繼連續向基金公司、銀行等金融機構開放了財富號及人工智能技術后，螞蟻金服將觸角伸向了保險行業。在5月推出“車險分”后，近日螞蟻金服面向保險領域開放了又一技術產品“定損寶”——用AI（人工智能）模擬車險定損環節中的人工作業流程，幫助保險公司實現簡單高效的自動定損。螞蟻金服官方表示，這是圖像定損技術首次在車險領域實現商用。

據《中國經營報》記者了解，這一AI定損技術目前仍僅面向B端——即向保險公司輸出技術能力，計劃年內向C端——普通車主推出新技術供用戶體驗。目前有太平財險、大地財險兩家機構宣布參與。

而隨著互聯網金融觸角伸向車險定價、定損理賠等業務關鍵環節，對傳統險企的考驗也在加大。業內人士認為，保險公司是否愿意“買賬”是AI定損第一步能否順利進行的關鍵，也決定著這一服務能否平滑觸及C端車險客群。

AI技術挑戰車險定損滲漏

在tech-fin的戰略轉向背景下，螞蟻金服越來越不愿意成為傳統機構簡單的銷售平臺和比價平臺，而希望完成更多元的技術能力輸出。

在保險領域，此前商車費改的政策曾經讓“車險分”找到突圍方式——從關注車的信息到關注人的信息，使車主畫像描述權重放大，繼而在反欺詐上發揮作用。而在定損環節的機會則來自于這一環節的高人力投入以及衍生的定損滲漏。

通過照片確定車輛損失、作為理賠依據的定損，是車險理賠中最為重要的操作環節，一直以來都是由人工完成。統計數據顯示，目前業內約有10萬人從事查勘定損的工作，中間環節多、風險篩選能力薄弱、渠道狹窄，是車險綜合成本率一直居高不下的主要原因，一些中小型保險機構甚至常常面臨承保虧損。

以車險業務居行業前五的大地保險公司為例，大地保險總公司副總經理尚勇濤透露，該公司用于勘察定損的車輛就有4000輛。“車險成本的構成最主要的是三大塊，一塊是賠付成本，現在行業（平均水平）大概是65%左右。第二個成本差不多35%，是各種各樣的費用。再一塊是稅費。”尚勇濤說。此外，人工定損除了相關費用以外，還有擁堵、環保等一系列問題。

在傳統的理賠流程中，保險公司收到事故照片后，需要核賠、核價，最快也要半小時才能確定理賠金額。而AI在車輛定損領域的使用實際是讓機器充當了人的眼睛和大腦，依靠算法識別事故照片，傳回保險公司數據庫，可以在幾秒鐘內給出準確的定損結果。

事實上，目前大部分財險公司都有自己的APP，一定金額以下的事故都有自助理賠流程。但拍照上傳少則幾個小時，多則幾天才可得到賠付。

而據螞蟻金服保險事業群副總裁李冠如介紹，“定損寶”與各險企自助理賠APP的區別在于：無論保險公司的微信公眾號還是車險APP，都是用戶出險后自己拍照上傳給保險公司，后期還是定損員用肉眼看，然后給用戶一個結果。“這就是容易出水分的部分，比如缺乏統一標準導致的定損爭議甚至虛假騙保案件。”統計數據顯示，車險行業每年500億元的外觀件賠款中，約有10%~20%是因上述兩種情況造成的理賠滲漏。

螞蟻金服保險事業群總裁尹銘算了筆賬：在估計每年4500萬件的私家車保險索賠案中，“定損寶”技術目前能覆蓋的純外觀損傷案件占比約在60%，以每單案件的平均處理成本150元計算，可以每年為行業節約案件處理成本20億元。

在尹銘看來，這種AI與保險場景的結合是科技發展的必然，“螞蟻金服不推，也會有別人來推”。

據記者了解，目前“定損寶”服務仍為免費，但絕不會“承諾永遠免費”。尹銘認為，現在還不是談錢的時候，是否收費，收多少費用，也許在技術和服務被廣泛使用后會有險企主動來提。

險企擔憂客戶信息流失

互聯網巨頭技術輸出步伐正在加快，但傳統金融機構做好準備了嗎？

在盈利空間逐漸被擠壓的情況下，如何盈利是中小險企最頭疼的話題。2016年，一份《建立車險查勘服務平臺的提案》在行業內流傳。提案稱，中小險企將在行業內搭建一個互助式的“車險查勘服務平臺”，但目前尚未有實現。今年以來，螞蟻金服陸續推出“車險分”“定損寶”，在節省下技術成本的同時，是否會衍生客群轉移的問題是目前險企的一大顧慮。

作為“定損寶”的首批合作公司之一，太平財險總經理于澤透露，近年來公司在理賠端做過很多嘗試，比如把工時配件統一，把一些定損的動作標準化，甚至把核損核賠工作集中到一個作業中心里操作等。但也只能做到簡單的工作量規模經濟，做不到用其他方式降低成本。之前與一些外國公司的合作，但都不能解決核損和核賠的處理合作。

螞蟻金服打出的口號是解放人力，而險企的態度則是：解放人力我所欲也，客戶數據亦我所欲也。其中，最重要的還是核心客戶的信息問題，螞蟻金服在掌握了c端即客戶信息之后，保險公司會不會被綁架。

“螞蟻金服現在做的‘車險分’‘定損寶’，或許將來會出現的‘投易保’‘快理賠’等等，都會讓保險公司及客戶很‘舒服’。但當螞蟻金服掌握了大量的數據和客戶后，是安心做一個平臺，還是會前后向一體化？”一位財險公司總經理對記者表示。

在6月27日定損寶推出的現場，記者看到，除了兩家合作險企，到場的“觀望”險企有40多家。一位財險公司某分公司總經理對記者表示，多數險企與之合作仍有顧慮。

另一位財險公司總經理認為，“要看看目前測試了多少輛車？什么環境？多少車型？多少部位？要有具體數據，而且應該是很大基數的樣本實驗。美國的公司也在搞，現在也沒有成熟的，主要是匹配的精準度還不高。”

“外界有這樣的擔憂我們理解，但就像我們不會將支付寶客戶的地址電話提供給保險公司，保險公司也不會提供給我們具體的用戶信息，我們與保險公司的合作是雙方將數據都脫敏、加密放到一個黑匣子里面進行數據共創，合作雙方并不知道對方放入了什么，只知道數據共創之后的結果是什么。” 螞蟻金服相關人士表示。

據李冠如透露，目前螞蟻金服會根據保險公司的現狀做一些定制性的開發，“因為他們有各自不同的價格庫，所以要跟他們做相應的對應。通過跟少數幾家密切合作的公司，我們把產品體驗打磨得更好以后就能解決一些通用性的問題，可能產品的成熟度更高。那時候我們就能做到更標準的開放接口，以更高的服務能力服務到更多家保險公司。”李冠如說。

而對于業內人士提出的“定損金額爭議，以及是否所有保險公司一致認同‘定損寶’標準”等疑慮，螞蟻金服方面表示，“我們現在解決的是第一步：向保險公司開放使用，擠出騙保和肉眼定損差異這部分水分。提升車險定損水平，不是一項圖像識別技術就能解決的，一定是更多緯度的技術與保險公司共同去解決的問題。”

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