1、圖像識別技術
圖像識別很可能會成為在保險行業應用最多的技術。最基本的，可以通過人臉識別、證件識別(還包括不屬於圖像的聲紋識別)等等方式進行身份認證。更重要的，圖像識別還可以處理非結構類數據，比如將筆跡、掃描/拍照單據轉換成文字，對視頻、現場照片進行分類處理等等。
中國平安甚至還提出了利用圖像識別進行車險的遠程智能定損，總之，作為一項基礎技術，圖像識別將在保險產業中大有作為。
2、NLP技術
處理過圖片之後，展示出的文字信息就可以利用人工智慧來加快處理速度，並彌補員工自身在專業知識上的不足。
在日本就有過這樣的案例，據稱日本保險公司Fukoku Mutual Life Insurance從2017年1月起，用IBM Watson取代了34名人身保險賠付專員。Watson可以將醫院提供的病歷、診療記錄進行掃描，利用NLP技術對這些復雜的資料進行提煉和處理，讓員工騰出手來處理關於賠付的其他事宜。同時，人工智慧在各個領域的豐富知識，也能讓保險公司減少對於高專業度員工的依賴。
3、深度學習技術
通過深度學習技術對已有的數據進行挖掘，也可以帶來很多驚喜。比如在車險騙保中，最常見的方法就是投保人夥同維修機構，誇大、虛構維修費用。為了避免這種情況發生，很多保險公司選擇用現場勘查、指定維修機構、跳過維修機構定損等等方式來解決，實際上辦法要麼成本高，要麼體驗差。
而保險公司往往自己都擁有大量的理賠案例，結合維修機構費用的變化規律，利用深度學習技術可以挖掘出一套動態的定損模型。當客戶提出報銷修理費用或為客戶定損時，可以參考演算法模型給出的結果，對於那些明顯高於演算法結果的，再加入人為核查。
2. 人工智慧對保險業有何影響 人工智慧技術帶來的最大
他是一把雙刃劍
大數據、人工智慧對保險行業有著深刻影響。從理賠角度來說，尤其在車險方面，基於大數據的人工智慧，對於理賠的欺詐這方面做得非常好。人工很難界定或者很難去推理的一些數據之間的邏輯關系，數據都能比較好的替保險公司減少損失。所以，人工智慧確實在理賠檢測方面，在提高理賠人員的技能方面，有很大的幫助。
但是對理賠人員，只是對後台一些從事文面工作，或者重復性比較高的人員會有沖擊，對前台直接參與理賠、查勘的人員，應該是沒有太大的影響。按照人工智慧的趨勢，是可以優化理賠管理，同時可以減少理賠時間的。比如說以前可能要兩三天，現在基本上一天甚至一個小時就能完成，可以提高理賠效率；也可以修訂和審核一些規則，這樣的話使理賠的程序更加優化，更加便捷。
3. 人工智慧對保險的作用
人工智慧進入保險行業的話，
勢必會提高一些事情的效率。
而且減少一些人工，
這樣就會有很大的幫助的，
但是人工智慧相對的也會帶來一些不便。
一些需要人來進行解答的東西。
對於人工智慧來說還是有困難的。
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