隨著科技的發展，汽車已成為每一個家庭中必不可少的一部分，我們也早已是處于車輪上的世界，無數的車輛川流不息，載送著人們寒來暑往、今朝明日。正所謂“衣食住行”，行不單是指交通出行的工具，更是我們每個人的生活方式、日常凡事。但當車多了以后，發生交通事故的幾率也大大增加了不少。

所以，對于保險公司而言，據體量不同，每天處理的車險案件數量從幾百到上萬件不等，毫無疑問這是一項巨大且繁重的工作。以前這些工作全部依靠人工來審核，先不說錯誤率，就每天的事故量就讓很多工作人員壓力巨大，并且上傳的圖片中很多都是與案件、理賠無關的照片，從而也大大加大了工作人員的工作量。

人工檢測的低效率，以及企業用工成本的不斷提高，使得如此傳統的方式難以滿足日益繁雜的車險業務量；而同時，一些大城市出于控制新車增速，以及汽車安全性能增加、綜合出險率下降，車險業務愈加強調提升服務效率和質量；最為直接的變化是，銀保監會于2020年9月施行的《關于實施車險綜合改革的指導意見》中，明確了車險綜合改革的三大原則：“價格基本上只降不升，保障基本上只增不減，服務基本上只優不差”。

依照這樣的規定與實際情況，保險公司只能轉變。現在基于亞馬遜云科技人工智能技術，以及云服務的視覺檢測系統，可以對車險照片進行自動分析與檢測，予以標注并迅速識別出車輛類型、車牌號碼、車輛損傷區域等信息，并給予格式化輸出，而對于無關照片則“視而不見”——此流程，也正是車險理賠工作中最為關鍵性的環節。

針對保險企業累積的海量數據，一方面借助亞馬遜云科技“數字資產盤活機器人”解決方案，可以安全且低成本地對歷史數據資產進行盤活；另一方面，通過亞馬遜云科技SageMaker 人工智能服務，幫助開發人員快速準備、構建并訓練和部署高質量的機器學習 (ML) 模型。接著，利用亞馬遜云科技“數字資產盤活機器人”的資源整合優勢和可定制化優勢，實現支持金融業務自建人工智能模型庫的工程化落地。

而這背后的科技，即是：利用機器學習和深度學習，以數據為驅動，借助亞馬遜云科技服務快速打造“機器員工”，運用“機器員工”代替人工操作，在大幅降低錯誤率及成本的同時，縮短反饋時間，極大地提高了工作效率，顯著提升檢測效果，大大加速了案件處理和響應速度。

人總有精神懈怠、疲倦難耐之時，員工也會下班，而機器不會——亞馬遜云科技人工智能服務的視覺檢測系統，如同永動機，無停歇地為車險業務服務。同時，運用亞馬遜云上資源彈性伸縮的優勢，根據業務量的需要，靈活部署數量不等的檢測機器人，以提高質檢覆蓋率及效率；縮短定損、理賠時間，加速其業務流程，降低騙保風險；而且可以利用托管服務，縮短業務創新周期，降低整體運營成本。

總體而言，如今車險市場日趨飽和，保險公司不但要向客戶提供更加快捷的理賠服務，同時還需不斷提高自動化能力，以及充分利用高新技術來改造既有流程、刷新業務，甚至重新構建業務，以達到降本增效、鍛造核心競爭力之效果——這是時代的要求，亦是保險行業改革的需求，“與時俱進”從來都不是一句口號。

不僅是在車險領域，亞馬遜云科技人工智能服務擁有完整的機器學習工具集和底層的云能力，能夠提供在工商業等廣泛領域中基于視覺檢測上所需的各種能力，意即——亞馬遜云科技人工智能服務，在其他諸多行業同樣能夠大顯身手。

我們生活中的一些小變化，往往意味著技術的大變革。了無痕跡之時，科技的輕舟已過萬重山。

而這幕后的這一切，正是科技的力量，潤物細無聲地改變著這個世界......