Компьютерное зрение обеспечивает экономию средств и повышение эффективности в страховом секторе. Автоматизированная инспекция транспортных средств — одно из перспективных применений технологии.

Цифровая трансформация неизбежно приближается к предприятиям страховой отрасли, одновременно ставя новые задачи и открывая возможности. Использование современных технологий может улучшить взаимодействие страховщиков со своими клиентами, оптимизировать операции, улучшить оценку рисков и управление ими и многое другое.

Еще в 2021 году объем мирового рынка оборудования, программного обеспечения и услуг ИИ в страховой отрасли составлял 3,1 миллиарда долларов. Совокупный годовой темп роста (CAGR) 32,6% для этой ниши прогнозируется на прогнозный период 2022–2030 гг. Тенденция видится твердой. А поскольку темпы роста высокие, рынок еще далек от насыщения.

По состоянию на 2023 год использование компьютерного зрения в ИИ для целей страхования быстро растет. Вероятно, одна из частых реализаций технологии — автоматизированный досмотр автомобилей при оформлении страхового возмещения.

Давайте узнаем, как технология компьютерного зрения трансформирует страховой сектор и какую пользу она приносит бизнесу, на примере варианта использования визуального осмотра транспортных средств.

Компьютерное зрение в страховании: оценка повреждений автомобиля

Рассмотрение страховых случаев зачастую тесно связано с большой нагрузкой по ручной обработке документов и оценке материального ущерба. Неудивительно, что страховые компании могут столкнуться с повышенным объемом требований о возмещении ущерба транспортным средствам, особенно в пик сезона. Именно тогда на помощь приходит проверка повреждений автомобиля с помощью ИИ.

Для обнаружения повреждений алгоритмы компьютерного зрения обрабатывают изображения автомобиля после аварии. Умные системы умеют распознавать автомобиль, проверяя его соответствие документам, выявлять поврежденные элементы автомобиля, предварительно оценивать ущерб и стоимость ремонта.

В то время как обычный рабочий процесс обработки страховых требований сложен и требует много времени, процесс с использованием компьютерного зрения сужается до четырех следующих шагов:

Построение хорошо работающей системы обнаружения повреждений автомобиля с помощью компьютерного зрения может быть сложной задачей. Не стесняйтесь обращаться к нашей команде опытных инженеров по искусственному интеллекту и машинному обучению, если вам понадобится помощь.

Компьютерное зрение для обнаружения повреждений автомобиля: какие виды повреждений можно обнаружить

Во время осмотра автомобиля с помощью ИИ алгоритмы используют цифровые фотографии осматриваемого автомобиля для выявления следующих типов повреждений:

Повреждение металла

Износы бампера, капота, дверей, кузова и других металлических деталей автомобиля классифицируются как виды повреждений металла:

  • Вмятины и деформации
  • Царапать
  • Рвать

Повреждения металла довольно легко обнаружить, так как они хорошо видны. Но самое сложное — это оценка масштабов разрушения. Тем не менее, использование методов глубокого обучения в компьютерном зрении позволяет системе решать даже такие сложные задачи.

Повреждение стекла

Повреждения ветрового, заднего стекла, стекол автомобиля, фары и заднего фонаря классифицируются как виды повреждения стекла:

  • Трескаться
  • Чип
  • Трещина паука

Обычно степень разрушения стекла можно не только заметить, но и оценить достаточно точно.

Прочие повреждения

Повреждения, которые не классифицируются как повреждения металла или стекла или не являются формами ударного повреждения, подпадают под это определение. Примеры включают перемещение или замену деталей автомобиля, зазоры между частями автомобиля, отсутствующие детали, косметические повреждения, нанесенные, например, краске автомобиля, и многое другое. Возможности алгоритмов компьютерного зрения по обнаружению неразрушающих повреждений ограничены, но они все же могут что-то предложить.

Оценка повреждений автомобиля с помощью компьютерного зрения и вручную

В то время как ручной осмотр транспортных средств преобладает, компьютерное зрение постепенно дополняет его. В некоторых случаях она даже полностью заменяет оценку работником-человеком. Давайте рассмотрим наиболее существенные плюсы и минусы обоих типов обнаружения повреждений автомобиля.

