贷款 贷款攻略 新型贷款 信贷员、定损员、大堂经理们都做好下岗准备了吗?
信贷员、定损员、大堂经理们都做好下岗准备了吗?

蚂蚁金服保险事业群总裁尹铭算了笔账:据估计,每年4500万件的私家车保险索赔案中,“定损宝”能覆盖的纯外观损伤案件占比约在60%,以每单案件的平均处理成本150元计算,有望每年为行业节约案件处理成本30亿元。不仅如此,“定损宝”还能帮助保险公司挤掉原来缺乏统一标准导致的定损“水分”,减少虚假骗保案件。统计数据显示,车险行业每年500亿的外观件赔款中,约有10%-20%是因上述两种情况造成的理赔渗漏。“定损宝”将有效帮助保险公司减少理赔渗漏的比例。

总之,“定损宝”将帮助保险公司实现简单高效的自动定损,进而为保险公司极大地节约成本。蚂蚁金服指出,实践证明,“定损宝”准确率达到98%以上,相当于行业10年以上经验的定损专家,而且能够同时处理万级的案件量,不受时间和空间的限制。

“而‘定损宝’的能力越强,也就意味着保险公司定损员的‘饭碗’越不保。”统计数据显示,目前保险业内约有10万人从事查勘定损的工作。“保险公司应用‘定损宝’后,预计可减少查勘定损人员70%的工作量,今后在简单案件处理上无需再配置太多人力”。

人工智能或掀金融领域“下岗”潮

显然,在市场为人工智能的进一步在金融领域的应用而欢欣鼓舞之时,对于保险公司的定损员来说并不是什么好消息。而当前同样陷入可能失业的惶恐情绪的又何止保险公司的定损员。曾经无限风光的银行信贷员一样面临着可能失业的威胁。人工智能在金融领域的应用与发展将很可能掀起一场轰轰烈烈的“下岗”潮。

在宁波有着一家小型汽配件生产工厂的陶先生前段时间对三生道道小编表达了自己的兴奋之情:“两个多月前,我拿到了银行给的310万的贷款,而且利率相比于民间借贷水平低很多。最重要的是从我递交贷款申请到拿到钱只用了9个工作日,这在以前几乎是不可想象的。”

“没有信贷员,也不用一次又一次地跟信贷员接触,更不需要给信贷员塞红包。”陶先生说,“银行负责信贷业务的经理说我公司的大量数据,包括信贷、现金流、订单、员工工资发放情况等银行都掌握得很详尽。另外,关于我个人的财产资金状况也很清晰,大数据一分析,申请贷款的结果自然就出来了。其实,我对大数据并不了解,但是如果大数据分析带来的是这样的结果,那么我很欢迎。”

“人工智能”,似乎在前不久还只是一个概念而已,然而却以超出我们想象的速度正侵入并颠覆我们的生活,在金融领域的应用更是直接而迅速。那么,信贷员们、定损员们、大堂经理们……都做好“下岗”的准备了吗?

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