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人脸识别向保险业的渗透,未来保险会有哪些新玩法?

人工智能时代,对保险行业充满着机遇。2016年,我国保险行业保费收入达3万亿元,快速跃居世界第二。伴随行业的快速发展和保险受众群体的日益扩大,社会各方对保险产品和服务质量、效率等都有新的期待。 根据调查显示,国内保险客户反馈对险企的改进期待之中,排名前三位的是:更个性化的服务、更安全的隐私保护以及更简单便捷的操作流程。 这一结果并不令人感到意外,要知道,保险行业在投保、理赔、运营三个核心环节仍存在很多痛点,如今的APP几乎能完成大部分流程操作,即便在一定程度上减少了人工审核工作, 但是智能科技的发挥空间依然很大。 智能时代的变化,让我们再次思考科技将给未来保险带来怎样的变化,以及现在该做什么,所幸,我们已经看到了【人工智能+未来保险】的方向和未来趋势。 | 保险业引入“人脸识别”,成果已初见端倪 基于近几年大数据和算法的快速发展,国内保险公

从零开始玩人工智能—人脸 API—02

前文介绍了人脸API,但没有一个完整的功能实现,各个功能的API始终如散开的珍珠一样,不能串成珠链。到底这套API是如何工作的呢?Person、Person Group、FaceList、Face这些不同的对象是怎么发生联系的呢? 于是,我决定写一个相对完整的简单程序,完成一个对人脸进行识别的功能。 仔细看了看文档,琢磨了一下。为了实现人脸识别,需要实现以下几个步骤: 1、创建一个Person Group。人需要通过组来进行管理组织。每个组最多有1000个人,免费的每个订阅最多1000人,S0订阅的每个组10000人,每个订阅上限1M组、100M人。 2、创建一个Person。人是Face的拥有着。每个人最多有248张脸的图片。和人关联的脸是持久化的persistedFace,而使用detect等api读取的是非持久的Face。 3、为Person提供几张不同的Face。除了Face,还有FaceList对象,但更多用于分辨类似的脸。我估计要进行人脸识别,用Face对象就可以。 4、对提供的几张Face进行训练。人工智能需要对输入进行训练,利用认知服务进行分析并得到结果。理论上提供...

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