損慢、步骤繁琐、赔付难等是保险理赔中最大的问题。为了顺应消费者需求解决车险这一痛点，以人工智能为基础的“定损宝”发行并推广应用。
1.蚂蚁金服“定损宝”案例分析
1.1“定损宝”的使用方式
对于被保险人而言，若想通过“定损宝”完成车险理赔，要进行三个步骤。第一步骤，上传车辆的全景照片、受损部位的细节照片，“定损宝”会利用图像自动识别技术，判断被保险标的是否损坏以及损坏的程度，再通过云端服务器的算法模型计算出维修价格，即赔偿金额。第二步骤，“定损宝”在给出准确的定损结论后，会根据赔偿金额向被保险人提供第二年的保费预测。被保险人根据自身情况决定是否索赔。第三步骤，若被保险人决定索赔，“定损宝”会自动提供附近的汽车维修地点，让被保险人自行选择。
1.2 “定损宝”相对于传统定损方式的优势
（1）降低保险公司理赔环节的人力和时间成本。传统的定损方式中，保险公司为了判断车辆的损坏原因以及损坏程度，要雇用大量的人员前往事故发生地点。而“定损宝”可以利用图像识别技术和云端数据算法解决纯外观损伤案件，有效降低了保险公司在理赔环节的人力和时间成本。（2）帮助解决保险公司在偏远地区、高峰时期查勘能力不足的问题。对于发生在偏远地区的车险赔案，保险公司查勘人员很难在短时间内到达事故地点;对于高峰时期发生的赔案，可能会出现人员不足导致的查勘能力不足的问题。“定损宝”有98%以上的准确率，可以高效的解决在偏远地区、高峰时期的简单车险赔案，能有效解决查勘能力不足问题。（3）减少保险公司理赔渗漏的比例。据数据统计，车险行业每年约有500亿元的小额赔款中，有10%-20%是由理赔渗漏造成的。“定损宝”利用人工智能图像识别技术可以辨别保险标的损坏的真伪;它具有极高的准确率可以减少定损失误;“定损宝”只是一个智能机器，可以有效避免内部人员的暗箱操作。
2.“定损宝”所面临的挑战及原因分析
2.1“定损宝”难以应对大型且复杂的案件
目前“定损宝”只适用于简单的纯外观损伤案件，对于大型、复杂的案件难以应对。一方面，“定损宝”依靠的是人工智能中的图像识别技术，它首次运用到保险理赔，对于复杂的理赔事故缺乏经验。另一方面，蚂蚁金服对保险行业的了解不够透彻，特别是保险理赔环节，单纯的利用技术原理设计出来的产品是难以应对大型、复杂的理赔案件的。
2.2“定损宝”提供的价格方案难以确定
“定损宝”根据云端数据计算出汽车维修价格，其准确性和统一性是不确定的。一方面，保险业对于汽车维修没有做出明确、统一的规定。另一方面，汽车市场可利用数据不完善，“定损宝”的定价模型是基于大量的、持续的价格数据，数据与信息的不对称使“定损宝”很难计算出准确的定价。
2.3被保险人对图像识别技术尚未适应
目前使用“定损宝”的被保险人数量较少。首先，车险市场上被保险人为中年人居多，他们对于“定损宝”的使用方式难以掌握，拍摄上传的照片清晰度和分辨度不能保证。其次，被保险人对于“定损宝”在几秒内给出的定价方案不能完全相信，在“定损宝”给出定价后，大多数保险人仍会选择人工再次核实，被保险人思想和行为的转变需要一定的时间。
2.4用户隐私及安全隐患增加
“定损宝”以大量数据为支撑，这些数据中包含被保险人的个人真实信息，容易引发隐私侵犯和信息泄漏等问题。一方面，“定损宝”作为互联网产品本身带有一定的风险性，若不能保证被保险人的数据和信息安全，极有可能造成严重的社会后果。另一方面，“定损宝”具有支付功能，被保险人绑定的银行卡等支付渠道一旦被不法分子利用，将会威胁到被保险人的财产安全。
2.5增加保险监管的难度
人工智能在车险理赔环节的应用将会增加保险监管的难度。（1）蚂蚁金服并不是专业从事保险的机构，《保险法》不能对其法律行为实行全面覆盖。（2）“定损宝”的发展会推动人工智能在整个保险行业的应用，届时保险公司的战略调整会对保险监管提出更高的要求。（3）“定损宝”的推广和应用会增加用户隐私和安全隐患，这对保险监管的力度和方式提出更高的要求。
3.推广和发展“定损宝”建议
3.1扩大“定损宝”可处理案件的覆盖面
针对“定损宝”难以处理大型、复杂的案件这一问题，可从两个方面改善： 首先，利用深度学习进一步完善“定损宝”图像识别技术，加深其在车险理赔中的应用。其次，蚂蚁金服要加强对保险理赔过程的深入理解，通过与保险行业公开共享数据和资料，使“定损宝”的应用更加符合车险理赔，扩大其可处理的案件。
3.2明确车辆维修定价
解决“定损宝”提供的价格方案难以确定准确性这一问题，需要三方共同努力。首先，保险公司要完善车险保单条款，对零部件的拆检、定损、价格等做出明确的书面规定。其次，银保监会和汽车行业协会共同制定统一标准，明确不同汽车的零部件维修价格。最后，汽车市场要完善信息公开和有效数据共享机制，不仅加强汽车行业和保险行业之间的联系，也为“定损宝”准确定价创造充足的条件。
3.3提升被保险人对“定损宝”的适应能力
提升被保险人对“定损宝”的适应能力，需要从两方面努力;一方面，蚂蚁金服要努力完善“定损宝”的产品设计，使之更加符合被保险人的需求。另一方面，蚂蚁金服和保险公司要加强对“定损宝”相关内容的宣传和普及。蚂蚁金服要扩展宣传渠道，对其使用方法以及可信度进行宣传;保险公司也要对车险被保险人进行相关知识的普及，增加大众对“定损宝”的信任。
3.4增强隐私及信息安全保护
想要解决“定损宝”的隐私和信息安全隐患可以从两方面来着手;一方面，国家要加强对网络不安全行为的打击力度，同时，国家还要加大投入力度，做到知识产权、能力水平、供应链、整体发展的自主可控。另一方面，蚂蚁金服要加强与第三方技术研发机构的合作，利用其专业能力，实现“定损宝”信息安全技术的研发与应用。
3.5完善保险监管体系
“定损宝”的推广需要保险监管层面的支持，因此必须要不断完善保险监管体系。首先，要明确相关监管的法律法规，针对“定损宝”此类人工智能应用要有明确的法律规定。其次，要对“定损宝”可能造成的信息不安全进行实时的监管，努力做到及时发现问题，高效的解决问题。
4.结语
综上所述，人工智能应用于保险行业既会推动保险业的发展，也会给其带来挑战。未来人工智能将会更广泛的应用与保险行业，保险业在采取措施应对挑战的同时更要抓住技术革新带来的新机遇，有效的应用人工智能技术，促进自身发展。
作者简介：单欢欢（1997-），女，汉族，河南周口人，保险硕士，研究方向为财产保险。
张冰倩（1996-），女，汉族，河南周口人，保险硕士，研究方向为财产保险。
辽宁大学 辽宁沈阳 110036