智能理賠主要是利用人工智能等相關技術代替傳統的勞動密集型作業方式，明顯簡化理賠處理過程。
一、智能理賠的主要環節及人工智能技術優勢
以車險智能理賠為例，通過綜合運用聲紋識別、圖像識別、機器學習等核心技術，經過快速核身、精準識別、一鍵定損、自動定價、科學推薦、智能支付這六個主要環節實現車險理賠的快速處理，克服了以往理賠過程中出現的欺詐騙保、理賠時間長、賠付糾紛多等問題。根據統計，智能理賠可以為整個車險行業帶來40%以上的運營效能提升，減少50%的查勘定損人員工作量，將理賠時效從過去的3天縮短至30分鐘，明顯提升用戶滿意度。
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、云計算、物聯網、人工智能和區塊鏈等技術在理賠服務端開展嘗試，圖像識別技術實現了快速定損和反欺詐識別。
(一)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(還包括不屬于圖像的聲紋識別)等方式進行身份認證。更重要的，圖像識別還可以處理非結構類數據，比如將筆跡、掃描、拍照單據轉換成文字，對視頻、現場照片進行分類處理等等。在理賠環節，基于圖像識別技術，能快速查勘、核損、定損和反欺詐識別，較比傳統的人工核損流程極為節省時間，能明顯提升理賠效率，降低騙保概率。采用智能理賠風險輸入、加工和預警輸出，能夠定義風控規則進行篩查，完善理賠風險閉環管理機制。
(二)精準高風險識別
通過大數據，能提高信息搜索、流轉效率與準確度，自動識別場景中的風險，對保險操作風險進行積極管理，提升服務時效和服務質量。
基于人工智能建模技術的開發，相比傳統的智能風控技術，模型擁有強大的自學習能力。從數據自身特點出發，以異常行為作為學習規則，通過自聚類、回歸分析等技術手段對合規、合理與高風險醫療行為搭建分類器，結合健康險政策、規范化路徑及醫療知識庫，對案件的輸出配備相應的醫學和政策解釋，作為核查及控費的指導依據。
三、智能理賠中安防產品技術應用
(一)人臉識別和語音識別技術
保險理賠需要確認身份，通過人臉識別技術和語音識別技術可以準確的識別被保人的面部特征，從而確認是不是被保人。
保險企業開通人臉識別辦業務的功能，可以足不出戶辦理業務，保單保全、變更、修改地址、退保等操作，不用去線下柜臺直接拍照上傳即可，直接識別客戶的面部特征，瞬間確認是否是客戶本人。
(二)智能識別證件，光學字符識別技術
當用戶在提交理賠申請資料時，可以快速精準的抓取到證件上的數據信息，用戶個人信息識別，輕而易舉完成。
(三)大數據風控模型提高效率
利用大數據模型以及風控模型，生成風控規則，并查詢客戶以前的征信數據和出險數據進行篩選排查，從而提高風控水平，也提高了服務意識。
具體應用有以下幾方面：
1.智能客服
智能客服在保險業應用很廣泛，減輕客服工作量，提高效率，實時承保，實時咨詢。
2.智能定損
保險公司往往自己都擁有大量的理賠案例，結合以往的理賠案件，利用深度學習技術可以挖掘出一套動態的定損模型。當客戶提出報銷修理費用或為客戶定損時，可以參考算法模型給出的結果，對于那些明顯高于算法結果的，再加入人為核查。
3.智能核保項目
當用戶不完全符合健康告知的時候，不用一票否決，而是可以具體情況具體分析，讓用戶可以根據問卷流程了解用戶目前的身體健康狀況，從而得出核保結論，確認是否可以投保，此項目也是對客戶人性化處理的體現。
人工智能在保險行業可以發揮極其重要的作用，在基于數據、規則，通過算法計算，機器可以更聰明地輔助于人，成為保險從業者們的貼心助手。
一、智能理賠的主要環節及人工智能技術優勢
以車險智能理賠為例，通過綜合運用聲紋識別、圖像識別、機器學習等核心技術，經過快速核身、精準識別、一鍵定損、自動定價、科學推薦、智能支付這六個主要環節實現車險理賠的快速處理，克服了以往理賠過程中出現的欺詐騙保、理賠時間長、賠付糾紛多等問題。根據統計，智能理賠可以為整個車險行業帶來40%以上的運營效能提升，減少50%的查勘定損人員工作量，將理賠時效從過去的3天縮短至30分鐘，明顯提升用戶滿意度。
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、云計算、物聯網、人工智能和區塊鏈等技術在理賠服務端開展嘗試，圖像識別技術實現了快速定損和反欺詐識別。
(一)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(還包括不屬于圖像的聲紋識別)等方式進行身份認證。更重要的，圖像識別還可以處理非結構類數據，比如將筆跡、掃描、拍照單據轉換成文字，對視頻、現場照片進行分類處理等等。在理賠環節，基于圖像識別技術，能快速查勘、核損、定損和反欺詐識別，較比傳統的人工核損流程極為節省時間，能明顯提升理賠效率，降低騙保概率。采用智能理賠風險輸入、加工和預警輸出，能夠定義風控規則進行篩查，完善理賠風險閉環管理機制。
(二)精準高風險識別
通過大數據，能提高信息搜索、流轉效率與準確度，自動識別場景中的風險，對保險操作風險進行積極管理，提升服務時效和服務質量。
基于人工智能建模技術的開發，相比傳統的智能風控技術，模型擁有強大的自學習能力。從數據自身特點出發，以異常行為作為學習規則，通過自聚類、回歸分析等技術手段對合規、合理與高風險醫療行為搭建分類器，結合健康險政策、規范化路徑及醫療知識庫，對案件的輸出配備相應的醫學和政策解釋，作為核查及控費的指導依據。
三、智能理賠中安防產品技術應用
(一)人臉識別和語音識別技術
保險理賠需要確認身份，通過人臉識別技術和語音識別技術可以準確的識別被保人的面部特征，從而確認是不是被保人。
保險企業開通人臉識別辦業務的功能，可以足不出戶辦理業務，保單保全、變更、修改地址、退保等操作，不用去線下柜臺直接拍照上傳即可，直接識別客戶的面部特征，瞬間確認是否是客戶本人。
(二)智能識別證件，光學字符識別技術
當用戶在提交理賠申請資料時，可以快速精準的抓取到證件上的數據信息，用戶個人信息識別，輕而易舉完成。
(三)大數據風控模型提高效率
利用大數據模型以及風控模型，生成風控規則，并查詢客戶以前的征信數據和出險數據進行篩選排查，從而提高風控水平，也提高了服務意識。
具體應用有以下幾方面：
1.智能客服
智能客服在保險業應用很廣泛，減輕客服工作量，提高效率，實時承保，實時咨詢。
2.智能定損
保險公司往往自己都擁有大量的理賠案例，結合以往的理賠案件，利用深度學習技術可以挖掘出一套動態的定損模型。當客戶提出報銷修理費用或為客戶定損時，可以參考算法模型給出的結果，對于那些明顯高于算法結果的，再加入人為核查。
3.智能核保項目
當用戶不完全符合健康告知的時候，不用一票否決，而是可以具體情況具體分析，讓用戶可以根據問卷流程了解用戶目前的身體健康狀況，從而得出核保結論，確認是否可以投保，此項目也是對客戶人性化處理的體現。
人工智能在保險行業可以發揮極其重要的作用，在基于數據、規則，通過算法計算，機器可以更聰明地輔助于人，成為保險從業者們的貼心助手。
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