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数据堂:双十一“剁手党”疯狂的背后
文章来源:  发布时间:2016-11-17 9:57:33  已经被浏览:
 双十一刚过,由双十一带来的“退货潮”即将来临。据统计,2015年双十一退货运费险出单3.08亿笔的成绩。针对这种情况,蚂蚁金服表示,将引入图像识别技术处理核赔,以应对双十一一大批剁手党冲动购物之后汹涌而至的退货要求。 

    随着电子商务越来越发达,剁手党越来越冲动、在网上买东西的品类越来越多,可是其中的痛点也越来越明显,拍错了尺码怎么办?买到的护肤品过敏只能怪自己运气不好,但这真的很不爽?因此,针对这一系列的痛点,互联网保险公司也围绕消费设计出了很多神奇的险种,比如退运费险、物流破损险、保价险等。 

    这些海量的理赔保单是怎么实现顺畅的交易呢? 

    以蚂蚁金服保险平台为例,系统自动识别理赔凭证(图片)、生物验证身份(核身)再加上理赔报案人的信用记录,人工智能系统基本可以审核处理超过90%的报案,剩下一成的疑案、复杂案件会传送给人工处理。 

    那么,这种自动理赔的背后到底是什么呢?它的效果如何? 

    带着这些问题,记者采访了一家我国较早从事数据资源运营的企业——数据堂的人工智能产品技术部总监程兰颖。程兰颖告诉记者,大数据和图像识别,为这种智能式自动理赔提供了技术基础。图像识别技术包括两类智能识别技术:文字图像识别和物体识别。可以通过图像识别技术对用户报案图片进行识别,识别图片中理赔标的物的有效信息,例如商品标签代码、理赔凭证的内容等,然后及时做出反馈(理赔流程的进行)。这就是人工智能在现实场景中的应用。 

    对于这种图像识别的机器是如何做到这一点,精准率有多高?程兰颖告诉记者,在人类图像识别系统中,对复杂图像的识别往往要通过不同层次的信息加工才能实现。图像内容通常用图像特征进行描述。事实上,基于计算机视觉的图像搜索引擎大致有三个步骤:提取特征、建索引以及查询。同时,要实现机器快速准确的识别图片,就需要给机器提供海量的图像数据以完成机器的“学习”。数据的多样性和标注的准确性对学习结果有重大影响。在图像数据方面,数据堂拥有大量的、不同环境及不同场景下的图像数据集、比如街景数据集、OCR数据等;同时也可以根据客户的需要提供各种定制采集和标注服务。 

    那么,客户就不能随便从网上下载相关的图片,而谎报退货吗? 

    程兰颖告诉记者,当然光看客户上传的照片就做出理赔,数据维度肯定是不够的。验证身份以及和物品的所属关系已经不是一个新话题。这个客户上传照片后,图像识别机器也会拿客户的照片和自身数据库里的照片进行对比,来判断是不是客户自己拍摄的真实照片。比如,在生鲜腐烂、化妆品过敏这些消费保险上,技术可以在一个庞大的图片库中,比对识别出报案人上传的是真实拍摄图片,还是重复使用了别人皮肤过敏的图片,亦或是网上下载了腐烂水果的图片。因此,在大数据时代,造假其实不容易。 

    除了核实图片真实性外,蚂蚁金服还结合对理赔者信用程度的判断,来决定是否行使该理赔。这背后其实是大数据在征信行业的应用。比如,通过用户的注册账号,判断客户的消费统计信息,入网时间等;通过注册账号关联的银行卡号查询客户最近一年的交易流水,得出持卡人消费数据报告等等。 

    通过这几个维度数据的支撑,绝大多数理赔都可以在短时间内在线完成,无需人工干预。买了东西不合适可以退货,而且还能够快速得到理赔,消费者消费行为有保障这才是双十一“剁手党”疯狂背后的真正原因。而促成这一切变成现实的真正幕后推手是大数据和人工智能的应用。 
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