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　　雙十一剛過，由雙十一帶來的“退貨潮”即將來臨。據統計，2015年雙十一退貨運費險出單3.08億筆的成績。針對這種情況，螞蟻金服表示，將引入圖像識別技術處理核賠，以應對雙十一一大批剁手黨沖動購物之后洶涌而至的退貨要求。

　　隨著電子商務越來越發(fā)達，剁手黨越來越沖動、在網上買東西的品類越來越多，可是其中的痛點也越來越明顯，拍錯了尺碼怎么辦?買到的護膚品過敏只能怪自己運氣不好，但這真的很不爽?因此，針對這一系列的痛點，互聯網保險公司也圍繞消費設計出了很多神奇的險種，比如退運費險、物流破損險、保價險等。

　　這些海量的理賠保單是怎么實現順暢的交易呢?

　　以螞蟻金服保險平臺為例，系統自動識別理賠憑證(圖片)、生物驗證身份(核身)再加上理賠報案人的信用記錄，人工智能系統基本可以審核處理超過90%的報案，剩下一成的疑案、復雜案件會傳送給人工處理。

　　那么，這種自動理賠的背后到底是什么呢?它的效果如何?

　　帶著這些問題，記者采訪了一家我國較早從事數據資源運營的企業(yè)——數據堂的人工智能產品技術部總監(jiān)程蘭穎。程蘭穎告訴記者，大數據和圖像識別，為這種智能式自動理賠提供了技術基礎。圖像識別技術包括兩類智能識別技術：文字圖像識別和物體識別�？梢酝ㄟ^圖像識別技術對用戶報案圖片進行識別，識別圖片中理賠標的物的有效信息，例如商品標簽代碼、理賠憑證的內容等，然后及時做出反饋(理賠流程的進行)。這就是人工智能在現實場景中的應用。

　　對于這種圖像識別的機器是如何做到這一點，精準率有多高?程蘭穎告訴記者，在人類圖像識別系統中，對復雜圖像的識別往往要通過不同層次的信息加工才能實現。圖像內容通常用圖像特征進行描述。事實上，基于計算機視覺的圖像搜索引擎大致有三個步驟：提取特征、建索引以及查詢。同時，要實現機器快速準確的識別圖片，就需要給機器提供海量的圖像數據以完成機器的“學習”。數據的多樣性和標注的準確性對學習結果有重大影響。在圖像數據方面，數據堂擁有大量的、不同環(huán)境及不同場景下的圖像數據集、比如街景數據集、OCR數據等;同時也可以根據客戶的需要提供各種定制采集和標注服務。

　　那么，客戶就不能隨便從網上下載相關的圖片，而謊報退貨嗎?

　　程蘭穎告訴記者，當然光看客戶上傳的照片就做出理賠，數據維度肯定是不夠的。驗證身份以及和物品的所屬關系已經不是一個新話題。這個客戶上傳照片后，圖像識別機器也會拿客戶的照片和自身數據庫里的照片進行對比，來判斷是不是客戶自己拍攝的真實照片。比如，在生鮮腐爛、化妝品過敏這些消費保險上，技術可以在一個龐大的圖片庫中，比對識別出報案人上傳的是真實拍攝圖片，還是重復使用了別人皮膚過敏的圖片，亦或是網上下載了腐爛水果的圖片。因此，在大數據時代，造假其實不容易。

　　除了核實圖片真實性外，螞蟻金服還結合對理賠者信用程度的判斷，來決定是否行使該理賠。這背后其實是大數據在征信行業(yè)的應用。比如，通過用戶的注冊賬號，判斷客戶的消費統計信息，入網時間等;通過注冊賬號關聯的銀行卡號查詢客戶最近一年的交易流水，得出持卡人消費數據報告等等。

　　通過這幾個維度數據的支撐，絕大多數理賠都可以在短時間內在線完成，無需人工干預。買了東西不合適可以退貨，而且還能夠快速得到理賠，消費者消費行為有保障這才是雙十一“剁手黨”瘋狂背后的真正原因。而促成這一切變成現實的真正幕后推手是大數據和人工智能的應用。