从几个方面了解车险定损如何去做
面对定损的艺术化,虽然很难,但是了解了其中的几个构成,任何问题都会迎刃而解,接下来就让小编带你分析一下。
第一,构建一个数据立方体。所谓的数据立方我们底下定义的是车,我们传统意义上是车型的概念,车型只是对于一辆车的代号,就比如我说叫周凯,认识我的朋友如果知道我的履历,知道我思考的方向,知道我的行为,其实我换了一个名字他们依然知道我是周凯,这只是我的一个代号。车型也一样。我们所有对车型的定义,对于财产险公司来讲,是希望所有车对应我们这个车型以后,它所有的零件和工时的一致的,这是我们对车型的有效定义。但是我们却发现,汽车主机厂商定义了2万左右销售车型。
但如果你去看金融机构,所用的车型库大概会有17-18万,两者差了将近10倍,如果你去看后市场,大概也有十几万出头一点的车型库,所以这些东西放在一起,你是很难把它锁定的,而你的目标是,随便来一辆车我都能放到这个格子里,而这个格子告诉我,这里面的车都一样的,很难做到,所以我们做了一个更加复杂的做法,但是能让用户的体验更简单。
在X轴上,我们希望用的是VIN码,因为任何一辆在中国上路的车,原则上来讲,它都会有VIN码。对用户来讲非常简单,扫一下就知道了,你不用再问他,你家的车是哪个品牌、哪个车系、哪个年款的发动机,你不需要问就可以解决了。
我们做的第二个工作是建立3D坐标的车身定位概念。我们把每一辆车可以放在300格子的X轴Y轴的空间里,画圈就知道,相应位置有什么配件。要保证有一辆车进来你要放到300多格子里,这个要求最难的事情是什么?我们可爱的开发同事,他们闭着眼睛就知道每一个零件相对的位置,我才能把它放到一个空间里。3D坐标的价值,不仅仅方便使用,更可以帮助我们去识别不合理损伤零件。经过数据员的分析,我们可以知道我们前面的配件和后面可能用到的配件,他们之间是什么关系,这个概念有点像《今日头条》你看过的文章,我后面推荐跟他怎么样是有关联性。建立这种关联性需要的是至少10年经验的汽车技术人员,将专业经验固化并系统化。
第三项工作是车身上分布的就是总成局部,就如同我们现在喝水的这个瓶子,瓶盖五毛钱,瓶身一块钱,两个加一块通常卖多少?比如说1块2,肯定不能卖1块5或者更贵,要不然我就拆开来买,但是还有一种情况,如果你单独买一个五毛的,你本身已经买了一个瓶子了,你又买了一个瓶盖,那你肯定多付了钱。
我们来看,大家记得我们前面讲自动驾驶的时候有一个第四级,你可以不管他跟他说就往这停,他自己可以往这停,我们看到外国,他们最早的自动驾驶的通常都在封闭的园区里大家看到京东和菜鸟的小车都这样干,因为这里道路平,没有复杂的车辆,第二个实验的场景通常在高速公路,多危险啊?
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