从承保和理赔环节入手,向全产业链渗透,「 深智科技」要打造面向保险行业的机器视觉引擎

2018-03-13 09:54
作者:希大
来源:36氪

保险作为金融业的三大板块之一,和银行、证券相比销售属性最重,因此其信息化和数据化落后,主要依赖人力做全流程的服务。不过,保险业利用人工智能、大数据、云计算、区块链等技术进行转型的趋势明显,并造就了一个新的名词——“保险科技”。传统保险业可以借助保险科技,来服务过去未能覆盖的市场,扩大保险市场的潜在规模,以及降低传统保险产品成本或者提升理赔效率。

2017年底,众安保险联合奥纬咨询发布题为《科技彰显价值,保险未来已来》的报告。报告数据显示,2016年保险科技领域的投资总额高达17亿美元,自2014年以来,该领域交易量和交易额增长接近一倍。中国的保险科技市场在2021年有望达到1.4万亿元总规模。另外CB Insights的数据指出,保险科技领域近一半投资用于人工智能、物联网的研究,从2014年至2016年,这两个领域的综合交易量增长高达79%。

成立于2017年11月的深智科技是一家专注深度学习技术和计算机视觉研究的创新型企业,它致力于打造保险行业机器视觉引擎,提供基于深度学习的车辆识别评估、奶牛识别、OCR单证识别、人脸识别等产品。

深智科技CEO黄贤俊告诉36氪,公司在初期体量有限,因此他们选择从车险、农险和寿险三个垂直领域切入保险市场。但是保险业务中的销售、承保、理赔、保全等环节充斥着大量的非自动化过程,即使是垂直领域,客户痛点和需求依然非常多。因此深智科技会对机构客户的需求进行评估,选择技术相对成熟、通用性较高的需求优先实现。

深智科技现在比较关注承保和理赔两个环节,它们作为保险业务和流量的入口和出口,是保险机构核心关注的环节。针对前期的营销环节,深智科技会根据潜在客户的画像,针对性地提供产品营销服务。在提升客户服务体验感的同时,也增加保险的营销购买转换率。

而在后期的理赔环节,不同的险种需要解决的技术问题也有所差异。农险业务的理赔难度在于奶牛个体的确认,除了要有算法技术,还需要获取大量的训练数据。对于没有资源渠道的技术开发商来说,奶牛个体图像数据获取的成本非常高。黄贤俊告诉36氪,他们已和两家有农险业务的机构进行了深度合作,可以使用几万头奶牛不同时期的图像数据来训练算法模型。

对于寿险来说,深智科技将开发重点集中在医疗票据的识别上。黄贤俊表示,医疗票据的识别挑战众多,面临格式不统一、名称打印混乱、刚戳盖章层层覆盖等问题。深智科技团队需要花费大量的时间和人力进行前期标注工作,并需要建立词库和纠正体系。

深智科技现在主要以项目制的形式为车险、农险、寿险业务提供技术支持,未来等各功能模块成熟后,深智科技会按照平台化的思路来运营,规模化地赋能不具备技术开发能力的保险机构。

市面上也陆续出现了保险科技公司。相比于平安科技等传统金融机构旗下的科技公司创业公司的灵活度更高,但是在数据、资金、场景上有一定劣势。而相比于蚂蚁金服、百度等互联网巨头,以及虹软等老牌计算机视觉公司,创业公司在流量上不占优势,但行业专注度更高。

深智科技现有近30人,主要是研发人员。核心团队和技术来自微软亚研院、中科院、商汤科技、海康威视等机器视觉顶尖机构和公司。CEO黄贤俊,曾任Linkface CTO,曾在MSRA任职八年,作为项目负责人先后带队完成了图像搜索智能排序、高分辨率屏幕录制、必应中英文机器翻译、必应搜索字典扩展、无线屏幕交互投影系统(Titanium)、分布式视频压缩等核心项目。公司预期于今年第三季度开启首轮融资。


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