便捷赔付，自在出行！亚马逊云科技助力车险业务因“云”而变
随着科技的发展，汽车已成为每一个家庭中必不可少的一部分，我们也早已是处于车轮上的世界，无数的车辆川流不息，载送着人们寒来暑往、今朝明日。正所谓“衣食住行”，行不单是指交通出行的工具，更是我们每个人的生活方式、日常凡事。但当车多了以后，发生交通事故的几率也大大增加了不少。
所以，对于保险公司而言，据体量不同，每天处理的车险案件数量从几百到上万件不等，毫无疑问这是一项巨大且繁重的工作。以前这些工作全部依靠人工来审核，先不说错误率，就每天的事故量就让很多工作人员压力巨大，并且上传的图片中很多都是与案件、理赔无关的照片，从而也大大加大了工作人员的工作量。
人工检测的低效率，以及企业用工成本的不断提高，使得如此传统的方式难以满足日益繁杂的车险业务量；而同时，一些大城市出于控制新车增速，以及汽车安全性能增加、综合出险率下降，车险业务愈加强调提升服务效率和质量；最为直接的变化是，银保监会于2020年9月施行的《关于实施车险综合改革的指导意见》中，明确了车险综合改革的三大原则：“价格基本上只降不升，保障基本上只增不减，服务基本上只优不差”。
依照这样的规定与实际情况，保险公司只能转变。现在基于亚马逊云科技人工智能技术，以及云服务的视觉检测系统，可以对车险照片进行自动分析与检测，予以标注并迅速识别出车辆类型、车牌号码、车辆损伤区域等信息，并给予格式化输出，而对于无关照片则“视而不见”——此流程，也正是车险理赔工作中最为关键性的环节。
针对保险企业累积的海量数据，一方面借助亚马逊云科技“数字资产盘活机器人”解决方案，可以安全且低成本地对历史数据资产进行盘活；另一方面，通过亚马逊云科技 sagemaker 人工智能服务，帮助开发人员快速准备、构建并训练和部署高质量的机器学习 (ml) 模型。接着，利用亚马逊云科技“数字资产盘活机器人”的资源整合优势和可定制化优势，实现支持金融业务自建人工智能模型库的工程化落地。
而这背后的科技，即是：利用机器学习和深度学习，以数据为驱动，借助亚马逊云科技服务快速打造“机器员工”，运用“机器员工”代替人工操作，在大幅降低错误率及成本的同时，缩短反馈时间，极大地提高了工作效率，显著提升检测效果，大大加速了案件处理和响应速度。
人总有精神懈怠、疲倦难耐之时，员工也会下班，而机器不会——亚马逊云科技人工智能服务的视觉检测系统，如同永动机，无停歇地为车险业务服务。同时，运用亚马逊云上资源弹性伸缩的优势，根据业务量的需要，灵活部署数量不等的检测机器人，以提高质检覆盖率及效率；缩短定损、理赔时间，加速其业务流程，降低骗保风险；而且可以利用托管服务，缩短业务创新周期，降低整体运营成本。
总体而言，如今车险市场日趋饱和，保险公司不但要向客户提供更加快捷的理赔服务，同时还需不断提高自动化能力，以及充分利用高新技术来改造既有流程、刷新业务，甚至重新构建业务，以达到降本增效、锻造核心竞争力之效果——这是时代的要求，亦是保险行业改革的需求，“与时俱进”从来都不是一句口号。
不仅是在车险领域，亚马逊云科技人工智能服务拥有完整的机器学习工具集和底层的云能力，能够提供在工商业等广泛领域中基于视觉检测上所需的各种能力，意即——亚马逊云科技人工智能服务，在其他诸多行业同样能够大显身手。
我们生活中的一些小变化，往往意味着技术的大变革。了无痕迹之时，科技的轻舟已过万重山。
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