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第九章 科技化武装（第3页）

姜波告诉我们，理赔中心根据事故报案量和交通拥堵状况，将各区域分成若干个网格，每个网格配备不同数量的查勘定损人员轮值，一旦相应网格内有事故发生，车险理赔智能调度系统将根据查勘人员所处的位置、繁忙程度，由系统规则判定是否需要派人到现场，将案件派工给距离最近、繁忙程度最匹配的查勘人员，并且通过“手机基站+街景+H5”复合定位，精准定位客户的位置。

在这些科技手段的辅助下，短短9分钟，姜波就到达了现场，将事先准备好的单证交给邹女士，最终顺利在晚高峰前解决了这起事故，还为客户申请了免费代步车服务。事后，邹女士特地为姜波送上了一面锦旗，对极速到勘、线上理赔的便捷与高效感到十分满意。

这是我们采访的一个真实案例。平安是靠财产险起家的，在自己的看家本领上，所投入的科技资源是巨量的。

一般来说，传统车险理赔，整个流程客户至少需经历报案、查勘、定损、核赔、理算、支付6个环节，其间需接触保险公司理赔人员最少4名，先后至少要拨打7次电话。如何让投保人在出险之后的感受更舒服一点，成为平安产险解决车主保险理赔中痛点的着力点。“AI+车险理赔”应用场景的探索就从这里开始。

平安产险在2017年推出了“510城市极速现场查勘”服务，即平安产险的查勘员要在5~10分钟内赶到现场，一次性全程代办理赔修车。它颠覆了“现场查勘案件筛选、查勘员派工、城市查勘人员覆盖”这三个传统查勘服务的节点。

一年后，平安车险理赔服务再升级，“510城市极速现场查勘”能力进一步巩固，全年城市日间现场案件5~10分钟极速查勘率达96.4%；车险AI持续优化业务流程，智能闪赔实现秒级定损定价，推出极简流程理赔服务“智能闪赔”，最快一单理赔仅耗时49.8秒，平均耗时不到3分钟。

本节开头的那个例子，正是依赖于智能调度系统的准确评估，基于每一个网格的科学、合理的规划。在处理邹女士的案件时，智能调度系统正是通过多项评估，挑选出姜波是网格中能够最快到达现场、最合适的派工人选，所以这起事故才能够得到快速的处理，客户也能够享受到最佳的理赔体验。

“510城市极速现场查勘”和“智能闪赔”，这两项技术背后的核心是数据，首先就是交通事故各个城市以及管网上的数据，通过这些数据的积累梳理挖掘建模，可以确保查勘人员的物理摆放和道路方向，保证5~10分钟到现场。图片定损技术背后的核心也是数据，在积累大量的车出现事故以后的位置以及损坏程度的数据后，可以实现秒级定损。

陈心颖在交流中给我们讲了一个故事。欧洲一家保险公司的考察团来了解平安产险的“智能闪赔”服务，是如何在车险理赔中通过智能机器人实现全自动理赔定损的。一开始，欧洲客人不相信平安的“智能闪赔”会像介绍的那么好，就在外面临时找了一位车主，“谎称”自己的车辆出了事故，想看看平安的查勘员是不是真能在10分钟内赶到。结果查勘员如期而至。详细了解后，该公司决定在其全球80多个国家和地区的市场中使用平安的技术。

那么，缘何美国、欧洲的保险公司做不到如平安这般呢？平安集团企划部总经理付欣认为，主要还是它们的“大数据没有足够大”。很多欧美国家地广人稀，人口密度远没有北上广深那么高，甚至也没有国内的一些二、三线城市高，这就决定了在这些地区里，发生的车辆事故并不会马上对道路造成拥堵。

但在中国的很多城市，一记轻微的擦碰都有可能给整个路段造成拥堵。大数据就是要在千百万条数据中找到它的规律。“国外并不会有那么多的需求和场景，也没有那么多的用户量和数据量可以让保险公司来做AI和大数据分析。但中国的情况不一样。”付欣说。

平安闪赔服务的一个核心技术是“LBS”，这是一个通用技术，各家的差异在于使用场景不同，包括高德地图、百度地图在内的很多公司都在使用这个技术，用来标注定位和交通拥堵，而平安擅长做的是车辆、查勘员的定位。通过在科技上的持续投入，平安产险已经成为财险业内公认的高效险企。

比如，在AI图片识别上，平安是国内车险理赔市场上唯一将图片定损技术使用在生产作业环节的公司，准确率超过90%，使用案件覆盖范围超过平安全部案件的20%。又如，在大数据客户画像上，经过多年积累，平安拥有国内最全的车险数据库系统，车型数据、保险风险数据、修理厂数据、维修数据都处于行业领先地位。

为了进一步提升服务体验，平安产险近年来已从系统化、平台化向更先进、更复杂的人工智能技术进发：基于理赔定损数据的积累，通过图片定损技术，实现30%的外观损伤案件秒级定损；基于超3万条风险规则、上百个风控模型，对理赔风险实行自动识别与智能拦截。

多年来，平安车险致力于提供极致服务体验，从万元案件3天赔付到“快易免”服务升级，再到“极速”“极爽”“极暖”服务等，始终坚持围绕车主理赔痛点，不断优化理赔服务体验。

