保险取证智能化溯源检测

保险取证智能化溯源检测技术运用大数据、AI智能技术，对“相机指纹”的提取识别和综合研判，实现保险证据图像来源的智能化检测，协助业务部门完善控制风险手段，提高防渗漏水平，也有助于相应管理措施的制度化、流程化，从而有效减少管理“短板”和管理漏洞。

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原生开发

混合开发

产品特点 / CHARACTERS OF PRODUCT

专注于智能化保险管理和监管领域的网络服务商

长期为保险行业各业务提供智能图像技术支持，积累了丰富、可靠的系列能力

基于多项行业领先的人工智能技术，支持数千个标签，可以实现一级标签平均精确率n%以上，二级标签平均精确率m%以上。

在传统数据处理基础上，构建深度神经网络清洗模型，并且建立专家干预模型，为数据处理提供支持。同时结合业务取证实际，提供可用性更高的检测结果

基于智能的深度学习算法，具备迁移学习能力，可以通过不断的训练使识别变得更智能，并且可以快速迭代以适应各种新场景

解决方案 / SOLUTION OF PRODUCTS

专注于智能化保险管理和监管领域的网络服务商

现状痛点

海量保险取证图像资料快速处理、真伪辨别成为亟待解决的课题；图像篡改伪造技术发展对保险业务的风险控制提出更高的要求；

解决方案

通过对“相机指纹”的提取识别，并运用大数据、AI智能技术进行综合判别，实现保险证据图像来源的智能化检测，协助发现潜在风险、自动预警，提高管理水平。

技术细节 / DETAILS OF TECHNOLOGY

专注于智能化保险管理和监管领域的网络服务商

构建查勘图像源检测数据集

对现有查勘图像先进行数据清洗和数据预处理，构建高质量数据及，提升智能分析的可靠性和有效性。

查勘图像智能分析

分析查勘图像的特征，如噪声指纹、CNN等，运用集成谱聚类智能分析，检测一系列查勘图像是否来自同一个相机源。

充分利用分布式计算手段

充分利用分布式计算手段，实现图像预处理，不仅可以减轻服务器压力，还可以规范数据采集，提高数据的可用性。

结合业务提供有力依据

在智能分析基础上，结合业务取证实际，通过多通路、多信息源等一系列综合研判运算，提供可用性更高的检测结果。

产品优势 / ADVANTAGES OF PRODUCTS

数据清洗及预训练

在海量异构图像数据下，传统的数据清洗技术无法得到满意的数据。图像源检测技术在传统的数据清洗技术基础上，构建深度神经网络清洗模型，得到具备高可用性的干净数据，同时进行预训练。

专家干预模型

专家干预模型的存在为数据清洗阶段的无监督式的自学习免除后顾之忧，在一定规则的抽查干预下，设置可弹性调整的采样规则，并将调整参数与清洗模型关联，得到一个存在独立可调模型的联合模型。

保险取证智能化溯源检测 / 专注于智能化保险管理和监管领域的网络服务商

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