业务痛点
理赔时效差
传统车险理赔流程从出险到结案处理时效需要3-5天。传统理赔流程中客户需接触保险公司多名工作人员，拨打多次电话。
定损准确率低
定损员业务水平不同，人工操作缺乏标准性。每年保险消费投诉中有很大一部分来自于核损金额争议。
“跑冒滴漏”现象严重
车险仍是欺诈重灾区。定损员长时期服务于几个4s店，难以避免人情定损。
查勘成本高
涉及各地职场人力费用及查勘车等设备费用，查勘定损成本高；通过分包的异地查勘业务无法进行统一的监督管理。
典型场景
智能调度
引入地图平台和数据，结合百度ai调度算法实现查勘员调度智能化，让查勘员少跑路、车主少等待。
远程查勘
通过利用手持终端设备进行远程查勘理赔，极大缩短简单赔案的全案理赔时效，提升客户满意度，节约保险公司查勘成本。
智能定损
以ai图像识别、大数据挖掘和深度学习技术为基础，覆盖车牌识别，车架号识别，车辆部件识别，损伤程度识别，支持图片/视频动态完成车损信息采集识别，适用于查勘、定损、送修和质检等理赔场景。
理赔反欺诈
基于承保、理赔等数据信息，利用数理统计和机器学习、人工智能等方法建立欺诈风险分析模型，在理赔报案、查勘、理算、核赔等理赔环节进行分析和风险监控，并向理赔系统进行实时预警，降低理赔环节的欺诈风险。
理赔自动化
rpa可以有效减少传统系统中留有的大量繁琐且耗时的数据输入和转录等任务，从而提高该流程的效率。随着rpa在更多的保险业务场景中部署与实施，「理赔自动化」已成为现实。
方案架构
提供5大场景智能应用，有效提升案均处理时效，节省查勘成本和理赔人力成本，理赔反欺诈覆盖全量案件，减少欺诈损失 。
方案优势
强大的百度地图
拥有海量poi数据 ，具有路网数据优势、全景数据优势及实时路况数据优势。
领先的ai技术
基于百度大脑，提供自主研发的视觉定损算法模型，识别准确率达90%以上。
丰富的行业落地案例
与多家头部保险公司合作落地智能定损、远程查勘、智能调度、车险反欺诈等多个项目。
咨询服务
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