Bdeo

AI ภาพสำหรับประกันที่ประเมินความเสียหายจากภาพถ่ายมือถือ บีบการเคลมจากสามสัปดาห์ให้เหลือห้าวัน

Contact for pricing ES

Bdeo เป็นบริษัทเทคโนโลยีประกันจากมาดริด สเปน ใช้ AI ภาพวิเคราะห์ภาพความเสียหายของรถและบ้านที่ถ่ายด้วยมือถือ ประเมินระดับความเสียหายโดยอัตโนมัติ คำนวณค่าซ่อม และระบุเคสน่าสงสัย ทำให้การเคลมไม่ต้องส่งคนไปหน้างานทุกครั้ง

จุดเด่นของฟีเจอร์และสถานการณ์การใช้งาน

กระบวนการเคลมประกันรถแบบดั้งเดิมกินแรงคนมาก แจ้งเคลม จัดคิวเจ้าหน้าที่สำรวจ ไปถ่ายรูปที่หน้างาน กลับออฟฟิศประเมินราคา ต่อรองไปมา วิธีของ Bdeo คือยกช่วงแรกให้มือถือของผู้เอาประกันเอง ถ่ายรูปไม่กี่ภาพ AI ก็ระบุตำแหน่งและระดับความเสียหายทันที พร้อมออกประมาณการค่าซ่อม นอกจากประกันรถ ยังทำการประเมินความเสียหายของประกันบ้าน และการพิจารณารับประกันแบบอัตโนมัติสำหรับ 'กรมธรรม์แบบสมาชิก' คือใช้ภาพยืนยันสภาพของทรัพย์สินตอนทำประกัน การตรวจจับการฉ้อโกงเป็นอีกสายหนึ่ง บริษัทอ้างว่าเพิ่มอัตราการตรวจจับได้ราว 15% ตัวเลขผลลัพธ์ที่เปิดเผยได้แก่ การเคลมย่นจาก 3 สัปดาห์เหลือ 5 วัน เวลาสำรวจย่นจาก 5 วันเหลือ 5 นาที ค่าซ่อมลดได้สูงสุด 16% ลูกค้ากว่า 60 ราย ครอบคลุม 25 ประเทศ กลุ่มลูกค้าคือบริษัทประกันรถและประกันบ้าน ผู้บริหารกองยานพาหนะ และธุรกิจเช่า/เช่าระยะยาว เว็บไซต์ไม่เปิดเผยราคา

เหมาะกับบริษัทประกันรถและประกันบ้าน ผู้ดูแลกองยาน และธุรกิจเช่ารถ บริษัทประกันในไทยใช้เป็นตัวเลือกประเมินการนำ 'การประเมินความเสียหายด้วยภาพ' มาใช้ได้ แต่ต้องตรวจสอบฐานข้อมูลค่าแรงซ่อมและราคาอะไหล่ในประเทศ

ฟีเจอร์หลัก

ตรวจจับความเสียหายและประเมินความรุนแรงจากภาพมือถือแบบทันที
ประมาณการค่าซ่อมโดยอัตโนมัติ
ตรวจจับการฉ้อโกง บริษัทอ้างว่าเพิ่มขึ้นราว 15%
การพิจารณารับประกันอัตโนมัติสำหรับกรมธรรม์แบบสมาชิก
ติดตามความคืบหน้าของอู่ซ่อมแบบเรียลไทม์
ครอบคลุมประกันสองประเภทหลักคือประกันรถและประกันบ้าน

การใช้งานที่พบบ่อย

จัดการเคลมประกันรถยอดน้อยโดยไม่ต้องสำรวจหน้างาน
ประเมินเบื้องต้นความเสียหายจากน้ำและไฟของประกันบ้าน
บันทึกและตัดสินความเสียหายตอนคืนรถเช่า
ใช้ภาพยืนยันความเสียหายเดิมของทรัพย์สินตอนทำประกัน
ติดธงเคสเคลมน่าสงสัยโดยอัตโนมัติและทบทวนโดยคน

ฟีเจอร์เด่น

ตรวจจับความเสียหายและประเมินความรุนแรงจากภาพมือถือแบบทันที
ประมาณการค่าซ่อมโดยอัตโนมัติ
ตรวจจับการฉ้อโกง บริษัทอ้างว่าเพิ่มขึ้นราว 15%
การพิจารณารับประกันอัตโนมัติสำหรับกรมธรรม์แบบสมาชิก
ติดตามความคืบหน้าของอู่ซ่อมแบบเรียลไทม์
ครอบคลุมประกันสองประเภทหลักคือประกันรถและประกันบ้าน

ข้อดี

ย่นการสำรวจจากหน่วยวันเหลือหน่วยนาที ประสบการณ์การเคลมดีขึ้นชัดเจน
ครอบคลุมทั้งประกันรถและประกันบ้าน ไม่ใช่ประกันประเภทเดียว
ผลงานใน 25 ประเทศ โมเดลเคยเห็นเคสหลากหลาย
การตรวจจับการฉ้อโกงและการพิจารณารับประกันอัตโนมัติทำให้คุณค่าไม่ได้อยู่แค่ฝั่งเคลม

