자동차 보험사에 사고 청구를 해야 하는 경우 집이나 수리 센터에서 사람에게 자동차 손상을 검사하게 한 다음 공식 견적 및 승인을 기다려야 하는 과정을 거쳐야 했을 것입니다. 필요한 수리 작업을 완료하기 전에. 기존의 프로세스는 시간이 오래 걸리고 원하는 것보다 더 오래 자동차를 도로에서 벗어나게 할 수 있지만 인공 지능은 이제 평가자의 작업을 인수하여 프로세스 속도를 높이는 역할을 할 수 있습니다.
GEICO는 최근 Tractable을 통해 이 기술을 채택한다고 발표한 보험사 중 하나입니다. 다음은 고객으로서 알아야 할 사항입니다.
사람이 차량을 검사하고 전체 평가 프로세스를 처리하는 것과 달리 AI를 통한 차량 손상 감지는 과거 보험 청구로 인한 다양한 손상 수준의 차량 사진이 포함된 시스템을 사용합니다. 따라서 GEICO 고객은 먼저 GEICO에 연락하여 온라인이나 전화로 사고를 보고합니다. 평가 프로세스는 GEICO 수리 센터 직원과 같은 사람이 손상된 차량의 이미지를 업로드하도록 하는 것으로 시작됩니다. AI 시스템은 해당 이미지를 촬영하여 유사한 문제가 있는 다른 자동차와 비교합니다.
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자동차 사고 청구에 인공 지능을 활용하는 것은 이점이 있지만 기술이 완벽하지 않고 모든 경우에 정확한 추정치를 제공하지 못할 수 있습니다.
그런 다음 도구는 결과를 기반으로 초기 추정치를 제공하고 잠재적인 문제가 의심되는 경우 추가 검토를 위해 추정치를 표시할 수 있습니다. 보험 회사의 청구 팀은 AI를 통해 차량 손상 추정치가 부정확한 드문 경우 수동 검토를 수행하고 조정할 수 있습니다. 그런 다음 보험 회사가 사고 및 손상의 세부 사항을 살펴보고 고객의 정책을 확인하고 청구가 승인되어야 하는 경우 지불하는 해결 프로세스를 거치게 됩니다.
보험사가 청구를 승인한 후 고객은 차량 수리를 진행하거나 다른 방법으로 보상을 받을 수 있습니다. 예를 들어, GEICO 고객은 GEICO 공인 수리 센터 위치에서 작업을 수행하게 됩니다.
고객이 AI를 통한 자동차 손상 감지에서 기대할 수 있는 가장 큰 이점은 청구 프로세스를 크게 가속화할 수 있다는 점입니다. 예를 들어, Tractable은 사람이 차량의 손상을 평가하는 데 약 30분이 소요될 수 있다고 언급합니다. 모든 청구를 통해 이 작업량은 보험 회사가 효율적으로 처리하기에 많은 양이 될 수 있습니다. 특히 직원 배치가 문제가 될 수 있는 COVID-19 시대에 그렇습니다. 자동차 사고 피해 추정에 AI를 사용하면 이 시간을 몇 분으로 단축할 수 있으며 궁극적으로 고객이 청구를 더 빨리 승인할 수 있습니다.
자동차 보험 청구에 AI를 사용하면 견적의 일관성을 개선하여 고객이 청구에 대해 공정한 보상을 받을 가능성이 높아집니다. 사람들은 경험과 결정 피로와 같은 문제에 따라 검사 및 평가가 다를 수 있으므로 기존의 자동차 손상 평가 프로세스는 때때로 더 주관적일 수 있습니다. 따라서 AI를 사용하면 인적 오류와 편견의 위험을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
고려할 사항: 자동차 보험 기본 사항
자동차 사고 청구에 인공 지능을 활용하는 것은 이점이 있지만 기술이 완벽하지 않고 모든 경우에 정확한 추정치를 제공하지 않을 수 있습니다. 예를 들어, 이 기술은 자동차의 외부 손상에 대해 잘 작동할 수 있지만 내부 손상은 사람 평가자가 더 잘 처리할 수 있는 문제가 될 수 있습니다. 또한 시스템은 사용하는 데이터만큼만 우수합니다. 따라서 자동차 사고 사진의 해상도가 좋지 않거나 각도가 다양하거나 차량 및 손상 유형이 다양하다면 이러한 문제로 인해 추정의 정확도가 떨어질 수 있습니다.
개인 정보 보호 문제는 AI로 자동차 손상 감지를 사용하는 경우에도 발생할 수 있습니다. 일부 고객은 특히 이미지에 번호판과 같은 개인 정보가 표시되는 경우 향후 사용을 위해 차량 이미지를 시스템에 넣는 것이 불편할 수 있습니다. 따라서 관련 회사는 고객에게 자동차 손상 이미지가 사용되는 방법과 기간, 시스템 유지를 거부할 수 있는지 여부를 알려야 합니다.