故事还没有完结。从0到1之后，是更多的应用空间。

各地交警部门的一个共同的痛点是，大多数车险事故要等交警到现场后才能定责，事故车辆至少要40分钟才能撤离现场，如果刚好赶上上下班，对道路造成的拥堵会更严重。

在“智能闪赔”基础上，平安帮助深圳交警部门开发了一个智能事故处理平台，可以实时报案，无须等待交警，取证后即可撤离，做到“快撤直赔”。由此，因车祸造成拥堵的情况可以从40分钟缩短到5分钟。

紧接着，平安又帮助交管部门推出了智能通行平台，依靠道路卡口、电子警察、停车场闸口、车辆射频识别技术（RFID）等提供的“交通动态监控系统”底图数据层，叠加事故监控、重点车辆、高清摄像头等图层，及时了解车辆分布，通过数据运算，预测交通动态。

交管部门可据此进行管控或疏导，以预约通行、收费通行、分流提醒、信号灯调节等多种方式，优化交通状况。司机则可以通过交管部门的提醒，结合智能导航，选择最优路线。

智能通行平台不仅有助于改善交通状况，还能提高执法效率。通过人工智能，可以快速识别违法停车、逆向行驶、货车限行、违法变线等20多种违法场景，这一“智能违章监管”目前已覆盖80%的违法行为。

此前，新加坡的交警部门已经多次到深圳交警部门了解“智慧交通”系统，输出海外的想象空向巨大。马明哲说，只有当平安的好技术有能力不断向外输出给全球使用的时候，平安才算真的成功了。

为什么平安可以脱胎换骨？

在2019年中国平安首届智慧生态大会上，陈心颖介绍说，平安科技依托人工智能、云、区块链三大基础核心技术，聚焦于金融科技、医疗科技和智慧城市三大领域的技术应用，其中最具代表性的十大场景应用是：用户车险理赔、客户智能语音服务、小微企业信贷、辅助医生诊疗、智能影像筛查、智能疾病防控、智慧市民服务、智慧扶贫、智慧交通及智慧贸易等。

平安的这些成果，其实都源于底层技术的布局。在平安看来，技术从大类上可分为硬件和软件，还可以分为基础科技和应用科技。平安主要是在软件方面布局，其中涉及基础科技的包括人工智能、区块链、云、生物医疗、智能认知、商业智能等，涉及应用科技的则包括金融科技、医疗科技、智慧城市等。

有了底层技术，再加上应用方面，就能创造出独特的互联网和人工智能应用。

平安科技快速成长的背后，是中国得天独厚的网络规模红利。以车险为例，2018年中国机动车保有量达3.27亿辆，其中汽车2.4亿辆，小型载客汽车突破2亿辆，机动车驾驶人突破4亿人，其中汽车驾驶人达3.69亿人。这样巨大的规模，使得科技研发上的投入非常值得，一旦有突破，成本就可以大大摊薄。同时，从抽样的角度看，有这样的用户规模，很容易形成分析模型，进而通过大面积使用，极大地降低成本（如微表情技术带动了线上审核，省却了线下建设网点的高昂费用）。

很多人都问过平安人这样的问题，你们的技术和阿里、腾讯比怎样？言下之意，这些人并不确信平安在技术上能够超过互联网巨头们，哪怕是平安绝对领先的区块链领域。

“这应该是认知上的问题，”现任平安集团科技创新部总经理喻宁说，“互联网巨头们手里有一个或者多个很强大的2C（对消费者）的产品，所以一般人会觉得它们在技术方面是很强大的。而在行业人士看来，人脸识别、声纹识别等技术的准确率之间的差别，并不是判断技术是否领先的唯一标准，平安和互联网公司真正拉开差距的地方，是在应用场景上。只有把这些技术大范围地运用起来，才能产生竞争差异，例如把声纹识别技术用在风险识别、客户体验等。”

平安每天都要接入和拨出约100万个电话。比如，平安的“语音座席”项目，一共有4500个场景。平安可以把所有的场景拿出来，一个一个去做AI，这在只有一两个场景的公司，是很难想象的。

作为一个金融企业，为什么平安可以脱胎换骨地长出科技赋能的能力？我们认为，首先，平安具有与生俱来的强烈的忧患意识，敢于坚决下注科技。平安的科技板块，一开始就不是和别的金融企业来对比，而是直接把BAT、谷歌、脸书、亚马逊、微软等科技巨头作为自己的对标目标，坚定不移地吸引人才，构建人工智能、区块链、云、生物医疗、智能认知、商业智能等基础科技能力。

其次，舍得做长期投入，不怕一时的亏损。平安集团下的科技板块中有11家企业，虽然在2018年实现了10亿美元的利润，但有9家还是处于亏损阶段。换成其他公司，可能早就忍受不了了。金融业利润丰厚，何苦要在科技上砸钱呢？但马明哲坚信，金融业只能做到线性增长，只有互联网科技才是实现指数型增长的希望。

最后，善于找准自己的优势，大胆出击。曾几何时，市场上只看到BAT等互联网公司攻城略地，广泛扩张，传统大公司畏畏缩缩，不敢越雷池一步。平安在看准了“金融+科技”“金融+生态”的未来之后，选择了展开攻势，全方面拓展金融服务、医疗健康、汽车服务、房产服务、智慧城市五大生态圈，这让平安能够在更高的起点上和互联网巨头们展开竞争，同时也保持密切合作，而不是被互联网平台吞噬。

天下事有难易乎？不为，则易者亦难矣；为之，则难者亦易矣。

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