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在人工智能停留在 PPT 的階段，車主發生交通事故後，需要打電話給保險公司，然後保險公司會派查勘員現場查勘並拍照。 後續保險公司定損員會根據照片評估損傷情況如何，是否需要賠償，以及賠償多少。在傳統的理賠流程中，保險公司收到事故照片後，需要核賠，核價，往往最快需要半小時後才能確定理賠金額。
人工智能出現後，事情可能會簡單很多。
螞蟻金服今天發了一個名為「定損寶」的產品，作為一款核心技術在深度學習圖像識別檢測上的人工智能產品，它想要取代的就是上文提到的定損員的位置。
通過部署在雲端的算法識別事故照片，與保險公司連接後，定損寶可以在幾秒鐘之內就能給出準確的定損結果，包括受損部件、維修方案及維修價格。在各種保險理賠中，雖然車型多配件多，但車輛定損是一個相對標準化流程化的部分，這就給了人工智能發揮的空間。根據螞蟻金服現場的演示，在隨機抽取的十二件案例定損中，定損寶用時 6 秒多就全部定損完畢。而專業的 6 名定損員一共花了快 7 分鐘才全部定損完畢。
在人工智能停留在 PPT 的階段，車主發生交通事故後，需要打電話給保險公司，然後保險公司會派查勘員現場查勘並拍照。 後續保險公司定損員會根據照片評估損傷情況如何，是否需要賠償，以及賠償多少。在傳統的理賠流程中，保險公司收到事故照片後，需要核賠，核價，往往最快需要半小時後才能確定理賠金額。
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通過部署在雲端的算法識別事故照片，與保險公司連接後，定損寶可以在幾秒鐘之內就能給出準確的定損結果，包括受損部件、維修方案及維修價格。在各種保險理賠中，雖然車型多配件多，但車輛定損是一個相對標準化流程化的部分，這就給了人工智能發揮的空間。根據螞蟻金服現場的演示，在隨機抽取的十二件案例定損中，定損寶用時 6 秒多就全部定損完畢。而專業的 6 名定損員一共花了快 7 分鐘才全部定損完畢。
