我们最近发布了一个报告在人工智能在保险领域的状态。很明显,大多数保险公司想使用AI但需要帮助正确地将其集成到他们的业务。请注意未来的出版物将帮助您识别正确的用例并开始实施有效的人工智能技术。在这篇文章中,我将讨论这些技术之一,被称为计算机视觉技术(CVT)。我特别关注CVT的原因是因为,尽管最近在保险行业进入者,它可以改变保险公司如何处理索赔,识别欺诈,并评估风险。

人类的视觉CVT作为灵感来源

人工智能的一个分支叫做CVT使计算机和系统从数码照片中提取有用的信息,视频,和其他视觉输入。计算机视觉模拟人类大脑的能力认识到视觉信息。火车机器各种视觉数据使用模式识别算法。处理后的输入图像,机器/电脑标签的对象和这些对象中查找模式。计算机视觉人类的视觉有一个优势,因为它已经存在了。人类视觉的优势一生的上下文训练我们如何区分对象,确定他们的观众的距离,确定他们是否移动,是否一个图像是不正确的。而不是使用视网膜、视神经和视觉皮层,计算机视觉训练机器执行这些任务使用摄像头,数据和算法。

有效的CVT使用提高保费和客户体验

由于CVT,保险公司可以带来运营效率,,是的,但最重要的是削减成本提供更好的客户体验。保险公司可以使用CVT加速索赔决策和简化索赔流程,减少人工评估的必要性。此外,CVT减少人为错误的可能性是少的,比人类更加一致。车辆损失评估、屋顶承销、火灾风险评估,和工厂监视是CVT的一些用例,尤其是当搭配从卫星和无人机航拍图像。保险公司已经尝试罹患。例如,汽车损害估计自由相互快速评估车辆伤害事故发生后,并提供修复估计。哈特福德和亲属为财产保险依靠这些技术细节,如住宅的大小,类型的屋顶结构及其条件,太阳能电池板的存在,是否有突出的树,一个游泳池,院子里的碎片,或植物入侵造成火灾危险,等等。

CVT在保险:未来是光明的

CVT的有很多好处,但也有一些挑战,实施它。为代价的实现和维护技术是最重要的障碍。CVT的成功,相当大的投资,硬件,软件,和培训是必要的。CVT算法不断变化,需要定期的技术更新跟上业务变化。除了这些,还有挑战训练算法的图像和视频质量。CVT合成数据一定程度上解决了这一问题。在任何情况下,我对CVT在保险业的未来表示乐观。我相信这项技术会继续发展,提高精度和输出。这可能会成为更有效的和负担得起的硬件和软件变得更加普及。通过联系我调查或指导会话讨论人工智能在保险的状态以及如何充分利用CVT的。