車の保険会社に事故の申し立てをする必要がある場合は、自宅や修理センターで車の損傷を検査してもらい、正式な見積もりと承認が得られるまで待つ必要があります。必要な修理作業を行う前に。従来のプロセスは時間がかかり、車を希望よりも長く道路から遠ざけることができますが、人工知能は、鑑定士の仕事を引き継ぐことでプロセスをスピードアップする役割を果たすことができます。
GEICOは、Tractableを通じてこのテクノロジーを採用することを最近発表した保険会社の1つです。顧客として知っておくべきことは次のとおりです。
人間が車両を検査して評価プロセス全体を処理するのとは対照的に、AIを使用した車の損傷検出では、過去の保険金請求によるさまざまなレベルの損傷のある車両の写真を含むシステムを使用します。したがって、GEICOの顧客は、最初にGEICOに連絡して、オンラインまたは電話で事故を報告します。次に、GEICO修理センターの作業員などに、損傷した車両の画像をアップロードしてもらうことから、評価プロセスを開始します。 AIシステムはそれらの画像を取得し、同様の問題を抱えている他の車と比較します。
交通事故の申し立てに人工知能を利用することにはメリットがありますが、このテクノロジーは完全性に欠けており、すべての場合に正確な見積もりを提供できるとは限りません。
その後、ツールはその結果に基づいて初期見積もりを提供し、潜在的な問題が疑われる場合は、見積もりにフラグを立ててさらに検討することができます。保険会社の保険金請求チームは、AIを使用した自動車の損傷の見積もりが不正確であるというまれなケースで、手動によるレビューと調整を行うことができます。次に、保険会社が事故と損害の詳細を調べ、顧客のポリシーを確認し、請求が承認される必要がある場合は支払いを行うという解決プロセスを経て、請求が行われます。
保険会社が請求を承認した後、顧客は車両の修理を進めるか、そうでなければ未払いの補償を受け取ることができます。たとえば、GEICOのお客様は、GEICO認定の修理センターの場所で作業を行うことになります。
AIを使用した車の損傷検出から顧客が期待できる最大のメリットは、請求プロセスを大幅にスピードアップできる可能性です。たとえば、Tractableは、人間が車両の損傷を評価するのに約30分かかる可能性があると述べています。すべてのクレームが発生すると、この作業負荷は、保険会社が効率的に処理するために非常に多くなる可能性があります。特に、人員配置が問題になる可能性があるCOVID-19の時代にはそうです。交通事故による被害の見積もりにAIを使用すると、この時間をわずか数分に短縮でき、最終的には顧客が請求をより迅速に承認できるようになります。
自動車保険の請求にAIを使用すると、見積もりの一貫性が向上する可能性もあり、顧客は請求に対して公正な補償を受ける可能性が高くなります。人々は経験や決断疲労などの問題に基づいて検査や評価を変えることができるため、従来の自動車の損傷評価プロセスは、時にはより主観的になる可能性があります。したがって、AIを使用すると、人為的ミスや偏見のリスクを下げることができます。
考慮事項： 自動車保険の基本
交通事故の主張に人工知能を利用することには利点がありますが、この技術は完全性に欠けており、すべての場合に正確な見積もりを提供するとは限りません。たとえば、このテクノロジーは車の外部の損傷にはうまく機能しますが、内部の損傷は人間の鑑定士がより適切に処理できる可能性のある課題を提示します。さらに、システムはそれが使用するデータと同じくらい良いだけです。したがって、自動車事故の写真の解像度、角度の多様性、車両や損傷の種類の多様性が不足している場合、そのような問題は推定の精度を低下させる可能性があります。
プライバシーの問題は、AIによる車の損傷検出の使用にも関係する可能性があります。一部の顧客は、特に画像にナンバープレートなどの個人情報が表示される場合、将来の使用のために車両の画像をシステムに挿入することに不安を感じる場合があります。したがって、関係する企業は、車の損傷画像がどのように、どのくらいの期間使用されるか、およびシステムにとどまることをオプトアウトできるかどうかを顧客に知らせる必要があります。
