2023年5月16日 星期二

AI + AR + Big Data 重塑車險理賠模式 (五)


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2023/05/17第1456期 | 訂閱/退訂 | 看歷史報份
 
 
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保險科技:AI + AR + Big Data 重塑車險理賠模式 (五)
管理格言
土耳其諺語
濫用信用的人,將會沈溺於其中而無法自拔。
保險科技:AI + AR + Big Data 重塑車險理賠模式 (五)
陳素敏 顧問

(三) Big Data技術應用

「AI車定損」後端尚需與各廠牌零件工時資料庫連結,方能預估各細項修換費用與總合費用。以大陸平安保險為例,係自建零件工資資料庫,每年定期與約20,000家簽約維修廠協商定價事宜,若有新廠商、新車型與新配件時,則即時更新,以確保資料庫完整性,平安保險表示這是「雙贏模式」,對修理廠而言,可增加客源,保險公司在一定金額下即可維修,不再核價的便利性。

反觀台灣市場,若自建零件資料庫確有實務困難,可先蒐集已理賠的零件價格資訊,利用AI大數據技術,透過統計與機器學習之單變數時間序列異常檢測,顯示每日預測值、上下限值和該日的實際值,可應用於針對某一部位零件價格,進行即時異常監測並示警。

系統自動監控方式,包括可直接設定單一門檻或異常標記的監控示警,凡是超過此示警值者,會以紅色標示之;或者透過「異常分析」演算法,設置以「中位數」或是「平均值」為基準上下檢視幾倍的標準差,設定不同信心水準 (例如95%是在二個標準差以內),以顯示對應信賴區間 (上/下限),信賴區間外者即為需要關注的離群值(Outlier),透過設置示警可以標註出這些離群目標。此外,系統會將所有即時監控示警、未處理異常統計件數與已處理異常統計件數,統整至監控示警端做統一管理。

「AR勘損模組」也有助於蒐集零件工時資料,因零件市場資訊即時取得不易,零件價格不透明,無法了解是否合理,透過連結「AI大數據分析模組」的分佈、趨勢、預測分析與異常分析等演算法,可顯示合理價格範圍,透過示警與異常分析,即時監測超出可接受的信心水準的範圍,超出部分再議價,可即時找出問題個案處理,提供即時預警系統,降低審查人力,亦可即時監控零件與維修價格的合理性,降低賠款。

圖4. JarviX平台異常分析示意圖

陳素敏顧問簡介

(歡迎有興趣的保險公司洽詢陳素敏顧聯絡)

 
 
   
     
 
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