Tractable:车险定损的AI公司

2017-12-11 10:25
作者:道口保险观察
来源:未央网

Tractable成立于2014年9月,总部位于伦敦,是一家专注于提供人工智能方向的计算机视觉服务提供商。公司规模40-50人左右。其图像识别能力超越人类专家,覆盖领域包含车险定损图像识别、基础设施维修图像识别、医疗图像识别。


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Tractable目前总融资金额达到了990万美金,pre-种子轮由Entrepreneur First进行投资,金额不公开,种子轮由Zetta VenturePartners投资,金额为181万美金,A轮由Andy Homer领投,,Zetta VenturePartners等跟投,共800万美金。


1、解决车险行业痛点


Tractable公司对车险定损评估的本质问题及行业的痛点给出了他们的解决方案。首先,保险公司、汽车修理店以及定损评估员需要不停地互相传送受损汽车的图像和修理预算。而Tractable通过他们的算法,可以在事故发生后立即在任意手持设备上自动执行汽车受损修复估计,并且能够实现比人类更高的准确度。

每次发生汽车事故时,客户需要花费约30磅成本来执行一次受损修复估计,边际成本为15磅,Tractable的商业核心便在于能够实现近乎为0的边际成本。

Tractable另一个优势在于,客户过去往往需要花费一个星期甚至更多的时间来处理理赔、修理等繁琐的事务,而且在无法预估修理成本的情况下,会被收取高价给自身及保险公司都带来一些损失,而Tractable的算法在实现就能够对汽车的受损情况和修理价格有个大致的估计,使得客户不会被修理商误导,而且能够节省更多汽车受损估计时间、理赔时间、修理时间。对于启程轻微的受损,Tractable能够找到较劲的小的汽车修理厂来对汽车进行维修。


2、产品介绍


Tractable产品目前主打定损图像检测,Tractable能够将原本车祸后需要定损鉴定师的工作透过AI进行简化。保险产品Insurance为其主推,其中包括AI Review和AI FNOL Triage两个产品,后者尚在开发中。

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上传车祸中的各个角度车辆照片后,系统能够自动判断这个照片属于车的哪一部分、有没有需要进行维修或是进行更换,最后提出报价,透过此系统,能够有效的降低劳力成本。它可以立即分析事故现场的智能手机转发的照片,其技术突破使其能够在不受控制的环境中对低质量图像进行视觉识别,无论图像分辨率、光线、视点、缩放比例、车型、背景如何。

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该公司使用深度学习重新分类保险,健康和其他行业的大数据。公司与美国软件供应商Mitchell International合作,收集了在美国的2亿车辆定损照片,并将其模型结果应用在英国的车险场景。

Tractable近期推出两款新产品Preventative Maintenance及Medical Imagery。

Preventative Maintenance利用公司强大的数据库对客户的“家用水管”进行检测,并提供一份能够大致预期水管使用寿命的报告,以方便消费者提早对旧水管进行更换,避免因水管临时破裂造成不必要的损失。

Medical Imagery主要应用于医学透视及B超领域。Tractable根据其数据库会针对透视结果给出一份“辅助性的诊断报告”,帮助医生更好地对患者进行诊断。该产品的开发着眼于解决目前医疗资源分配的不均匀性,诊断报告可同时使得医生及患者受益。


3、盈利模式


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目前一年来说有1.5亿个车检测需求,每一次检测都需要花费定损鉴测师25块美金,这是一个37.5亿的市场,Tractable希望得到市场份额的10%,单次检测收费10元美金,一年可以获利1.5亿美金。


4、未来前景分析


Tractable所属细分行业为“基于AI的深度图像学习识别检测技术”。该行业处于成长期,行业特点为:“高技术壁垒,竞争较为激烈,同时存在可观的市场成长空间”目前由于人工成本的提高,越来越多的保险公司决定自主研发AI定损系统,这将对Tractable带来不小的市场竞争。

目前美国前六大保险公司之一已正式采用Tractable作为定损的主要工具,然而大部分保险公司并没有采用Tractable作为公司认定的定损系统,少数公司只是将Tractable作为辅助性工具。因此总体而言,无论是行业内新崛起的开发AI定损的公司,还是目前各大保险公司自主研发的AI定损系统,均会对Tractable构成不小的市场竞争。因此公司所面临的行业竞争不容小觑。

公司也正积极开展横向扩张,希望将自主研发的数据库及算法运用到不同领域,给消费者提供多样化的“解决方式”。


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