利用深度學習的計算機視覺算法的較新進展是在圖像分類、目標檢測和圖像分割方面取得了有趣的結果。這些應用程序仍在不斷涌現，越來越多的公司開始將這項技術視為一種使保險索賠過程變得更容易和更有效的方法，作為保險技術行業(yè)的較大挑戰(zhàn)之一。

　　2030年的索賠處理仍然是保險公司的主要職能，但與2018年相比，與人工索賠相關的人數減少了70-90%研究手工檢測的索賠處理是不可伸縮的，容易出錯。通過圖像分析對損害進行自動評估的速度更快、更準確，而且隨著它們?yōu)槊總€用例收集更多的數據，它將變得更好，以下是一些未來的保險技術用例。

　　車輛損壞自動檢測

　　檢測往往是汽車保險索賠程序的第一步。通過深入學習，我們可以自動發(fā)現劃痕，凹痕，銹蝕，破損。我們還可以檢測車輛的哪一部分損壞和嚴重程度。車輛可以自動檢測使用圖像或視頻飼料，通過創(chuàng)建一個360°的概覽。檢測后，可以生成報告，列出損壞情況和估計費用修理費用。

　　屋頂保險無人機評估

　　屋面檢測是一項危險而耗時的工作.手工測量或手工估算損失一直是此類業(yè)務的一部分。一種新的方法是利用衛(wèi)星、空中無人駕駛飛機圖像和越來越多的其他數據屬性，如歷史天氣，來確定屋頂的特性和狀況以及未來保險索賠的風險。計算機視覺技術可以自動檢測屋面形狀、材料、損傷、積水和銹蝕。保險公司可以為他們的客戶找到合適的保險范圍和定價。

　　移動屏幕損壞檢測

　　手機保險本質上是一種保護機械損壞手機的保險。銷售手機保險的公司處理保險索賠，大多數情況下都是屏幕破裂或手機損壞。通過移動電話實現更大數量的索賠處理將減少巨大的開支。其主要思想是將手機圖像分為兩類。一個代表移動被損壞，另一個沒有損壞。通過將這種方法與OCR相結合來檢測電話序列號和提取其他重要數據，可以進一步加速索賠。