專注于研究深度學(xué)習(xí)技術(shù)和計算機視覺的深智科技向記者描述了奶牛養(yǎng)殖保險承保和理賠過程中的場景：承保階段，保險公司業(yè)務(wù)人員需要去現(xiàn)場采集奶牛照片，一頭奶牛的采集時間長達10分鐘，應(yīng)用計算機視覺后，每頭奶牛的采集時間只需2秒。理賠階段，基于計算機視覺的牛臉比對，可在毫秒內(nèi)判斷死亡奶牛是否為投保標(biāo)的，可大幅降低成本。

計算機視覺作為科技領(lǐng)域中一個重要的研究領(lǐng)域，近幾年已將研究成果應(yīng)用在各個行業(yè)中，計算機視覺是使用計算機模擬人類和其他生物視覺進行識別，形象的描述是：給計算機安裝上眼睛和大腦，讓計算機能夠進行拍照和算法學(xué)習(xí)，通過采集圖片或視頻進一步進行處理以獲得相應(yīng)場景的數(shù)據(jù)和信息。

深智科技的核心算法團隊在借鑒了人臉活體防偽技術(shù)的基礎(chǔ)上，將相關(guān)研究方法和應(yīng)用遷移到農(nóng)險的承保、理賠環(huán)節(jié)，并開發(fā)了一個基于計算機視覺的自助理賠產(chǎn)品——“慧識牛”，即將計算機視覺技術(shù)運用在奶牛的保險承保、查勘等理賠環(huán)節(jié)中，助力保險行業(yè)降低成本、提高效率。

“現(xiàn)在國內(nèi)的奶牛場大部分已實現(xiàn)規(guī)模化養(yǎng)殖，據(jù)了解，一般奶牛場規(guī)模在600頭以上，按估算，一頭進口奶牛引進的成本在一萬元左右，加上養(yǎng)殖成本，如果一旦發(fā)生險情，養(yǎng)殖戶的損失非常大。在此環(huán)節(jié)中，需要保險來幫助分散風(fēng)險，這需要保險公司進行相應(yīng)保險標(biāo)的的拍照、錄入等，而實際上這是最耗費成本的環(huán)節(jié)。”據(jù)深智科技核心算法團隊介紹，目前奶牛保險面臨的主要問題包括采集照片不規(guī)范、無法確認(rèn)身份唯一性等。采集圖片不規(guī)范的原因是，奶牛經(jīng)常處于活動狀態(tài)中，需要拍攝奶牛正面和其他部位的照片費時費力。另外，保險公司工作人員靠肉眼觀察動物細(xì)微差別、錄入耳標(biāo)號耗時也很長，導(dǎo)致采集成本非常高，后續(xù)理賠確認(rèn)標(biāo)的身份也非常困難。另外，奶牛養(yǎng)殖場多地處偏遠(yuǎn)，查勘員通勤成本高，但不到現(xiàn)場又無法控制風(fēng)險。

基于此，深智科技核心算法團隊經(jīng)過調(diào)研，提出了相應(yīng)的解決方案。從前端采集來看，針對動物的識別，計算機可以通過不斷學(xué)習(xí)、訓(xùn)練發(fā)現(xiàn)奶牛的細(xì)微差別，例如通過眼睛、耳朵、花紋等特征判斷出個體的差異，確認(rèn)奶牛身份。針對人工采集照片耗時長的問題，計算機可選取相對固定的位置進行照片采集，實時通過計算機視覺檢測奶牛臉部，采用移動端牛臉采集SDK，智能抓取奶牛正臉圖像，采集照片，并建立承保標(biāo)的圖像庫；針對理賠環(huán)節(jié)，由于奶牛死亡的發(fā)生比較隨機、不定時，一旦發(fā)生奶牛死亡，查勘員往往要到現(xiàn)場進行查勘，而基于計算機視覺的牛臉比對，可自動識別、判斷死亡奶牛是否為保險標(biāo)的。

“計算機通過活牛VS死牛1∶1比對可在毫秒內(nèi)判斷是否為投保標(biāo)的，同時，現(xiàn)場拍照照片與已理賠圖像庫進行1∶N比對，返回兩張照片相似度，根據(jù)參考閾值判斷是否有重復(fù)索賠的可能性，防止騙保。” 深智科技核心算法團隊介紹。

通過上述計算機視覺方式，可以幫助降低農(nóng)險查勘成本。“農(nóng)險的查勘、錄入成本很高，單次查勘定損成本預(yù)估在200元—300元之間，高成本影響著農(nóng)險的盈利空間。而計算機視覺的應(yīng)用，可幫助保險公司提升單位時間內(nèi)的承保能力，減少后端理賠風(fēng)險，也有助于通過科技手段建立風(fēng)控技術(shù)、標(biāo)準(zhǔn)和風(fēng)險識別能力，從而提升效率，重塑承保、理賠流程，也可以從源頭上重新分配保險公司成本費用。”深智科技核心算法團隊提到。

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