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数据驱动AI如何使汽车保险业个性化并挽救生命?

来源:CPDA数据分析师网 / 作者:数据君 / 时间:2021-07-27

除了利用数据提供个性化服务外,保险提供商还必须在价格上进行竞争以留住当今的客户
人工智能技术为保险公司提供了简化理赔流程所需的数据,同时降低了将节省的资金转嫁给客户的成本,利用先进技术中的数据更好地了解驱动程序和事故,可以提高客户保留率,品牌忠诚度和节省成本,尽管利用数据有明显的好处,但目前很少有保险公司这样做,从而在能力与客户的即时需求和期望之间造成了差距,根据经合组织的说法,如果能够提供有关急救服务和治疗医院的伤害类型和严重程度的实时数据,则可以避免44%的车祸死亡,的确人工智能技术能够发现车祸中的实时见解,包括乘员受伤和车辆损坏,从而为医疗团队提供救生信息。

利用高级机器学习算法
ADR技术(事故检测和响应)可以分析由车辆远程信息处理设备和虚拟传感器记录的碰撞脉冲,以提供详细的报告,除了提供救生功能外,AI还可以为驾驶员提供个性化服务,例如在发生事故后自动推荐拖车或车身修理厂,以及其他基于位置的相关服务,由AI技术和机器学习功能提供支持的ADR在保险行业的数据应用中具有巨大的潜力,这是从崩溃发生的那一刻起就如何工作的。

通过机器学习获得访问崩溃和伤害数据
初且可能是重要的AI应用是推断碰撞测试数据,以更好地理解和预测车辆加速(或减速)与潜在伤害之间的联系。先进的机器学习算法与车辆中安装的物理传感器设备结合使用,可以在发生碰撞时准确检测到碰撞,为了解决保险公司重大的痛点之一,即准确而实时的损失通知,这是由较低的误报率和误报率驱动的,物理传感器在感应到车辆加速度变化时会“醒来”,从而确保不会检测到任何事件并降低误报率,然后机器学习算法可以全面了解崩溃情况,这样就可以消除误报的可能性,一旦检测到撞车事故,将使用深度学习模型提供损坏和伤害的见解,从而可以实时向保险公司提供详细的撞车报告。

您可能会问,这是如何完成的?
这就是虚拟传感器概念出现的地方,使用先进的深度学习网络,车辆运动传感器的读数将转换为虚拟传感器,或数十个传感器的网格,这些传感器通常用于确定碰撞测试场景中潜在的车辆损坏和乘员受伤,例如由汽车OEM进行的测试,这些传感器虚拟地放置在车辆及其乘员内部和周围,从而模拟了一个世界,您可能会在头上戴着加速度计来四处走动,以评估潜在的伤害,而无需安装任何其他硬件。

每个碰撞都由的碰撞脉冲来识别,该脉冲被用作指纹
机器学习算法分析指纹并构建完整的碰撞图,然后将其转换为准确的损坏和伤害信息,从而提供事故的客观视图。对这些详细数据的访问可以为保险提供者降低成本,因为他们可以全面了解事故及其对乘员的直接后果,使提供个性化服务和照顾保单持有人成为可能,除了救生功能外,AI还可在发生事故后自动协助驾驶员进行恢复过程,随时提供崩溃数据可以使保险公司自动提出恢复建议,想象一下在发生沉船事故后,立即告知您的提供者一条消息,让您知道拖车正在驶向您,并将您带到近的汽车修理厂,这些类型的个性化自动参与可以在发生影响时就开始进行可靠的数据收集和处理。  

事故数据的客观视图对于汽车保险行业而言是至关重要的且迄今为止是有限的可见性区域

通过在保险公司的数据驱动报告中详细说明事故征程,消除了不确定性,基于数据的个性化建议可以在索赔过程中为保险公司节省资金,因为保险公司将客户引导至支持的车库,并在事故发生时获得清晰的画面,这也可提供个性化价值,总而言之人工智能具有改变保险业的巨大潜力,我们将见证一次真正的自上而下的转变,从提供影响之刻起开始提供定制的个性化服务,到通过指导保单持有人与附属服务网络合作,降低保险公司的理赔成本,商店和拖车),ADR的实时传感器数据和定制的AI算法使这些功能以及更多功能成为可能,以零人为干预提供完全客观的报告,从而帮助保险公司为保单持有人提供独特的寿险和节省成本的价值。



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