ข้อเสีย

เว็บไซต์ไม่เปิดเผยราคา เป็นแบบเจรจาระดับองค์กร
การประมาณค่าซ่อมพึ่งพาข้อมูลอะไหล่และค่าแรงในพื้นที่ ข้ามตลาดต้องปรับเทียบใหม่
คุณภาพและมุมของภาพส่งผลต่อความแม่นยำในการอ่านโดยตรง
การตัดสินของ AI ที่เกี่ยวกับจำนวนเงินเคลม ต้องออกแบบกลไกจัดการข้อพิพาทไว้ล่วงหน้า

กรณีการใช้งาน

จัดการเคลมประกันรถยอดน้อยโดยไม่ต้องสำรวจหน้างาน
ประเมินเบื้องต้นความเสียหายจากน้ำและไฟของประกันบ้าน
บันทึกและตัดสินความเสียหายตอนคืนรถเช่า
ใช้ภาพยืนยันความเสียหายเดิมของทรัพย์สินตอนทำประกัน
ติดธงเคสเคลมน่าสงสัยโดยอัตโนมัติและทบทวนโดยคน

บันทึกบรรณาธิการ

การเคลมประกันรถในไทยจริง ๆ ก็เร็วอยู่แล้ว แต่ด่าน 'ส่งคนไปหน้างาน' ยังคงอยู่เสมอ คุณค่าของการประเมินความเสียหายด้วยภาพไม่ใช่แค่ประหยัดค่าสำรวจ แต่คือทำให้อุบัติเหตุเล็กปิดเคสได้ในวันเดียว ซึ่งส่งผลต่อความพึงพอใจของลูกค้ามากกว่าต้นทุนที่ประหยัดได้เยอะ สิ่งเดียวที่ผมอยากเตือนคือ ความสำเร็จหรือล้มเหลวของระบบแบบนี้ไม่ได้อยู่ที่ AI แต่อยู่ที่ฐานข้อมูลราคาอะไหล่ของคุณใหม่พอหรือเปล่า ถ้าข้อมูลเก่า AI ก็แค่คำนวณราคาที่ล้าสมัยออกมาได้เร็วขึ้นเท่านั้น

คำถามที่พบบ่อย

ถ้าผู้เอาประกันไม่ยอมรับจำนวนเงินที่ AI ประเมินความเสียหาย ทำอย่างไร

นี่คือสิ่งที่ควรคิดให้ชัดก่อนนำระบบแบบนี้มาใช้ การออกแบบที่สมเหตุสมผลคือถือ AI เป็น 'ช่องทางด่วน' ผู้เอาประกันยอมรับก็ปิดเคสตรงนั้น ไม่ยอมรับก็ส่งต่อให้คนสำรวจ อย่าถือผลของ AI เป็นคำตอบสุดท้ายที่โต้แย้งไม่ได้ ถ้าไม่ออกแบบกระบวนการจัดการข้อพิพาทให้ดี แรงคนที่ประหยัดได้จะกลายเป็นต้นทุนการร้องเรียนทั้งหมด

มันคำนวณราคาซ่อมในไทยได้แม่นไหม

ไม่แม่นโดยอัตโนมัติ การประมาณค่าซ่อมพึ่งพาฐานข้อมูลราคาอะไหล่และอัตราค่าแรงในพื้นที่อย่างมาก โมเดลของ Bdeo ฝึกในตลาดยุโรปและละตินอเมริกาเป็นหลัก การนำมาใช้ในไทยต้องป้อนราคาอะไหล่แท้ อะไหล่เทียบ และค่าแรงแต่ละพื้นที่เข้าไปปรับเทียบก่อน ซึ่งมักเป็นส่วนที่กินเวลาที่สุดในโครงการนำมาใช้

ถ้าคุณภาพภาพถ่ายไม่ดีจะเป็นอย่างไร

การอ่านจะคลาดเคลื่อน นี่คือจุดอ่อนร่วมของระบบประเมินความเสียหายด้วยภาพทั้งหมด ในทางปฏิบัติผู้ประกอบการจะเพิ่มไกด์การถ่ายในแอป (คำแนะนำเรื่องมุม ระยะ แสง) และเมื่อค่าความเชื่อมั่นไม่พอก็ให้ถ่ายใหม่หรือส่งต่อให้คนโดยอัตโนมัติ ตอนประเมินผู้ให้บริการ กลไก 'ถ่ายไม่ดีทำอย่างไร' นี้ควรถามมากกว่าตัวเลขความแม่นยำ

เครื่องมือ AI ที่เกี่ยวข้อง

實價雷達 HouseTW

เว็บไซต์ค้นหาข้อมูลราคาบ้านฟรีในไต้หวัน ที่รวมประกาศราคาซื้อขายจริง 3.49 ล้านรายการ พร้อมปักหมุดความเสี่ยงเรื่องดินเหลว รอยเลื่อน และน้ำท่วม ไว้บนแผนที่เดียวกัน

ฟรี แนะนำ Taiwan 4.6