在智能駕駛安全領域一直領跑的徑衛(wèi)視覺,近年來一直以領先的智能駕駛AI云平臺及海量的中國道路駕駛行為大數據,在風控度量核心維度上,為保險行業(yè)的價值鏈核心進行賦能。
據統(tǒng)計,全國物流車輛(載貨汽車)近2000萬臺,與3000萬個家庭息息相關。但物流行業(yè)仍存在著大量粗放式管理,多數車隊屬于掛靠性質,安全管理不嚴,迫于盈利指標而出現(xiàn)的違規(guī)現(xiàn)象層出不窮,一線物流場景中大部分極具管理價值的數據沒有被挖掘。且營運交通行業(yè)中的兩客一危車輛,具有極高的風險性,一旦出事即是非常嚴重的事故,引發(fā)廣泛的連鎖損失。 這對保險公司來說,是一個很大的難題。今年來物流行業(yè)賠付率高達60%-80%,風控度量水平的滯后使保險公司虧損嚴重。
徑衛(wèi)視覺在其核心技術應用領域:商用物流用戶,特別是兩客一危用戶中近十年的技術耕耘及部署,通過在途風控系統(tǒng)和AI云平臺,為保險公司提升風控度量水平提拱了完善的技術動力。徑衛(wèi)視覺通過智能駕駛主動安全系統(tǒng)對車輛、司機進行實時感知,AI云平臺通過對實時流式數據的動態(tài)采集、監(jiān)測、分析,實現(xiàn)對交通運輸過程中人、車、路全場景掌握,進而對異常駕駛進行有效的管理、干預,形成閉環(huán)的安全監(jiān)控管理流程,提高企業(yè)車隊整體安全指數,降低保險公司出險概率。
保險行業(yè)是整個金融領域對數據分析最為倚重的金融分支。在大數據時代來臨前,保險行業(yè)竭力從??蛿的7治錾喜粩酄幦「☆w粒度,以提高整體的風控水平,但限于算力算法及數據維度的單一性,大量的分析結果非常模糊與滯后,只能在比較宏觀的層面進行概論性的指導風控。在AI、互聯(lián)網及大數據時代技術應用的浪潮到來后,行業(yè)交叉融合衍生出一些諸如UBI的新事物,保險行業(yè)的天然數據剛需被快速滲透,并形成了完整的保險科技體系。
保險科技體系服務對應的是保險業(yè)務的價值鏈三環(huán)節(jié)的提升,即理賠管理提升、客戶服務提升、風控管理提升。理賠管理從效率出發(fā),提升理賠反欺詐和理賠的即時性;客戶服務從體驗出發(fā),包括智能銷售、線上渠道,提升客戶滿意度;而風控管理則真正切入保險行業(yè)科技革新的本質,從風險本身出發(fā),提升保險行業(yè)對風險場景在多時態(tài)模型中的度量能力,這也是徑衛(wèi)視覺的觀點:風控度量是保險行業(yè)價值鏈升級核心。即只有隨著風控度量能力的切實提升,保險才能趨近“降低社會及用戶損失、造福社會”的核心目的。而風控度量的技術核心,即一顆統(tǒng)攬全局并考察細微的大腦:徑衛(wèi)視覺AI云平臺。
徑衛(wèi)視覺AI云平臺,具備兼納億萬級數量商用車駕駛動態(tài)數據的算力,同時搭建了垂直于出行的保險品類精算模型,其采集到的海量人、車、路大數據,通過AI云平臺的大數據分析、云算法、人工智能、深度學習技術對在途車輛的行駛情況、業(yè)務場景、駕駛行為等多維度信息進行裁判,其數據覆蓋綜合評測、車險定價、保險風控和保險遠程查勘,輸出車險綜合評測報告,為保險業(yè)務真正裝上了實時監(jiān)視風險之眼、判讀風險之腦、控制風險之手。
近年來,徑衛(wèi)視覺順應險企客戶市場需要,推出、升級并完善適用于保險行業(yè)的AI云平臺。2018年,憑借優(yōu)秀的技術創(chuàng)新能力及豐富的數據樣本積累,徑衛(wèi)視覺獲得“2018最具潛力保險科技公司獎”。2019年,通過B1輪融資助力后,徑衛(wèi)視覺又將在大數據及AI方面進行更廣泛的研發(fā)投入,在滾動采集到的更大數據中挖掘更深度的風險度量價值。相信,通過持續(xù)保險風控的技術推進,徑衛(wèi)視覺將以更為厚實的技術力量,實現(xiàn)保險公司、運輸公司、泛社會價值多方共贏的發(fā)展格局。
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