十万定损小哥失业”、“图像定损黑科技”、“保险人机大战”…因二次费改而不安的车险行业再次因蚂蚁金服的一个行为而躁动起来。
继5月25日推出“车险分”，聚焦车险前端，旨在帮助保险公司实现精准定价后，蚂蚁金服6月27日又宣布全面开放一大杀器“定损宝”，这次目标是车险后端，利用AI 技术模拟车险定损环节的人工作业流程，帮保险公司实现简单高效的自动定损。
两项创新产品让蚂蚁金服瞬间站在了保险业的聚光灯下，也引来了不小的议论。凭借技术切入传统保险业中的大蛋糕，蚂蚁金服想在车险行业掀起怎样的风浪？
随着话题渐冷，各方的态度也逐渐明朗，小编盘点了整个事件始末和业内态度，带大家来一起回顾下。
定损宝，让定损小哥“人人自危”？
先来说说前两天的话题王定损宝。
当发生交通事故时，传统的定损流程包括车主报案、保险公司受理调度、查勘员接受任务、现场勘查回传照片、定损员核损核价、维修、理赔等，过程比较冗长。定损宝就是代替定损员来处理核损核价环节。
它应用了深度学习图像识别检测技术，让AI（人工智能）充当眼睛和大脑的作用，通过部署在云端的算法识别事故照片，与保险公司连接后，在几秒钟之内就能给出准确的定损结果，包括受损部件、维修方案及维修价格。
操作起来也相当便捷，定损员打开支付宝APP进入“定损宝”界面，按照指令拍照并上传，大约5秒钟后定损宝就会给出定损金额明细，以及周围维修厂和4S店的位置，同时还能预测理赔后来年保费可能上涨的金额。在年内，定损宝还将推出普通用户版本。
蚂蚁金服保险事业群总裁尹铭称，定损宝准确率达98%左右，保险公司应用后预计可减少定损人员50%的工作量，也能帮助保险公司减少因虚假骗保而造成的理赔渗漏的比例；对整个行业来说，每年4500万件的私家车保险索赔案中，定损宝能覆盖的纯外观损伤案件占比约60%，按每单150元处理成本计算，可以节约20亿元。
利用AI技术提高车险理赔效率，降低运营成本，定损宝可谓对保险公司理赔端做出了重大改革。
对此，全国中小财产保险公司联席会主任、华安保险总裁童清认可到：
正在进行的商车费改对险企服务能力提出了更高要求，中小企业迫切希望通过科技提升服务能力，“定损宝”将有效解决中小险企在偏远地区和高峰时段查勘能力不足的问题。
应和这一看法的还有大地财险股份有限公司总经理陈勇：
定损宝能节省的成本不仅仅是4000辆查勘车，而是对公司下一步的发展确实有非常大的好处。
而太平财产保险有限公司总经理于泽则是对这一技术表达出了浓厚的兴趣：
保险原有人海战术、规模效应、价格竞争等传统运营正受到新科技的驱动变革。谁能抓住机遇，跟上技术升级的演化速度，谁才能活的更长、过的更好。
不过，围绕定损宝，有人在赞赏之余也提出了几点质疑。
受邀参加发布会的自媒体A6工作室魏然就称，车损宝并没有看起来这么美好，让查勘员下岗言论更是有点扯。
首先，定损宝只能解决车辆外观刮擦的事故定损，涉及车内配件的损失、人伤事故解决不了；
其次，价格方案不能落地，维修和配件要做到适合当地的合理价格，谈何容易；
另外，很多定损员关心失业问题，利用技术和工具，代替大部分的查勘环节，至少还有三到五年的时间，所以短期内还不会。
除了魏然，还有业内人士疑虑，保险欺诈的手段多种多样，定损宝目前只能根据图片进行识别，这可能是不够的。而从现场演示来看，在某些细节问题的识别上定损宝可能还存在改进的空间。
车险分，靠谱的人买车更便宜？
再来说说蚂蚁金服一个月前推出的车险分。
5月25日，蚂蚁金服宣布向保险行业开放首个“车险分”。据介绍，车险分是根据蚂蚁积累的用户画像数据，结合保险公司积累的车险理赔数据，利用人工智能、数据建模等技术对数据脱敏处理而得到的分数，区间在300-700不等。分数越高，风险越低。
一直以来国内车险定价更多考虑“从车”信息，比如车型、车龄、配置、车辆是否有“出险”等。而蚂蚁金服与保险公司共创，将海量“从人”信息通过人工智能等技术进行了挖掘，给出了职业特性风险度、身份特质风险度、信用历史、消费习惯、驾驶习惯、稳定水平等细分标签。
蚂蚁金服希望依靠大数据、人工智能、数据建模等技术，为保险公司更准确识别客户风险、更合理定价、更高效服务消费者。
车限分的重大转变，似乎缓解了车险“严计划”和“活市场”之间的矛盾，优化了行业，所以一开始便赢得了支持，与人保、太保在内的9家财险公司达成合作。
其中合作方之一的中国人保总核保师兼人保车险总经理方仲友表达了自己的看法：
车险分从一定意义上就是跳出传统保险的精算来看保险，真正把人、车、生活，车主的驾驶习惯、消费行为、社交等等，组成一个风险包来估算出来。“把车险分引进来以后，我们重新回归到简单之后高效。”
阳光产险副总裁、精算师协会常务理事朱仁栋也认为，车险分使得把不同消费者本身的风险刻画更加明晰、更加贴近消费者自身的客观情况。
除了以上两位险企高管，参与共创和测试的大地财险的总经理陈勇更是直言：
“车险定价需要很多维度的分析：出险次数、区域、车型、车价、使用性质等。蚂蚁金服车险分丰富了车险中‘与人相关的’数据维度，大地参与了共创和测试，从测试结果与我们的历史数据对比后来看，还是比较匹配的。”
不过，对于车险分，业内也存在质疑声，可能广告声音更多于实际效果。
分子实验室创始人刘扬是其中之一，他不认为车险分能够“精准”定义车险风险，并给出了几大理由：
中国还处在消费汽车的初级阶段，很多情况下人车不能合一，“从人”因素发挥的作用相对有限；
用于建模的驾驶行为数据不管来自高德地图还是违章信息都不简单，需要加以验证；
当前车辆维修体系还相当混乱，虚高的理赔成本和保险欺诈也使得“从人因素”的作用大打折扣；
不同风险与人的不同行为有关，所有行为和风险混在一起，很可能不能准确描述风险，甚至会产生误导；
车险分如果以芝麻信用为基础，用淘宝数据和保险业更看重的财务、教育、社交数据做对比，价值有限；
保险公司是否能正确理解车险分的逻辑和标签内涵。
中国保险报记者亦是认为，对于观念保守的70、60后人群，因消费、支付方式接受度低，客户画像相比较80、90后而言精度要差很多。
说了这么多，蚂蚁金服的这两项产品究竟影响几何？
小编认为，在人工智能和大数据时代，车险分和定损宝的出现对整个车险行业来是一次重要突破，更多的数据和先进技术进入能不断提升行业的服务水平和消费者的体验，推动行业快速发展。
对中小险企而言，自身没有过硬的技术和强大的资金，想要在商车费改下寻得出路，与巨头竞争，不外乎会抓住车险分和定损宝这根浮木。
而对蚂蚁金服自身来说，想要打破格局进入马太效应明显的车险市场，利用强大的技术能力或许更事半功倍。
至于车险分和定损宝的实质效果，更多的是留给时间定论吧。