2023年11月14日 星期二

台灣發展AI車定損的挑戰與因應 (五)


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2023/11/15第1482期 | 訂閱/退訂 | 看歷史報份
 
 
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保險科技:台灣發展AI車定損的挑戰與因應 (五)
管理格言
約翰 甘乃迪 美國前總統
修理屋頂的最佳時機是豔陽高照的時候。
保險科技:台灣發展AI車定損的挑戰與因應 (五)
陳素敏 顧問

國內自行開發「AI車定損模型」的困境與因應

若是國內自行開發,又會遇到以下「四缺」困境 - 缺資料、缺人才、缺工具與缺資源:

圖1. 產險公司導入AI車定損所面臨的四缺障礙

針對上圖產險公司面臨的四大痛點,新局數位科技有完整解決方案,能突破第一步不易取得大量標記資料問題,又能定損,並提供優惠可負擔價格。

為了協助產險公司短期內能達到"速贏" (Quick Win),建議採行務實的「二階段導入模式」。第一階段先導入「AR勘損」,建立規則基礎(Rule-based)的結構化維修邏輯,透過人機協作,由機器先執行判斷,再由理賠員確認或修改,短期內即可享受數位化與智能化成效,提升營運效率,同時可無痛蒐集高品質且一致性的AI標註訓練資料,能畢其功於一役,理賠員不須額外標註與整理工作,亦可試行新營運模式的可行性,執行成本與風險低。然後再持續不斷數位優化與規模化,快速迭代再進入第二階段AI自動化定損,以有效協助台灣產險業數位轉型。

圖2. 二階段導入模式

所謂「一站式」是指從頭到尾完整服務 (One-stop service);所謂「AR勘損」,係採用擴增實境(Augmented Reality,簡稱AR)技術,透過攝影機影像的位置及角度精算並加上圖像分析技術,讓螢幕上的虛擬物能夠與現實場景進行結合、即時互動與三維標記等技術進行勘損;所謂「AI定損」,是透過人工智慧(AI)的電腦視覺 (Computer Vision, 簡稱CV)技術,上傳照片或影片供高效能運算 (HPC、GPU)或雲端運算 (Cloud Computing) 辨識圖像,可應用於身份識別、車牌辨識、損傷部位、損傷類型、損傷程度與維修方式等辨識等。AR勘損與AI定損之關聯,乃AI定損先透過AR勘損自動蒐集資料,以訓練模型自動判斷。

陳素敏顧問簡介

(歡迎有興趣的保險公司洽詢陳素敏顧聯絡)

 
 
   
     
 
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