隨著科技的發(fā)展，汽車已成為每一個家庭中必不可少的一部分，我們也早已是處于車輪上的世界，無數(shù)的車輛川流不息，載送著人們寒來暑往、今朝明日。正所謂“衣食住行”，行不單是指交通出行的工具，更是我們每個人的生活方式、日常凡事。但當車多了以后，發(fā)生交通事故的幾率也大大增加了不少。

所以，對于保險公司而言，據(jù)體量不同，每天處理的車險案件數(shù)量從幾百到上萬件不等，毫無疑問這是一項巨大且繁重的工作。以前這些工作全部依靠人工來審核，先不說錯誤率，就每天的事故量就讓很多工作人員壓力巨大，并且上傳的圖片中很多都是與案件、理賠無關(guān)的照片，從而也大大加大了工作人員的工作量。

人工檢測的低效率，以及企業(yè)用工成本的不斷提高，使得如此傳統(tǒng)的方式難以滿足日益繁雜的車險業(yè)務(wù)量；而同時，一些大城市出于控制新車增速，以及汽車安全性能增加、綜合出險率下降，車險業(yè)務(wù)愈加強調(diào)提升服務(wù)效率和質(zhì)量；最為直接的變化是，銀保監(jiān)會于2020年9月施行的《關(guān)于實施車險綜合改革的指導意見》中，明確了車險綜合改革的三大原則：“價格基本上只降不升，保障基本上只增不減，服務(wù)基本上只優(yōu)不差”。

依照這樣的規(guī)定與實際情況，保險公司只能轉(zhuǎn)變。現(xiàn)在基于亞馬遜云科技人工智能技術(shù)，以及云服務(wù)的視覺檢測系統(tǒng)，可以對車險照片進行自動分析與檢測，予以標注并迅速識別出車輛類型、車牌號碼、車輛損傷區(qū)域等信息，并給予格式化輸出，而對于無關(guān)照片則“視而不見”——此流程，也正是車險理賠工作中最為關(guān)鍵性的環(huán)節(jié)。

針對保險企業(yè)累積的海量數(shù)據(jù)，一方面借助亞馬遜云科技“數(shù)字資產(chǎn)盤活機器人”解決方案，可以安全且低成本地對歷史數(shù)據(jù)資產(chǎn)進行盤活；另一方面，通過亞馬遜云科技SageMaker 人工智能服務(wù)，幫助開發(fā)人員快速準備、構(gòu)建并訓練和部署高質(zhì)量的機器學習 (ML) 模型。接著，利用亞馬遜云科技“數(shù)字資產(chǎn)盤活機器人”的資源整合優(yōu)勢和可定制化優(yōu)勢，實現(xiàn)支持金融業(yè)務(wù)自建人工智能模型庫的工程化落地。

而這背后的科技，即是：利用機器學習和深度學習，以數(shù)據(jù)為驅(qū)動，借助亞馬遜云科技服務(wù)快速打造“機器員工”，運用“機器員工”代替人工操作，在大幅降低錯誤率及成本的同時，縮短反饋時間，極大地提高了工作效率，顯著提升檢測效果，大大加速了案件處理和響應(yīng)速度。

人總有精神懈怠、疲倦難耐之時，員工也會下班，而機器不會——亞馬遜云科技人工智能服務(wù)的視覺檢測系統(tǒng)，如同永動機，無停歇地為車險業(yè)務(wù)服務(wù)。同時，運用亞馬遜云上資源彈性伸縮的優(yōu)勢，根據(jù)業(yè)務(wù)量的需要，靈活部署數(shù)量不等的檢測機器人，以提高質(zhì)檢覆蓋率及效率；縮短定損、理賠時間，加速其業(yè)務(wù)流程，降低騙保風險；而且可以利用托管服務(wù)，縮短業(yè)務(wù)創(chuàng)新周期，降低整體運營成本。

總體而言，如今車險市場日趨飽和，保險公司不但要向客戶提供更加快捷的理賠服務(wù)，同時還需不斷提高自動化能力，以及充分利用高新技術(shù)來改造既有流程、刷新業(yè)務(wù)，甚至重新構(gòu)建業(yè)務(wù)，以達到降本增效、鍛造核心競爭力之效果——這是時代的要求，亦是保險行業(yè)改革的需求，“與時俱進”從來都不是一句口號。

不僅是在車險領(lǐng)域，亞馬遜云科技人工智能服務(wù)擁有完整的機器學習工具集和底層的云能力，能夠提供在工商業(yè)等廣泛領(lǐng)域中基于視覺檢測上所需的各種能力，意即——亞馬遜云科技人工智能服務(wù)，在其他諸多行業(yè)同樣能夠大顯身手。

我們生活中的一些小變化，往往意味著技術(shù)的大變革。了無痕跡之時，科技的輕舟已過萬重山。

而這幕后的這一切，正是科技的力量，潤物細無聲地改變著這個世界......