螞蟻金服推「定損寶」，AI的重大變革－『安德森』不分類平台．隨性樂分享

以往遇到交通事故，除了叫條子杯杯外，說道車險理賠的部分，保險公司收到汽車事故照片後，需要人工肉眼定損、核賠、核價等，整個定損流程至少需要30分鐘以上。

不久前，美國麻省理工學院旗下MIT Technology Review的刊文中，6月16日發表一篇「Meet the Chinese Finance Giant That’s Secretly an AI Company」，開頭就值得讓人猜測，原文擷取如下：

「If you get into a car accident in China in the near future, you'll be able to pull out your smartphone, take a photo, and file an insurance claim with an AI system.」

不久之後，就在6月27日這天，「定損寶」正式發布跟大家見面。

「定損寶」採用AI(人工智慧)模擬車險定損環節中的人工作業流程，加上深度學習圖像識別檢測技術，代替定損員的技能與工作。

「定損寶」操作過程相當簡單，用戶使用支付寶接通「定損寶」後，就可以開始使用。當發生行車事故時，用戶用手機拍攝事故車輛全景和受損局部後上傳，「定損寶」會計算出受損部件、維修方案和價格，整個過程只需短短幾秒鐘，無須再花費時間在現場等待查勘員。

此外，還可對比保險理賠後隔年保費上漲價格和自己維修兩者哪個更划算。

發布會現場直接進行PK大賽，由保險公司派出6位專業的定損員 V.S AI代表「定損寶」，測試案例從中時圖庫中隨機抽選12個案件。結果顯示，12個案件中有10件結果一致，另外兩個案件，一件是「定損寶」正確，另一件是定損員正確。

PK結果雙方辨識準確率是平手的，準確率皆高達98%，相當於行業10年以上經驗的定損專家。但全部的過程「定損寶」僅用了6秒07完成，定損員則是花了6分48秒，「定損寶」能夠同時多工處理案件，並且不受時間和空間的限制，可以看出AI未來在其他領域應用的潛力。

目前業內約有10萬人從事查勘定損的工作。未來保險公司應用「定損寶」後，預計可減少查勘定損人員50%的工作量，今後在簡單案件處理上無需再配置太多人力。

定損寶在演算法上遇到了那些挑戰?

螞蟻金服保險事業部總裁尹銘在發布會上介紹，首先要做的是把照片分流，把無用、可定損及定損無用但理賠有用等的照片進行分流。

車體零件識別中也遇到了問題，先脫離電腦深度學習，電腦本身無法判讀車體零件。例如系統發現了”一到20公分的裂痕”，但實際上是車停在牆邊的反射造成干擾。團隊幾乎把車大卸八塊，對於雜亂無章的照片進行結構化規整、數據整理、分類以及必要的標註。

尹銘表示，在短時間內快速定損也相當困難，去反光技術是「定損寶」的核心技術之一，真實環境中，照片拍攝的車體非常容易受到反光、污漬、車體流線型的干擾造成誤判，即使是透過人眼觀察照片，有時也很難辨別區分。

在分析了多個會對損傷判定造成干擾的因素之後，「定損寶」利用已有的大量歷史數據，針對不同的車型、顏色和光照條件進行模型選代學習，融合多個模擬的經驗，最終算法能夠選出較為精準地針對多種程度的刮痕、變形、部件的裂開及脫落損傷等定損結論。

在核損定價方面，以別克凱悅為例，它在對岸有51種車型，車燈有8種，廠商對每種車型的每個零部件都採用不同的編號來區別，這個編號被稱為OE碼。因此，核損定價時，不僅要分析哪裡受損，還要分辨車的型號和零件，並根據識別出的OE碼來判斷相應的價格。

國內外有一些科技公司及保險公司也在進行類似技術的研究，但都沒有到可以進入商業應用的階段，技術困難點在於車損類型的多樣性及複雜性，在電腦判斷的技術上非常高；另一方面，商業化方面的難點在於要統一保險業的損傷判定標準。

為什麼螞蟻金服能夠做「定損寶」

首先，螞蟻金服圍繞深度學習圖像技術領域的研究早已有之，在2015年的德國漢諾威IT和通信產業盛會CeBIT開幕式上，馬雲就親自示範了螞蟻金服的Smile to Pay臉部掃描支付技術，衝附證明了深度學習在圖像領域取得的成就，已經可以達到一定程度的商業話，前不久人工智能領域的祖師爺級學者Michael.Jordan正式加盟螞蟻金服，擔任新成立的螞蟻金服科學智囊團主席。在螞蟻金服，以漆遠博士為代表的數據科學家，以及來自世界一流超科技企業和互聯網企業，以及學術界的人工智能人才正迅速集結。

螞蟻金服在超大規模並行計算上有著深厚的基礎，基於ASIC、FPGA、GPU等晶片技術的軟硬一體化架構機器學習平台，可以滿足各種超大規模複雜AI模型，的訓練和在線推理。基於Parameter Server計算框架下的深度學習、在線學習、圖像深度學習平台支持100億特徵、1,000億樣本、10,000億參數規模的模型訓練。

眼下螞蟻金服AI與保險行業的深度合作只是視覺應用領域的結果之一，技術將為廣大保險公司和普通用戶提供遍及可靠的服務，強有力的推進行業的效能。而深度學習乃至整個人工智能領域的深度研究與應用，將有可能解決產業中面臨的多問題，給人們帶來更好的用戶體驗。

其次，螞蟻金服的技術歷來不僅是在實驗室進行研發，更重要在於既物和場景的融合。在保險領域，螞蟻金服和保險公司一直有良好的合作歷史，與76保險公司聯合開發出一系列的消費保險產品。「定損寶」正是採用全鏈路深度學習、利用海量數據和保險領域不斷深度合作、精細化打磨產品的產物。

AI在未來將會漸漸融入你我的生活中，或多或少直接或間接的對生活及行為上造成影響，不可否認它將是人類的好幫手。

可一旦AI更加智慧，能夠獨立進行判斷及作業，加上擁有神經網絡透過深度學習來提升自我的準確率，就好像AlphaGo一直不間斷的跟自己對役，面對同一件事，AI既能得到相同的效果，也能用最短的時間完成，這意味著某些行業將會漸漸由AI取代人力作業，未來的哪天將要探討的是，人機共存引發的產業結構鏈、就業生計、貧富差距、等社會議題。

參考資料：

用 AI 取代十萬名車險定損員，螞蟻金服每年能為保險產業節省人民幣幾十億元！

https://meet.bnext.com.tw/articles/view/41023

只花六秒滅掉整個產業，中國螞蟻金服 AI 服務預告大眾失業潮

https://buzzorange.com/techorange/2017/06/28/cars-antfin-ai/

馬雲的螞蟻金服推出車險「定損寶」，AI人工智慧將替代保險公司查勘員工作

https://kknews.cc/tech/k3oq6bb.html

蚂蚁金服开放定损宝：人工智能技术的又一落地

http://www.xtecher.com/Xfeature/view?aid=7022

前端車險分，後端定損寶，螞蟻要幹什麼？

https://read01.com/dEz28N7.html

螞蟻金服推出的定損寶，會是保險業下一個黑科技嗎？