2020年銀保監會下發的《關于推進財產保險業務線上化發展的指導意見》提出，2022年車險等業務領域線上化率達到80%以上。當下，各保險機構正處在數字化轉型的關口，并通過科技智能手段降低成本，車險智能定損便是其中之一。目前來看，車險智能定損已然邁過艱難的探索階段。

2017年，業界第一款人工智能(AI)自主定損產品問世，拉開了車險理賠領域智能化探索的序幕。隨后，其他保險主體紛紛布局，著力推動金融保險科技和智能創新。比如，2017年9月，中國平安旗下公司推出“智能閃賠”，該產品具有高精度圖片識別、運用機器學習算法對車輛外觀損失自動判定、自動精準定價、智能風險攔截四大技術。2017年10月，中國人保推出“拇指理賠”，投保人通過手機“一鍵報案、三張照片、確認賬號”三個動作，即可在事故現場在線自主完成從出險報案到收取賠款的全流程。2017年11月，深源恒際上線“慧定損”，在“陽光一鍵賠車商APP”試點，AI指引拍3張照片, 主要向查勘員開放。2020年9月，中國太保聯合百度推出“太·AI”，適用2.3萬個車型，覆蓋97%的乘用車品牌，部件識別準確率超過98%， 損傷識別準確率超過90%。

智能定損的研發并非一帆風順。AI科學家們曾經嘗試利用算法替代復雜的腦力勞動，然而，這種解決車險定損的思路在現實的“保險戰場”中碰了壁。最早的智能定損是通過“遠中近”等有邏輯關聯的車損圖片組，進行標注訓練形成算法，使用時需要理賠員按照要求拍攝不同距離的車損照片，并手動關聯。由于理賠員拍攝標準不一，數據規范性差，而且理賠員工作量并沒有減少，因而該技術沒有引起足夠重視。

智能定損發展至今，已邁過了艱難的探索階段。智能定損可以分為前端和后端兩個部分，后端針對損傷的識別引擎準確率得到持續優化。前端交互方案目前已經發展到第三階段。第一階段是用戶自主拍攝3張“遠中近”照片，然后進行智能定損，但實踐表明，這樣的方式用戶體驗不佳，無法推廣;第二階段是用戶自主拍攝1張照片，但拍照規范性下降，導致定損準確率下降;第三階段是AI全程指引用戶靠近或遠離車輛損傷部件，算法智能抽幀，這種方案用戶體驗較好，拍攝規范性強，大幅提高智能定損準確率。

但智能定損的解決方案目前仍有一些問題需要解決。比如，大部分定損模型是基于查勘員拍攝的歷史照片數據進行訓練，降低了用戶自主拍攝時智能定損的準確性;繞車拍攝并不適合現場拍攝，時間長且拍攝不規范;客戶對于理賠階段下載APP較為反感，但許多智能定損軟件均以APP為載體進行推廣……

針對這些問題，不少專注于車險智能定損領域的保險科技企業在積極探索。“通過增強現實技術直接面向車主進行引導，實時進行車損動態掃描，遠近、角度、焦距等決定捕捉當前幀的參數都由新的算法進行控制，這將降低客戶和理賠員的使用門檻。用戶直接拍照上傳，AI迅速定損，將大大縮短用戶的等待時間，整個拍攝過程不超過1分鐘，新手無需學習即可完成拍攝。”深源恒際相關負責人坦言。

可以說，在浩瀚的AI技術海洋里充滿著無數的未知，智能定損經過幾年探索已取得一定進展。相信隨著未來財險公司車險線上化的步伐加快，在產品和技術的逐步迭代過程中，智能定損將邁上新臺階。(記者 譚樂之)

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