一种车险理赔渗漏管控系统的制作方法

1.本发明涉及车险理赔技术领域，更具体地说，涉及一种车险理赔渗漏管控系统。


背景技术：

2.车辆最为常用的代步工具极大了扩宽了人们的活动范围，现代人们使用车辆的频率越来越高。绝大多数车辆在参保了交强险的同时也都投保了商业险种，当发生交通事故后，车主到保险公司进行理赔。
3.理赔工作的基本流程包括：报案、查勘定损、审核单证、复核、审批、赔付等多个环节，整个环节的流程繁琐，耗时长。尤其是查勘定损环节，既涉及车辆的受损勘查，又涉及当事人的责任分配，往往需要经历较长时间才能确定。
4.为此，本技术提出一种车险理赔渗漏管控系统，来解决上述存在的问题。


技术实现要素：

5.为了解决上述问题，本技术提供一种车险理赔渗漏管控系统。
6.本技术提供的一种车险理赔渗漏管控系统采用如下的技术方案：
7.一种车险理赔渗漏管控系统，包括：
8.车损识别模块，用于对受损车辆进行拍照，并通过照片识别车辆受损情况；
9.定损渗漏识别模块，用于识别理赔内容是否异常；
10.理赔欺诈识别模块，用于识别理赔事故是否存在欺诈；
11.审核模块，用于对理赔流程进行管理。
12.通过上述技术方案，本技术通过结合图像视觉与大数据分析，对损伤配件的判断更符合客观事实，避免虚增损失和减小换修风险；通过大数据分析对历史数据分析，识别重复索赔或异常人脸等欺诈分析。
13.进一步的，所述车损识别模块的识别内容包括识别车辆配件结构以及识别车辆所损坏的配件。
14.进一步的，所述定损渗漏识别模块的内容包括赔偿识别模块、部件识别模块和索赔检索模块。
15.进一步的，所述赔偿识别模块根据车损图片，识别车辆实际受损程度，结合定损清单，识别定损单合理性；所述部件识别模块用于对图像识别无损，虚增损失上报项目进行风险提示；所述索赔检索模块用于模型检索同一车辆历史定损照片，对相似损伤风险进行提示。
16.进一步的，所述理赔欺诈识别模块的内容包括痕迹检索模块和背景对比分析模块。
17.进一步的，所述痕迹检索模块用于模型检索比对双车事故两车受损形态的痕迹合理性，对痕迹不符风险进行提示；所述背景对比分析模块对新发生案件现场照进行特征提取，与历史案件检索比对，对相似背景风险进行提示。
18.进一步的，所述审核模块包括人脸检索对比模块、机构人员评价模块和拍照质量评价模块。
19.进一步的，所述人脸检索对比模块用于对新发生案件现场照片人脸提取，与历史案件检索比对，对异常人脸及黄牛脸进行提示所；所述机构人员评价模块将机构与人员风险项目和金额进行量化评价；所述拍照质量评价模块将拍照聚焦作业质量，如大量重复拍摄同一部件冗余图片、拍摄非车图片。
20.综上所述，本技术包括以下至少一个有益技术效果：
21.(1)本技术通过结合图像视觉与大数据分析，对损伤配件的判断更符合客观事实；通过大数据分析对历史数据分析避免虚增损失和减小换修风险；
22.(2)同时设置欺诈识别模块，通过大数据检索分析对比，避免有恶意骗保或是虚报车损等情况。
附图说明
23.图1为本技术的系统结构图；
24.图2为本技术的流程图。
25.图中标号说明：1、车损识别模块；2、定损渗漏识别模块；21、赔偿识别模块；22、部件识别模块；23、索赔检索模块；3、欺诈识别模块；31、痕迹检索模块；32、背景对比分析模块；4、审核模块；41、人脸检索对比模块；42、机构人员评价模块；43、拍照质量评价模块。
具体实施方式
26.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述；显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
27.在本技术的描述中，需要说明的是，术语“上”、“下”、“内”、“外”、“顶/底端”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本技术的限制。此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
28.在本技术的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“设置有”、“套设/接”、“连接”等，应做广义理解，例如“连接”，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体的连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本技术中的具体含义。
