在智能駕駛安全領(lǐng)域一直領(lǐng)跑的徑衛(wèi)視覺,近年來一直以領(lǐng)先的智能駕駛AI云平臺及海量的中國道路駕駛行為大數(shù)據(jù),在風控度量核心維度上,為保險行業(yè)的價值鏈核心進行賦能。

據(jù)統(tǒng)計,全國物流車輛(載貨汽車)近2000萬臺,與3000萬個家庭息息相關(guān)。但物流行業(yè)仍存在著大量粗放式管理,多數(shù)車隊屬于掛靠性質(zhì),安全管理不嚴,迫于盈利指標而出現(xiàn)的違規(guī)現(xiàn)象層出不窮,一線物流場景中大部分極具管理價值的數(shù)據(jù)沒有被挖掘。且營運交通行業(yè)中的兩客一危車輛,具有極高的風險性,一旦出事即是非常嚴重的事故,引發(fā)廣泛的連鎖損失。 這對保險公司來說,是一個很大的難題。今年來物流行業(yè)賠付率高達60%-80%,風控度量水平的滯后使保險公司虧損嚴重。

徑衛(wèi)視覺在其核心技術(shù)應用領(lǐng)域:商用物流用戶,特別是兩客一危用戶中近十年的技術(shù)耕耘及部署,通過在途風控系統(tǒng)和AI云平臺,為保險公司提升風控度量水平提拱了完善的技術(shù)動力。徑衛(wèi)視覺通過智能駕駛主動安全系統(tǒng)對車輛、司機進行實時感知,AI云平臺通過對實時流式數(shù)據(jù)的動態(tài)采集、監(jiān)測、分析,實現(xiàn)對交通運輸過程中人、車、路全場景掌握,進而對異常駕駛進行有效的管理、干預,形成閉環(huán)的安全監(jiān)控管理流程,提高企業(yè)車隊整體安全指數(shù),降低保險公司出險概率。

保險行業(yè)是整個金融領(lǐng)域?qū)?shù)據(jù)分析最為倚重的金融分支。在大數(shù)據(jù)時代來臨前,保險行業(yè)竭力從?？蛿?shù)模分析上不斷爭取更小顆粒度,以提高整體的風控水平,但限于算力算法及數(shù)據(jù)維度的單一性,大量的分析結(jié)果非常模糊與滯后,只能在比較宏觀的層面進行概論性的指導風控。在AI、互聯(lián)網(wǎng)及大數(shù)據(jù)時代技術(shù)應用的浪潮到來后,行業(yè)交叉融合衍生出一些諸如UBI的新事物,保險行業(yè)的天然數(shù)據(jù)剛需被快速滲透,并形成了完整的保險科技體系。

保險科技體系服務對應的是保險業(yè)務的價值鏈三環(huán)節(jié)的提升,即理賠管理提升、客戶服務提升、風控管理提升。理賠管理從效率出發(fā),提升理賠反欺詐和理賠的即時性;客戶服務從體驗出發(fā),包括智能銷售、線上渠道,提升客戶滿意度;而風控管理則真正切入保險行業(yè)科技革新的本質(zhì),從風險本身出發(fā),提升保險行業(yè)對風險場景在多時態(tài)模型中的度量能力,這也是徑衛(wèi)視覺的觀點:風控度量是保險行業(yè)價值鏈升級核心。即只有隨著風控度量能力的切實提升,保險才能趨近“降低社會及用戶損失、造福社會”的核心目的。而風控度量的技術(shù)核心,即一顆統(tǒng)攬全局并考察細微的大腦:徑衛(wèi)視覺AI云平臺。

徑衛(wèi)視覺AI云平臺,具備兼納億萬級數(shù)量商用車駕駛動態(tài)數(shù)據(jù)的算力,同時搭建了垂直于出行的保險品類精算模型,其采集到的海量人、車、路大數(shù)據(jù),通過AI云平臺的大數(shù)據(jù)分析、云算法、人工智能、深度學習技術(shù)對在途車輛的行駛情況、業(yè)務場景、駕駛行為等多維度信息進行裁判,其數(shù)據(jù)覆蓋綜合評測、車險定價、保險風控和保險遠程查勘,輸出車險綜合評測報告,為保險業(yè)務真正裝上了實時監(jiān)視風險之眼、判讀風險之腦、控制風險之手。

近年來,徑衛(wèi)視覺順應險企客戶市場需要,推出、升級并完善適用于保險行業(yè)的AI云平臺。2018年,憑借優(yōu)秀的技術(shù)創(chuàng)新能力及豐富的數(shù)據(jù)樣本積累,徑衛(wèi)視覺獲得“2018最具潛力保險科技公司獎”。2019年,通過B1輪融資助力后,徑衛(wèi)視覺又將在大數(shù)據(jù)及AI方面進行更廣泛的研發(fā)投入,在滾動采集到的更大數(shù)據(jù)中挖掘更深度的風險度量價值。相信,通過持續(xù)保險風控的技術(shù)推進,徑衛(wèi)視覺將以更為厚實的技術(shù)力量,實現(xiàn)保險公司、運輸公司、泛社會價值多方共贏的發(fā)展格局。

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