Linkface携新品亮相CVPR 计算机视觉成保险科技新生力

2017-07-27 15:33      光驱TMT原创


        722IEEE主办的国际计算机视觉与模式识别会议IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition以下简称CVPR在美国夏威夷盛大开幕。作为计算机视觉领域三大顶级学术会议之一,CVPR吸引了全球众多科技大咖的共同关注和参与。专注计算机视觉/机器视觉研究应用的人工智能企业Linkface携新近推出的保险行业解决方案亮相。

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不久前,蚂蚁金服宣布向保险业开放定损宝Linkface也同步推出了由计算机视觉技术驱动的保险行业自动化解决方案,在业内引发广泛关注。人工智能进军保险行业已拉开架势,人工智能+或将成为保险科技新生力。

Linkface CEO黄硕在CVPR EXPO Spotlight展示环节发表演讲时称,Linkface科研团队在计算机视觉领域有多年的探索积累,从实验室理论研究到真正落地商用场景,经历了充分的成长和积淀。目前,Linkface最大的愿景是希望通过最新的技术成果为金融客户

提供多场景多元化的人工智能技术服务,旨在帮助金融客户提升自动化水平。  


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(图为Linkface CEO黄硕)

 

Linkface CTO黄贤俊在CVPR EXPO Spotlight演示中介绍了Linkface基于图像识别技术打造的保险行业自动化解决方案。包括车险场景下的核保验车、图像定损,养殖险领域的标的身份核验、标的重量预估,以及寿险业务中的智能营销、反欺诈等,通过实现流程自动化帮助保险机构解决行业”痛点“,降低运营成本优化服务体验。

1. 车险解决方案

针对出险随机、定损随意、客户体验差、骗保行为频发等行业痛点,Linkface基于图像识别技术研发了鹰眼验车系统和鹰眼图像定损系统,旨在帮助客户实现验车、定损流程自动化。

   自动化承保验车:用户上传投保车辆照片后,系统利用图像识别技术自动识别VIN码、车牌号、车型,并判断投保标的是否存在损伤及损伤部位,输出验车报告,为承保提供情报依据。

   自动化图像定损:通过识别行驶证、VIN码、车牌号、车型,确认出险车辆是否为承保标的;基于图像识别对现场采集照片进行自动归类,识别损伤部位,评估损伤程度,输出定损报告,定损环节全流程自动化。

2. 养殖险解决方案

鉴于养殖险投保人分布分散偏远,查勘定损成本高、难度大,骗保行为高发的行业现状,Linkface基于图像识别技术推出标的身份识别和标的重量预估服务。

   标的身份识别:用户上传死亡猪/奶牛正面及侧身照片,系统基于图像比对标的承保照片和理赔照片自动判断死亡猪/奶牛是否为承保标的,有效阻止骗保行为。

   标的重量预估:依据猪/奶牛身体面积和体重的比例关系,基于图像识别计算标的身体面积,进而准确预估标的重量,避免人工误差。

3. 寿险解决方案

   精准营销:依托云端关系网络构建全面立体的用户画像,实现寿险行业精准营销;

   大数据核保:结合保单信息和云端数据,运用机器学习技术,评估用户欺诈可能性,帮助保险公司提升反欺诈能力。  

 

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(图为Linkface CTO黄贤俊)

 

作为CVPR的重要参与者与见证者,LinkfaceCVPR有着深厚的历史渊源,其科研团队曾多次在CVPR上发表重要论文。

    2013年,Linkface博士研究员孙祎在计算机视觉顶级会议CVPR上发表了用卷积神经网络进行面部特征点检测的论文。该论文是用深度学习做面部特征点检测最早的论文。

    2014年,Linkface科研团队发明了DeepID人脸算法,并在CVPR’14上发表论文,提出利用大规模人脸身份分类学习隐藏层人脸身份特征。DeepID使得深度学习首次在人脸识别上超过非深度学习方法,并且识别性能首次在LFW上逼近人眼的识别准确率。

    2015年,Linkface科研团队在CVPR’15上发表了DeepID2+算法,在DeepIDDeepID2基础上对算法进行升级,深入分析了人脸特征表示的稀疏性、选择激发性和鲁棒性。

    2016年,Linkface科研团队在CVPR‘16上发表论文,研究了人脸识别网络的稀疏化,并发现稀疏连接的人脸识别网络可以进一步提升人脸识别性能。

统计数据显示2012-2013年,全球范围内共有29篇深度学习论文发布在计算机视觉顶级会议CVPRICCV上,其中14篇由Linkface科研团队署名发表。

作为一种革命性技术手段,人工智能终将在落地场景中体现它的最大价值。从提供身份核验、反欺诈等金融安全服务到打造全流程自动化、智能化解决方案,Linkface一直在人工智能领域探索着更多的可能性,不遗余力与全球金融伙伴共享人工智能带来的发展新机遇。


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