Основные плюсы и минусы обнаружения повреждений автомобилей с помощью компьютерного зрения:

Оценка повреждений автомобиля с помощью ИИ имеет следующие сильные стороны:

  1. Использование рабочей силы и безопасность. Благодаря технологиям, управляемым искусственным интеллектом, участие рабочей силы в цикле проверки транспортных средств можно свести к минимуму. Не говоря уже о том, что вся обработка заявки может быть выполнена удаленно. Это приводит к повышению безопасности работников, поскольку инспекторы не подвержены опасности поражения электрическим током, движущихся частей, скольжения и падения, а также опасности воздействия химических веществ.
  2. Экономия средств. Автоматизация простой обработки страховых требований может значительно снизить операционные расходы. В конце концов, повседневные дела, такие как царапины или трещины на стекле, легко обрабатываются системой искусственного интеллекта, но отнимают много времени у людей-инспекторов. Внедрение системы проверки транспортных средств на основе компьютерного зрения может привести к значительной экономии средств для бизнеса.
  3. Высокая эффективность. Обычно системе компьютерного зрения требуется всего несколько секунд для обработки одного изображения. Это делает работу с пакетами изображений невероятно эффективной, позволяя выполнять больше проверок за меньшее время.

Вот два ограничения систем компьютерного зрения для осмотра автомобилей:

  1. Точность зависит от качества изображения. Низкая резкость изображения или неподходящее освещение могут значительно ухудшить качество обработки изображения. Кроме того, по-прежнему существует риск того, что владельцы транспортных средств преднамеренно делают поддельные изображения или фотографируют таким образом, чтобы это изменило представление о серьезности ущерба.
  2. Некоторые типы повреждений не могут быть обнаружены. В случае износа, который не относится к категории стеклянных или металлических или представляет собой скрытые повреждения, обработки изображения может быть недостаточно для точной оценки. Осмотр транспортных средств с помощью ИИ также подвергается более высокому риску мошенничества, но инженеры могут смягчить проблему, применив дополнительные алгоритмы обнаружения мошенничества.

Обнаружение повреждений с помощью ИИ очень удобно. Тем не менее, важно понимать, что сфера его использования имеет ограничения.

Основные плюсы и минусы ручного обнаружения повреждений автомобиля

Сильные стороны, за которые ценится ручная оценка повреждений транспортных средств, следующие:

  1. Высокая достоверность оценки повреждений в конкретных случаях. Обученные инспекторы могут достаточно точно оценить степень износа и возможные затраты на ремонт. Они также могут обнаруживать скрытые повреждения, что делает оценку с участием человека более эффективной в случаях осмотра затопленных или экстенсивно используемых транспортных средств.
  2. Широко используемый подход. Поскольку ручная проверка транспортных средств признана стандартным подходом в отрасли, поиск специалистов и организация оптимального рабочего процесса не должны представлять трудности.

Вот два ограничения традиционного подхода к осмотру автомобиля:

  1. Высокий уровень использования трудовых ресурсов. В обычном цикле проверки ручной труд задействован почти на каждом этапе. Это увеличивает вероятность человеческой ошибки, а также создает трудности, связанные с управлением человеческими ресурсами.
  2. Длительные процедуры. И согласование документов, и ручная проверка повреждений автомобиля занимают значительное время. Таким образом, выполнение одной заявки может занять дни и даже недели.

Давайте обобщим ключевые моменты обоих методов обнаружения повреждений автомобиля и сравним их друг с другом.

Трудно утверждать, что в скором времени метод обнаружения повреждений автомобиля с помощью CV полностью заменит ручной. Тем не менее, его возможностей вполне достаточно, чтобы взять на себя большие партии оценочных случаев. Также интересно узнать, как еще машинное обучение оптимизирует обработку страховых случаевg.

Преимущества обнаружения повреждений автомобиля с помощью технологии компьютерного зрения для бизнеса

Давайте рассмотрим некоторые бизнес-преимущества использования компьютерного зрения для оценки повреждений автомобиля:

