我国交通事故死亡人数居全球之首，每年高达10万人之多。高交通事故发生率给事故方造成难以弥补损害的同时，也引发诸多社会矛盾，执法部门及保险公司都面临巨大压力。车险人伤理赔服务，作为交通事故处理过程中的重要一环亟须科技助力。如果说人工智能、大数据等保险科技手段在车险定损场景中已广泛涉足，那么车险人伤理赔中的科技应用还处于初级阶段，专家预测，该领域或成为科技运用的新风口，科技赋能下的车险人伤理赔将有助于缓解交通事故带来的社会问题。需要注意的是，车险人伤理赔属于车险范畴，但和车损险有本质区别，实质上它是一种责任险。人伤理赔与车辆物损理赔的核心区别就在于人伤损失的不确定性，这一区别也决定了人伤理赔工作的复杂性和专业性。人身伤害的医疗康复是一个动态过程，人伤理赔的过程跟踪从首次人伤调查结束开始，到理赔协议达成为止。据记者了解，在对于车险人伤理赔相关案件的整个处理流程中，保险公司会进行现场查勘、医院查勘、信息核实、伤残鉴定、赔偿协商、应诉起诉、支付结案七个环节的工作。其中的赔付协商环节最具争议点，包括确定伤者医疗费、误工费、护理费等具体费用项目的赔付金额。而在所有费用中，医疗费是人伤案件中赔付频率最高的，随着医学技术的不断进步，车险赔款中医疗费金额也在逐年增长，医院可能存在对交通事故伤者进行额外“照顾”，过度医疗、不合理用药、挂床等情况屡见不鲜。保险公司在整体司法环境不完善的外部因素下，实现不合理用药的核检落地困难重重。以实际情况来看，有的保险公司针对上述情况已经开始建立“医院”模式，即保险公司通过前期垫付医院不会出现医疗费欠费长时间无法追回的风险，而医院则保证不会出现过度治疗、滥用非医保药物的情况发生。但医院的治疗方式是否为过度治疗，常规的办法为人工审核，以审核人的经验作为判断依据，但由于人体的个体差异性，审核人的意见可能存在较强的主观因素，判断失真情况时有发生。借助现代科技手段，可缓解保险公司在车险人伤理赔中的劣势处境。如通过大数据的应用可以分析在某个地区以伤情、伤者年龄、伤者性别、医院甚至某科室、某医生为维度进行精准分析，从而得知该地区整体的医疗费水平，医院容易存在过度治疗、非医保用药比例较高的情况，保险公司可以主医院而规避过医院，进而实现医疗费的管控。具体而言，保险公司可运用大数据技术以伤情为基础，以各个地区或鉴定机构为维度进行分析，从而得出某种伤情在某个地区或某个鉴定机构的伤残评定等级的概率是多大，进而方便保险公司高效调解实现减损；通过分析数据也可以得出鉴定机构伤残评定等级倾向性，进而帮助保险公司有针对性地降低伤残鉴定存在的风险。另一项科技手段，人工智能技术在车险人伤理赔领域也很有用武之地。基于深度学习，智能系统准确识别图像或视频中的人体相关信息，进行人体检测与追踪、关键点定位、属性分析，最终实现损伤程度判定。例如，人工智能投入运用后，针对浅表损伤，工作人员或者客户本人只需要拍摄受伤部位照片；针对非浅表损伤，只需要提交影像资料或诊断报告，系统会自动识别、检测、分析这些信息，同时根据海量诊断数据、赔案数据积累精准地给出损失程度判定，并智能引导至伤情智能报价环节。不难看出，传统的人伤案件理赔需要人工对医疗费、误工费等十几项费用进行审核，因此时效普遍长于车物案件。人工智能引入后，保险公司可以根据我国现行的临床数据,在信息智能化获取、损失智能化判定的基础上，结合上述大数据技术所挖掘的海量历史赔案数据积累，进一步实现伤情报价智能化。我国车险人伤理赔的科技含量一直落后于车物理赔，大数据结合人工智能技术的引入是人伤理赔模式的颠覆性变革。随着两项技术的成熟运用，未来的智能化理赔覆盖率将逐步逼近%，从而实现理赔流程优化，降低人工误差，规避人为干预的风险，同时缩短理赔时效，提升客户体验。
