保險作為一種保障機制，用來規避風險，提供穩妥而可靠的保障。但保險手續繁瑣不及時有時卻會讓效果大打折扣。傳統理賠過程好比是人海戰術，往往需要經過多道人工流程才能完成，既耗費大量時間也需要投入許多成本。
1.什麼是智能理賠？
智能理賠主要是利用人工智能等相關技術代替傳統的勞動密集型作業方式，明顯簡化理賠處理過程。
2.智能理賠的六大環節
以車險智能理賠為例，通過綜合運用聲紋識別、圖像識別、機器學習等核心技術，經過快速核身、精準識別、一鍵定損、自動定價、科學推薦、智能支付這六個主要環節實現車險理賠的快速處理，克服了以往理賠過程中出現的欺詐騙保、理賠時間長、賠付糾紛多等問題。根據統計，智能理賠可以為整個車險行業帶來40%以上的運營效能提升，減少50%的查勘定損人員工作量，將理賠時效從過去的3天縮短至30分鐘，明顯提升用戶滿意度 。
智能理賠主要流程示意圖（以車險為例）
3.人工智能在智能理賠領域的創新
近年來保險公司積極運用大數據、雲計算、物聯網、人工智能和區塊鏈等技術在理賠服務端開展嘗試，圖像識別技術實現了快速定損和反欺詐識別。
- 圖像識別技術提高理賠效率
圖像識別可以通過人臉識別、證件識別（還包括不屬於圖像的聲紋識別）等方式進行身份認證。更重要的，圖像識別還可以處理非結構類數據，比如將筆跡、掃描、拍照單據轉換成文字，對視頻、現場照片進行分類處理等等。在理賠環節，基於圖像識別技術，能快速查勘、核損、定損和反欺詐識別，較比傳統的人工核損流程極為節省時間，能明顯提升理賠效率，降低騙保概率。採用智能理賠風險輸入、加工和預警輸出，能夠定義風控規則進行篩查，完善理賠風險閉環管理機制。
- 精準高風險識別
通過大數據，能提高信息搜索、流轉效率與準確度，自動識別場景中的風險，對保險操作風險進行積極管理，提升服務時效和服務質量。
基於人工智能建模技術的開發，相比傳統的智能風控技術，模型擁有強大的自學習能力。從數據自身特點出發，以異常行為作為學習規則，通過自聚類、迴歸分析等技術手段對合規、合理與高風險醫療行為搭建分類器，結合健康險政策、規範化路徑及醫療知識庫，對案件的輸出配備相應的醫學和政策解釋，作為核查及控費的指導依據。
當然，我們也需要清醒的看到：智能理賠目前在車險領域的應用已初顯成效，但在壽險、健康險等相對複雜的險種的應用還有待完善，希望不久的將來，理賠不再成為阻礙我們購買保險的心理障礙，您覺得呢？
（文：鄧倫勝|理想智庫；圖片來源：互聯網）
