保险作为一种保障机制，用来规避风险，提供稳妥而可靠的保障。但保险手续繁琐不及时有时却会让效果大打折扣。传统理赔过程好比是人海战术，往往需要经过多道人工流程才能完成，既耗费大量时间也需要投入许多成本。
1.什么是智能理赔？
智能理赔主要是利用人工智能等相关技术代替传统的劳动密集型作业方式，明显简化理赔处理过程。
2.智能理赔的六大环节
以车险智能理赔为例，通过综合运用声纹识别、图像识别、机器学习等核心技术，经过快速核身、精准识别、一键定损、自动定价、科学推荐、智能支付这六个主要环节实现车险理赔的快速处理，克服了以往理赔过程中出现的欺诈骗保、理赔时间长、赔付纠纷多等问题。根据统计，智能理赔可以为整个车险行业带来40%以上的运营效能提升，减少50%的查勘定损人员工作量，将理赔时效从过去的3天缩短至30分钟，明显提升用户满意度 。
智能理赔主要流程示意图（以车险为例）
3.人工智能在智能理赔领域的创新
近年来保险公司积极运用大数据、云计算、物联网、人工智能和区块链等技术在理赔服务端开展尝试，图像识别技术实现了快速定损和反欺诈识别。
图像识别可以通过人脸识别、证件识别（还包括不属于图像的声纹识别）等方式进行身份认证。更重要的，图像识别还可以处理非结构类数据，比如将笔迹、扫描、拍照单据转换成文字，对视频、现场照片进行分类处理等等。在理赔环节，基于图像识别技术，能快速查勘、核损、定损和反欺诈识别，较比传统的人工核损流程极为节省时间，能明显提升理赔效率，降低骗保概率。采用智能理赔风险输入、加工和预警输出，能够定义风控规则进行筛查，完善理赔风险闭环管理机制。
精准高风险识别通过大数据，能提高信息搜索、流转效率与准确度，自动识别场景中的风险，对保险操作风险进行积极管理，提升服务时效和服务质量。
基于人工智能建模技术的开发，相比传统的智能风控技术，模型拥有强大的自学习能力。从数据自身特点出发，以异常行为作为学习规则，通过自聚类、回归分析等技术手段对合规、合理与高风险医疗行为搭建分类器，结合健康险政策、规范化路径及医疗知识库，对案件的输出配备相应的医学和政策解释，作为核查及控费的指导依据。
当然，我们也需要清醒的看到：智能理赔目前在车险领域的应用已初显成效，但在寿险、健康险等相对复杂的险种的应用还有待完善，希望不久的将来，理赔不再成为阻碍我们购买保险的心理障碍，您觉得呢？
（文：邓伦胜|理想智库；图片来源：互联网）