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“豬臉豬體識別”第一單落地吉林

發布日期:2020年06月09日

    來源:中國銀行保險報  作者:仲潞 常亮 記者:趙修彬

       集投保證件OCR識別、人工智能豬只識別、投保信息一鍵上傳等一系功能的“一安農”APP,完成了對吉林省德惠市米沙子鎮立彬養殖場能繁母豬的全部承保。經過安華農業保險吉林省分公司技術人員遠程培訓指導后,場主樊立彬對于在自家養殖場就能拿著手機投保,還可以做電子簽名確認和網上繳費覺得既興奮又緊張,直到電子保單的頁面出現在手機屏幕上,才長舒了一口氣,對著電話那頭的技術人員連連說:“整上了,整上了,整上了啊!”

     

       這也意味著,安華農業保險在吉林省率先推出的基于“豬臉豬體識別”技術的首張養殖險電子保單出單,綜合運用視頻監測站、云服務、人工智能、大數據等技術的“一安農”科技服務體系,在養殖業保險領域首次應用成功。

     

       作為畜禽養殖大國,我國豬類養殖數量和出欄頭數均在世界上遙遙領先。伴隨農業科技化浪潮,新一輪養殖產業升級變革快速發生,傳統養殖業保險面臨的驗標識別困難、疾病雜糅多變、防治力度不一等技術難題何時攻堅成為行業焦點所在。為落地黨的十九大關于“建立以企業為主體、市場為導向、產學研深度融合的技術創新體系”重大決策部署,融入新興科技,推動產業發展,安華農業保險“豬臉豬體識別”技術由此從生物識別技術中應運而生。

     

       如何識別豬臉豬體?簡單來說,就是通過構建AI算法,自動識別圖片或視頻素材中的動物特征,比如說面部特征,包括兩眼間的距離、嘴巴的位置、頭骨的寬度,還有外形特征,如花紋、各部位之間的比例,達到識別豬只身份的作用。

     

       說起來簡單,但實際上,這是安華農業保險吉林省分公司用近一年的時間在試點豬場采集視頻素材,通過清洗、標記,再用基于Yolov3分類器的神經網絡深度學習算法,逐步訓練,才獲得了一套具有安華特色的“豬臉豬體識別”算法模型。一舉有效解決了養殖業保險承保信息采集難度大、準確度低導致的虛假投保、選擇性投保、一案多賠等道德風險困境,緩解了過往因近距離接觸承保牲畜,農戶與保險公司之間時常產生的矛盾。

     

       有了這個核心技術,將其融入“一安農”移動端APP,農戶在“指尖上”就能像樊立彬一樣完成養殖業保險的投保操作,等需要理賠,農戶只需要點擊 “一安農”APP中的“自主報案”,直接對著死亡豬只“掃一掃”,就能對死亡豬只做信息的精確識別和錄入,代替了過往電話報案、呼叫中心派案、查勘員趕赴出險地點、現場查勘定損整個復雜的查勘過程。

     

       今年,突如其來的新型冠狀病毒帶來了一場沒有硝煙的戰爭。1月26日,中國銀保監會發布的《關于加強銀行業保險業金融服務配合做好新型冠狀病毒感染的肺炎疫情防控工作的通知》提到,“鼓勵(各金融機構)積極運用技術手段,在全國范圍特別是疫情較為嚴重的地區,加強線上業務服務,提升服務便捷性和可得性。”全國“戰疫”背景之下,安華農業保險吉林省分公司加快了“一安農”科技服務養殖業保險的速度,從根本上解決了疫情當下傳統“面對面”投保的難題。

     

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