29.实施例：
30.以下结合附图1-2对本技术做进一步详细说明。
31.本技术实施例公开了一种车险理赔渗漏管控系统，包括：
32.车损识别模块1，用于对受损车辆进行拍照，并通过照片识别车辆受损情况；
33.定损渗漏识别模块2，用于识别理赔内容是否异常；
34.理赔欺诈识别模块3，用于识别理赔事故是否存在欺诈；
35.审核模块4，用于对理赔流程进行管理。
36.参见图1，车损识别模块1的识别内容包括识别车辆配件结构以及识别车辆所损坏的配件。
37.参见图1，定损渗漏识别模块2的内容包括赔偿识别模块21、部件识别模块22和索赔检索模块23。
38.参见图1和图2，赔偿识别模块21根据车损图片，识别车辆实际受损程度，结合定损清单，识别定损单合理性；部件识别模块22用于对图像识别无损，虚增损失上报项目进行风险提示；索赔检索模块23用于模型检索同一车辆历史定损照片，对相似损伤风险进行提示。
39.参见图1，理赔欺诈识别模块3的内容包括痕迹检索模块31和背景对比分析模块32。
40.参见图1和图2，痕迹检索模块31用于模型检索比对双车事故两车受损形态的痕迹合理性，对痕迹不符风险进行提示；背景对比分析模块32对新发生案件现场照进行特征提取，与历史案件检索比对，对相似背景风险进行提示。
41.参见图1，审核模块4包括人脸检索对比模块41、机构人员评价模块42和拍照质量评价模块43。
42.参见图1和图2，人脸检索对比模块41用于对新发生案件现场照片人脸提取，与历史案件检索比对，对异常人脸及黄牛脸进行提示所；机构人员评价模块42将机构与人员风险项目和金额进行量化评价；拍照质量评价模块43将拍照聚焦作业质量，如大量重复拍摄同一部件冗余图片、拍摄非车图片。
43.上述一种车险理赔渗漏管控系统的实时方法，包括以下步骤：
44.s1、对比模型定损结果与定损员上报维修方案，上报超ai标准时，前置提醒定损员存在超标准上报风险，同时流转人工审核，管控超标准定损渗漏。
45.s2、对比模型结果与定损员上报结果，上报项目无损或缺失图片时，前置提醒定损员，同时流转人工审核，管控虚增部件损失定损渗漏。
46.s3、模型比对近期赔案图片，相同车辆、部件、位置，出现相同程度相似损伤时，前置提醒定损员，同时流转人工审核，管控重复索赔定损渗漏。
47.s4、比对双车损伤位置、成都的合理性、逻辑性，出现不匹配时，前置提醒定损员，同时流转人工审核，管控双车碰撞不符定损渗漏。
48.s5、模型比对历史赔案现场图片，对现场环境照进行特征提取，与历史案件出现相似背景时，前置提醒查勘员，同时流转调查人员，管控相似背景欺诈风险。
49.s6、对事故现场照片人脸进行提取，与历史案件人脸库检索比对，异常高频出现人脸案件，前置提醒查勘员，同时流转调查人员，管控异常人脸风险案件。
50.s7、对机构定损风险定位具体原因，如xx机构xx区域定损尺度异常(修换尺度异常，钣金件凹陷面积10-20％更换风险偏差高于全国均值xx％)，辅助机构成本优化治理。
51.s8、拍照质量管理，量化机构/人员作业品质，聚焦具体问题，如大量重复拍摄同一部件冗余图片、拍摄灯脚固定证据动作未执行，辅助机构提升作业品质。
52.本技术实施例一种车险理赔渗漏管控系统的实施原理为：
53.在发生交通事故后，定损员到达现场对车辆进行拍照，将拍得的照片上传至车损
识别模块，车损识别模块识别车辆受损的配件，然后定损渗漏识别模块进行检索，判断是否虚报损坏件等，在完成分析后，数据正常则进行下一步欺诈识别模块，欺诈识别模块通过检索分析事故人员是否高频出现等，数据正常则进行下一步审核模块，审核完成后即可进行理赔。
54.在任一步骤过程中检索分析的数据异常，则暂停下一步，转为人工审核。
55.本技术通过结合图像视觉与大数据分析，对损伤配件的判断更符合客观事实，避免虚增损失和减小换修风险；通过大数据分析对历史数据分析，识别重复索赔或异常人脸等欺诈分析。
56.以上均为本技术的较佳实施例，并非依此限制本技术的保护范围，故：凡依本技术的结构、形状、原理所做的等效变化，均应涵盖于本技术的保护范围之内。

