[发明专利]一种车险自动赔付方法和系统在审

专利信息
申请号: 201811594050.1 申请日: 2018-12-25
公开(公告)号: CN110009508A 公开(公告)日: 2019-07-12
发明(设计)人: 周凡 申请(专利权)人: 阿里巴巴集团控股有限公司
主分类号: G06Q40/08 分类号: G06Q40/08;G06Q10/00;G06K9/00
代理公司: 北京国昊天诚知识产权代理有限公司 11315 代理人: 许振新;朱文杰
地址: 英属开曼群岛大开*** 国省代码: 开曼群岛;KY
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摘要:
搜索关键词: 车辆图像 用户信用 车险 损伤 标识车辆 图像识别 用户接受 维修 拍摄 审查
【权利要求书】:

1.一种用于车险自动赔付的方法,所述方法包括:

获取车辆图像;

对所获取的车辆图像进行图像识别以标识车辆损伤;

基于所述车辆损伤来生成维修清单;

审查用户信用;以及

自动赔付用户。

2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述车辆图像通过引导所述用户拍摄所述车辆图像来获取。

3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述用户信用在所述用户接受所述维修清单的情况下审查,并且所述方法还包括在所述用户不接受所述维修清单的情况下重新获取车辆图像。

4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述自动赔付是在所述用户信用足够高的情况下执行的,并且所述方法还包括在所述用户信用不够高的情况下将所述用户的本次理赔流程转为人工处理。

5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法由包括车险理赔应用客户端和车险理赔应用服务器端的车险理赔应用来执行。

6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法由包括只包括车险理赔应用客户端的车险理赔应用来执行。

7.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述车辆损伤的标识也能基于所述用户拍摄的车辆视频。

8.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述图像识别基于定损模型,所述定损模型通过深度神经网络来实现。

9.如权利要求8所述的方法,其特征在于,所述图像识别包括图像过滤、图像去噪、部件识别、损伤检测、原因判断、以及程度判定。

10.如权利要求1所述的方法,其特征在于,如果在完成所述自动赔付后在审核材料阶段发现所述用户有欺诈行为,则降低所述用户信用,并且将该信息传送到第三方平台以进行跨保险公司的信用记录征集并在多个保险公司之间共享。

11.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述用户信用基于来自保险公司的理赔数据以及来自第三方信用服务提供商的个人信用数据两者。

12.一种用于车险自动赔付的系统,所述系统包括:

用于获取车辆图像的装置;

用于对所获取的车辆图像进行图像识别以标识车辆损伤的装置;

用于基于所述车辆损伤来生成维修清单的装置;

用于审查用户信用的装置;以及

用于自动赔付用户的装置。

13.如权利要求12所述的系统,其特征在于,所述车辆图像通过引导所述用户拍摄所述车辆图像来获取。

14.如权利要求12所述的系统,其特征在于,所述用户信用在所述用户接受所述维修清单的情况下审查,并且所述系统还包括用于在所述用户不接受所述维修清单的情况下重新获取车辆图像的装置。

15.如权利要求12所述的系统,其特征在于,所述自动赔付是在所述用户信用足够高的情况下执行的,并且所述系统还包括用于在所述用户信用不够高的情况下将所述用户的本次理赔流程转为人工处理的装置。

16.如权利要求12所述的系统,其特征在于,所述系统包括车险理赔应用客户端和车险理赔应用服务器端。

17.如权利要求12所述的系统,其特征在于,所述系统只包括车险理赔应用客户端。

18.如权利要求12所述的系统,其特征在于,所述车辆损伤的标识也能基于所述用户拍摄的车辆视频。

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