壹、智能索賠的主要環節及人工智能技術的優勢
以車險智能理賠為例，綜合運用聲紋識別、圖像識別、機械學習等核心技術，通過快速核芯、正確識別、壹鍵定損、自動定價、科學推薦、智能賠付六大主要環節，實現車險理賠快速處理，克服了傳統理賠流程中存在的騙保、理賠時間長、理賠糾紛多等問題。據統計，智能請求可以提高整個車險行業的運營績效，降低50%。
二、人工智能在智能理賠領域的創新
近年來，保險公司積極運用大數據、雲計算、物聯網、人工智能、區塊鏈等技術嘗試理賠服務，圖像識別技術實現了快速定損和欺詐識別。
(1)圖像識別技術提高理賠效率。
圖像識別可以通過人臉識別、證件識別(包括不屬於圖像的聲紋識別)等方式進行認證。更重要的是，圖像識別還可以將手寫、掃描、照片文件轉化為文字、視頻、現場照片等非結構化數據進行分類。在理賠過程中，基於圖像識別技術，可以進行快速查勘、核損、定損、防騙識別，相比傳統的人工核損流程，可以節省時間。顯著提高理賠效率，降低欺詐概率。通過使用智能的請求風險輸入、處理和警告輸出，可以定義控制規則進行篩選，並改善請求風險的閉環管理機制。
(2)正確的高風險識別
通過大數據，可以提高信息檢索和流轉的效率和準確性，自動識別場景中的風險，主動管理保險運營風險，提高服務時效和質量。
基於人工智能建模技術的發展，與傳統的智能控制技術相比，該模型具有很強的自學習能力。從數據本身的特點出發，以異常行為為學習規則，通過自我分類和回歸分析，為合規性、合理性和高風險醫療行為構建分類器，並結合醫保政策、標準化路徑和醫療知識庫，為事件輸出提供相應的醫療和政策解釋，作為檢查和收費的指導依據。
三、安防產品技術在智能請求中的應用
(1)人臉識別和語音識別技術
保險索賠需要鑒定。通過面部識別技術和語音識別技術，可以正確識別被保險人的面部特征，確認是否是被保險人。
保險公司提供面部識別服務，可用於業務、保單保存、變更、地址修改、保險修改等。不需要在網上櫃臺直接拍照上傳，他們可以直接識別客戶的面部特征，即時確認是否是客戶本人。
(2)智能識別證書和光學字符識別技術。
用戶在提交理賠申請材料時，可以快速準確地掌握證書上的數據信息和識別用戶的個人信息，簡單完成。
(3)大數據管控模式提升效率。
利用大數據模型和控制模型，可以生成控制規則，篩選客戶以往從業數據和危險數據，提高控制水平和服務意識。
1.明智的選擇
智能呼叫廣泛應用於保險行業，減少呼叫工作量，提高效率，實時保障，實時咨詢。
2.智能損耗測定
保險公司自己往往也有很多理賠。結合之前的主張，我們可以使用深度學習技術來挖掘動態定損模型。當客戶提出清算修復費用，或者為客戶定損時，可以參考算法模型提出的結果，明顯高於算法結果的可以參與人工檢驗。
3.智能核保項目
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當用戶不完全符合健康告知時，不需要拒絕，具體情況可以具體分析。用戶可以根據問卷流程了解用戶當前的健康狀況，得出核保結論，確認是否可以投保。這個項目也是客戶人性化對待的壹種體現。
人工智能在保險行業發揮著極其重要的作用。基於數據和規則，通過算法計算，機器可以更智能地輔助人，成為保險從業人員的友好助手。