保险科技给车险人伤理赔带来颠覆性变革

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中国的交通事故死亡人数居世界首位，每年高达10万人。交通事故的高发生率不仅给事故方造成了不可挽回的损失，也引发了许多社会矛盾，执法部门和保险公司都面临着巨大的压力。

作为处理交通事故过程中的一个重要环节，汽车保险和人身伤害索赔服务急需科技援助。如果说人工智能、大数据等保险技术已经广泛地参与到汽车保险损害判定的场景中，那么该技术在汽车保险损害赔偿中的应用还处于起步阶段。专家预测，这一领域可能成为技术应用的新趋势，而赋予技术的汽车保险伤害索赔将有助于缓解交通事故造成的社会问题。

应当指出，汽车保险的人身损害赔偿属于汽车保险的范畴，但它与汽车损害保险有着本质的区别，本质上是一种责任保险。人身伤害索赔与车辆损坏索赔的核心区别在于人身伤害损失的不确定性，这也决定了人身伤害索赔的复杂性和专业性。人身伤害的医疗康复是一个动态的过程，人身伤害赔偿的过程是从第一次人身伤害调查结束到达成赔偿协议的整个过程。

据记者了解，在办理车险伤害索赔相关案件的全过程中，保险公司将开展现场调查、医院调查、信息核实、伤残鉴定、赔偿协商、应诉、赔付结案等七个环节。其中，赔偿协商环节最有争议的一点是确定具体费用的赔偿金额，如伤者的医疗费、误工费和护理费等。

在所有费用中，医疗费用在人身伤害案件中支付得最多。随着医疗技术的不断进步，汽车保险理赔中的医疗费用金额也在逐年增加。一些医院可能会对交通事故中的伤者进行额外的“护理”，过度医疗、不合理用药和吊床的情况并不少见。在整体司法环境不完善的外部因素下，保险公司难以实现对不合理用药的查证。

针对上述情况，一些保险公司根据实际情况，开始建立“合作医院”模式，即保险公司通过提前支付医疗费用来保证医院不会出现医疗费用长期无法收回的风险，而医院则保证不会出现过度治疗和滥用非医疗保险药品的情况。

然而，问题在于如何界定医院治疗是否是过度治疗。传统的方法是人工审计，这是基于审计师的经验。然而，由于人体的个体差异，审计师的意见中可能存在很强的主观因素，经常会出现判断失真。

借助现代科技手段，可以缓解保险公司在汽车保险索赔中的劣势。例如，通过大数据的应用，可以对某个区域进行伤害、年龄、性别、医院甚至科室和医生等维度的准确分析，从而了解该区域医疗费用的总体水平，哪个医院容易出现过度治疗，非医疗保险药物的比例较高，保险公司可以积极配合合理的医院治疗，避免出现严重过度治疗的医院，从而实现医疗费用的控制。

具体来说，保险公司可以利用大数据技术对每个地区或评估机构的伤害进行分析，从而获得某个地区或评估机构某次伤害的伤残等级概率。它有多大，便于保险公司有效地进行调解和实现减值；通过对数据的分析，可以得到评估机构伤残等级的趋势，进而帮助保险公司降低伤残评估的风险。

另一种科技手段——人工智能技术，在汽车保险理赔领域也非常有用。该智能系统基于深度学习，准确识别图像或视频中的人体相关信息，进行人体检测与跟踪、关键点定位、属性分析，最终实现损伤程度判断。例如，人工智能投入使用后，对于表面损伤，工作人员或顾客只需要对受伤部位拍照；对于非表面损伤，只需提交图像数据或诊断报告，系统将自动识别、检测和分析这些信息。同时，它将根据大量诊断数据和赔偿数据的积累，准确判断损失程度，并智能地将其引导到损伤的智能报价中。

不难看出，传统的人身伤害索赔案件需要人工检查十几项费用，如医疗费用和损失时间，因此时限一般比车辆案件要长。引入人工智能后，保险公司可以在智能信息采集和智能损失判断的基础上，结合上述大数据技术挖掘出的海量历史赔偿数据的积累，进一步实现基于我国当前临床数据的伤害报价的智能化。

在中国，人身伤害汽车保险理赔的技术含量一直落后于汽车实物赔偿，大数据结合人工智能技术的引入是人身伤害理赔模式的颠覆性变革。随着这两种技术的成熟应用，未来智能理赔的覆盖率将逐步接近100%，从而优化理赔流程，减少人工失误，避免人为干预的风险，缩短理赔及时性，提升客户体验。