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科技加码农险:计算机视觉助力农险查勘降成本

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[提要]科技正在不断改变保险业,保险业链条中的很多环节在科技的加码下已发生改变。专注于研究深度学习技术和计算机视觉的深智科技向记者描述了奶牛养殖保险承保和理赔过程中的场景:承保阶段,保

  科技正在不断改变保险业,保险业链条中的很多环节在科技的加码下已发生改变。

  专注于研究深度学习技术和计算机视觉的深智科技向记者描述了奶牛养殖保险承保和理赔过程中的场景:承保阶段,保险公司业务人员需要去现场采集奶牛照片,一头奶牛的采集时间长达10分钟,应用计算机视觉后,每头奶牛的采集时间只需2秒。理赔阶段,基于计算机视觉的牛脸比对,可在毫秒内判断死亡奶牛是否为投保标的,可大幅降低成本。

  计算机视觉作为科技领域中一个重要的研究领域,近几年已将研究成果应用在各个行业中,计算机视觉是使用计算机模拟人类和其他生物视觉进行识别,形象的描述是:给计算机安装上眼睛和大脑,让计算机能够进行拍照和算法学习,通过采集图片或视频进一步进行处理以获得相应场景的数据和信息。

  “现在国内的奶牛场大部分已实现规模化养殖,据了解,一般奶牛场规模在600头以上,按估算,一头进口奶牛引进的成本在一万元左右,加上养殖成本,如果一旦发生险情,养殖户的损失非常大。在此环节中,需要保险来帮助分散风险,这需要保险公司进行相应保险标的的拍照、录入等,而实际上在这是最耗费成本的环节。”据深智科技核心算法团队介绍,目前奶牛保险面临的主要问题包括采集照片不规范、无法确认身份唯一性等。采集图片不规范的原因是,奶牛经常处于活动状态中,需要拍摄奶牛正面和其他部位的照片费时费力。另外,保险公司工作人员靠肉眼观察动物细微差别、录入耳标号耗时也很长,导致采集成本非常高,后续理赔确认标的身份也非常困难。另外,奶牛养殖场多地处偏远,查勘员通勤成本高,但不到现场又无法控制风险。

  基于此,深智科技核心算法团队经过调研,提出了相应的解决方案。从前端采集来看,针对动物的识别,计算机可以通过不断学习、训练发现奶牛的细微差别,例如通过眼睛、耳朵、花纹等特征判断出个体的差异,确认奶牛身份。针对人工采集照片耗时长的问题,计算机可选取相对固定的位置进行照片采集,实时通过计算机视觉检测奶牛脸部,采用移动端牛脸采集SDK,智能抓取奶牛正脸图像,采集照片,并建立承保标的图像库;针对理赔环节,由于奶牛死亡的发生比较随机、不定时,一旦发生奶牛死亡,查勘员往往要到现场进行查勘,而基于计算机视觉的牛脸比对,可自动识别、判断死亡奶牛是否为保险标的。

  “计算机通过活牛VS死牛1∶1比对可在毫秒内判断是否为投保标的,同时,现场拍照照片与已理赔图像库进行1∶1比对,返回两张照片相似度,根据参考阈值判断是否有重复索赔的可能性,防止骗保。” 深智科技核心算法团队介绍。

  通过上述计算机视觉方式,可以帮助降低农险查勘成本。“农险的查勘、录入成本很高,单次查勘定损成本预估再200元—300元之间,高成本影响着农险的盈利空间。而计算机视觉的应用,可帮助保险公司提升单位时间内的承保能力,减少后端理赔风险,也有助于通过科技手段建立风控技术、标准和风险识别能力,从而提升效率,重塑承保、理赔流程,也可以从源头上重新分配保险公司成本费用。”深智科技核心算法团队提到。

  深智科技的核心算法团队在借鉴了人脸活体防伪技术的基础上,将相关研究方法和应用迁移到农险的承保、理赔环节,并开发了一个基于计算机视觉的自助理赔产品--“慧识牛”,即将计算机视觉技术运用在奶牛的保险承保、查勘等理赔环节中,助力保险行业降低成本、提高效率。





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