利用人工智能在汽车保险中驾驭数据的力量

数据正在改变我们的生活方式以及消费者与服务提供商的互动方式。

现在是保险业利用人工智能技术释放数据力量，提供客户需求的个性化服务，以留住他们作为忠诚客户的时候了。

人工智能技术为保险公司提供了简化索赔流程所需的数据，同时降低了成本，将节省的成本转嫁给客户。利用来自先进技术的数据更好地了解驱动因素和事故，可提高客户保留率、品牌忠诚度和节约成本。

所有人工智能驱动的智能系统，如计算机视觉、基于人工智能的数据分析、人工智能硬件和软件、仿真软件、地图技术等都在加速采用。

在汽车保险领域-由人工智能技术和机器学习能力支持的ADR系统(事故检测和响应)从撞车发生的那一刻开始就具有巨大的数据应用潜力。

先进的机器学习算法与安装在车辆上的物理传感器设备配合使用，以在撞车发生时准确检测到它们。为了解决保险公司最大的痛点之一，即准确和实时的第一次损失通知(FNOL)，这是由较低的漏报率和误报率驱动的。

传感器发出警报，并确保没有无人值守的事故/事件。随后，机器学习系统对事件有一个清晰的了解，这使得有可能消除误报的机会，最后，一旦检测到撞车，使用深度学习模型提供损害和伤害洞察，使其能够实时向保险公司提供详细的撞车报告。

有了随时可用的崩溃数据，保险公司就可以自动提出恢复建议。例如，在事故发生后立即收到保险公司的消息，告诉你一辆拖车正在赶来，以及最近的汽车修理店的详细信息。

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，因为他们将客户引导到支持的车库，并在事故发生的那一刻清楚地了解事故，这也提供了个性化价值。

有了所有这些创新，人工智能显然有潜力通过使用数据来改变汽车保险业务。

资源-

Insidebigdata.com

https://www.oecd.org/finance/Impact-Big-Data-AI-in-the-Insurance-Sector.pdfhttps://www.oecd.org/finance/Impact-Big-Data-AI-in-the-Insurance-Sector.pdf

https://www.cargroup.org/behind-headlines-artificial-intelligence-challenges-using-ai-automotive-industry/https://www.cargroup.org/behind-headlines-artificial-intelligence-challenges-using-ai-automotive-industry/