  • Более высокая степень удовлетворенности клиентов. Одна из частых жалоб клиентов заключается в том, что их страховая компания слишком долго рассматривает страховые претензии. Системы искусственного интеллекта могут частично избавить инспекторов от обработки большого количества претензий. Это мгновенно повысило бы качество обслуживания и, следовательно, удовлетворенность клиентов.
  • Оптимизированные расходы. Настройка системы компьютерного зрения для оценки транспортных средств может показаться дорогостоящей инвестицией. Тем не менее, в долгосрочной перспективе это невероятно рентабельное вмешательство, поскольку обработка мелких дел с помощью компьютерного зрения требует меньше ресурсов по сравнению с ручной проверкой.
  • Низкий уровень использования ручного труда. Трудоемкие процессы может быть сложно настроить и поддерживать в оптимальном состоянии. Наем и обучение персонала, человеческие ошибки и безопасность труда — это лишь некоторые из факторов, которые следует тщательно учитывать.
  • Улучшенная цифровая трансформация. Осмотр автомобилей с помощью компьютерного зрения — один из способов, с помощью которого компании страхового сектора могут получить технологическое преимущество перед конкурентами. Так что этот вариант не стоит упускать из виду.
  • Улучшение имиджа бренда. Технологические достижения и широкий выбор опций — вот что ценят многие. Одно лишь знание того, что страховщик предлагает такую ​​возможность, как онлайн-обработка претензий о возмещении ущерба транспортному средству, уже заставляет клиентов больше доверять своему поставщику.

Нетрудно заметить, что использование технологии компьютерного зрения в страховании сулит множество возможностей для бизнеса.

Применение компьютерного зрения в страховой отрасли

Давайте рассмотрим другие наиболее распространенные задачи компьютерного зрения систем на основе ИИ в этой нише:

  • Обнаружение мошенничества

Мошенничество со страховыми выплатами происходит в отрасли довольно часто. Естественно, компании стремятся свести к минимуму усилия по расследованию дел и снизить процент неверных выплат, так как это напрямую влияет на имидж бренда и прибыльность бизнеса. В этом случае использования компьютерного зрения технология помогает идентифицировать недействительные документы или обнаруживать поддельные изображения. Также могут применяться некоторые другие формы анализа неструктурированных данных.

  • Оценка состояния крыши

Проверка возраста, состояния и характеристик крыши, а также оценка ее потенциальной уязвимости перед внешними силами требует от инспекторов больших затрат времени и физических сил. Страховым компаниям часто приходится полагаться на информацию, предоставленную домовладельцами, что приводит к дополнительным бизнес-рискам. Благодаря компьютерному зрению для оценки рисков собственности и аэрофотоснимкам с высоким разрешением инспекторы могут получать оценки состояния крыш тысяч зданий со значительно меньшими усилиями.

  • Оценка риска лесных пожаров

В дикорастущих и городских районах лесные пожары являются частой причиной разрушения имущества и страховых убытков. Расчет оценки опасности чаще всего зависит от обработки аэрофотоснимков. Компьютерное зрение помогает измерять высоту, площадь и защищаемое пространство между конструкциями и растительностью и даже обнаруживать присутствие потенциально горючих материалов. Таким образом, страховые компании могут получить точную оценку рисков, связанных с оказанием страховых услуг собственникам конкретного имущества.

  • Наблюдение за строительными площадками

Процесс строительства связан с большими рисками по охране труда и повреждению строительных материалов на строительной площадке. Система наблюдения на основе компьютерного зрения часто внедряется, чтобы свести к минимуму несчастные случаи. Это помогает отслеживать использование необходимого оборудования, выполнение процессов, признаки потенциальных сбоев и т. д. в режиме реального времени.

Прежде чем углубиться в тему, может быть весьма полезно узнать больше о приложениях и возможностях компьютерного зрения. Проектов компьютерного зрения в страховании много, как и способов, которыми они могут дать бизнесу конкурентное преимущество.

Последние мысли

Системы искусственного интеллекта находят свое применение в страховании различными способами: от осмотра транспортных средств и оценки риска лесных пожаров до обнаружения мошенничества. Обработка заявлений о страховании от повреждений автомобиля требует больших ресурсов, поэтому некоторая автоматизация здесь пригодится. Пока еще трудно утверждать о полном превосходстве осмотра автомобиля с помощью компьютерного зрения над ручным. Тем не менее, если такой интеллектуальный рабочий процесс будет создан и использован с умом, он может дополнить обычные процедуры, что принесет массу преимуществ для бизнеса.

Внедрение компьютерного зрения в страховании требует высокой квалификации. Если вы стремитесь получить максимальную отдачу от таких инвестиций, то позвольте команде профессионалов в области искусственного интеллекта и машинного обучения из Interlliarts внести свой вклад.