Linkface携新品亮相CVPR 计算机视觉成保险科技新生力

7月22日，由IEEE主办的国际计算机视觉与模式识别会议（IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，以下简称CVPR）在美国夏威夷盛大开幕。作为计算机视觉领域三大顶级学术会议之一，CVPR吸引了全球众多 科技 大咖的共同关注和参与。专注计算机视觉/机器视觉研究应用的人工智能企业Linkface携新近推出的保险行业解决方案亮相。

不久前，蚂蚁金服宣布向保险业开放“定损宝”，Linkface也同步推出了由计算机视觉技术驱动的保险行业自动化解决方案，在业内引发广泛关注。人工智能进军保险行业已拉开架势，人工智能+或将成为保险科技新生力。

Linkface CEO黄硕在CVPR EXPO Spotlight展示环节发表演讲时称，“Linkface科研团队在计算机视觉领域有多年的探索积累，从实验室理论研究到真正落地商用场景，经历了充分的成长和积淀。目前，Linkface最大的愿景是希望通过最新的技术成果为 金融 客户

提供多场景多元化的人工智能技术服务，旨在帮助金融客户提升自动化水平。”  

（图为Linkface CEO黄硕）

Linkface CTO黄贤俊在CVPR EXPO Spotlight演示中介绍了Linkface基于图像识别技术打造的保险行业自动化解决方案。包括车险场景下的核保验车、图像定损，养殖险领域的标的身份核验、标的重量预估，以及寿险业务中的智能 营销 、反欺诈等，通过实现流程自动化帮助保险机构解决行业”痛点“，降低运营成本，优化服务体验。

1.车险解决方案

针对出险随机、定损随意、客户体验差、骗保行为频发等行业痛点，Linkface基于图像识别技术研发了鹰眼验车系统和鹰眼图像定损系统，旨在帮助客户实现验车、定损流程自动化。

•自动化承保验车：用户上传投保车辆照片后，系统利用图像识别技术自动识别VIN码、车牌号、车型，并判断投保标的是否存在损伤及损伤部位，输出验车报告，为承保提供情报依据。

•自动化图像定损：通过识别行驶证、VIN码、车牌号、车型，确认出险车辆是否为承保标的；基于图像识别对现场采集照片进行自动归类，识别损伤部位，评估损伤程度，输出定损报告，定损环节全流程自动化。

2.养殖险解决方案

鉴于养殖险投保人分布分散偏远，查勘定损成本高、难度大，骗保行为高发的行业现状，Linkface基于图像识别技术推出标的身份识别和标的重量预估服务。

•标的身份识别：用户上传死亡猪/奶牛正面及侧身照片，系统基于图像比对标的承保照片和理赔照片自动判断死亡猪/奶牛是否为承保标的，有效阻止骗保行为。

•标的重量预估：依据猪/奶牛身体面积和体重的比例关系，基于图像识别计算标的身体面积，进而准确预估标的重量，避免人工误差。

3.寿险解决方案

•精准营销：依托云端关系网络构建全面立体的用户画像，实现寿险行业精准营销；

•大数据核保：结合保单信息和云端数据，运用机器学习技术，评估用户欺诈可能性，帮助保险公司提升反欺诈能力。  

（图为Linkface CTO黄贤俊）

作为CVPR的重要参与者与见证者，Linkface和CVPR有着深厚的历史渊源，其科研团队曾多次在CVPR上发表重要论文。

•2013年，Linkface博士研究员孙祎在计算机视觉顶级会议CVPR上发表了用卷积神经网络进行面部特征点检测的论文。该论文是用深度学习做面部特征点检测最早的论文。

•2014年，Linkface科研团队发明了DeepID人脸算法，并在CVPR’14上发表论文，提出利用大规模人脸身份分类学习隐藏层人脸身份特征。DeepID使得深度学习首次在人脸识别上超过非深度学习方法，并且识别性能首次在LFW上逼近人眼的识别准确率。

•2015年，Linkface科研团队在CVPR’15上发表了DeepID2+算法，在DeepID、DeepID2基础上对算法进行升级，深入分析了人脸特征表示的稀疏性、选择激发性和鲁棒性。

•2016年，Linkface科研团队在CVPR‘16上发表论文，研究了人脸识别网络的稀疏化，并发现稀疏连接的人脸识别网络可以进一步提升人脸识别性能。

统计数据显示，2012-2013年，全球范围内共有29篇深度学习论文发布在计算机视觉顶级会议CVPR和ICCV上，其中14篇由Linkface科研团队署名发表。

作为一种革命性技术手段，人工智能终将在落地场景中体现它的最大价值。从提供身份核验、反欺诈等金融安全服务，到打造全流程自动化、智能化解决方案，Linkface一直在人工智能领域探索着更多的可能性，不遗余力与全球金融伙伴共享人工智能带来的发展新机遇。