技术特征：
1.一种车险理赔渗漏管控系统，其特征在于，包括：车损识别模块(1)，用于对受损车辆进行拍照，并通过照片识别车辆受损情况；定损渗漏识别模块(2)，用于识别理赔内容是否异常；理赔欺诈识别模块(3)，用于识别理赔事故是否存在欺诈；审核模块(4)，用于对理赔流程进行管理。2.根据权利要求1所述的一种车险理赔渗漏管控系统，其特征在于：所述车损识别模块(1)的识别内容包括识别车辆配件结构以及识别车辆所损坏的配件。3.根据权利要求1所述的一种车险理赔渗漏管控系统，其特征在于：所述定损渗漏识别模块(2)的内容包括赔偿识别模块(21)、部件识别模块(22)和索赔检索模块(23)。4.根据权利要求3所述的一种车险理赔渗漏管控系统，其特征在于：所述赔偿识别模块(21)根据车损图片，识别车辆实际受损程度，结合定损清单，识别定损单合理性；所述部件识别模块(22)用于对图像识别无损，虚增损失上报项目进行风险提示；所述索赔检索模块(23)用于模型检索同一车辆历史定损照片，对相似损伤风险进行提示。5.根据权利要求1所述的一种车险理赔渗漏管控系统，其特征在于：所述理赔欺诈识别模块(3)的内容包括痕迹检索模块(31)和背景对比分析模块(32)。6.根据权利要求5所述的一种车险理赔渗漏管控系统，其特征在于：所述痕迹检索模块(31)用于模型检索比对双车事故两车受损形态的痕迹合理性，对痕迹不符风险进行提示；所述相景对比分析模块(32)对新发生案件现场照进行特征提取，与历史案件检索比对，对相似背景风险进行提示。7.根据权利要求1所述的一种车险理赔渗漏管控系统，其特征在于：所述审核模块(4)包括人脸检索对比模块(41)、机构人员评价模块(42)和拍照质量评价模块(43)。8.根据权利要求7所述的一种车险理赔渗漏管控系统，其特征在于：所述人脸检索对比模块(41)用于对新发生案件现场照片人脸提取，与历史案件检索比对，对异常人脸及黄牛脸进行提示所；所述机构人员评价模块(42)将机构与人员风险项目和金额进行量化评价；所述拍照质量评价模块(43)将拍照聚焦作业质量，如大量重复拍摄同一部件冗余图片、拍摄非车图片。

技术总结
本发明属于车险理赔技术领域，公开了一种车险理赔渗漏管控系统，包括：车损识别模块，用于对受损车辆进行拍照，并通过照片识别车辆受损情况；定损渗漏识别模块，用于识别理赔内容是否异常；理赔欺诈识别模块，用于识别理赔事故是否存在欺诈；审核模块，用于对理赔流程进行管理；本申请通过结合图像视觉与大数据分析，对损伤配件的判断更符合客观事实，避免虚增损失和减小换修风险；通过大数据分析对历史数据分析，识别重复索赔或异常人脸等欺诈分析。析。析。


技术研发人员：卢静峰
受保护的技术使用者：上海摩莱信息科技有限公司
技术研发日：2023.04.14
技术公布日：2023/7/7