这一步现在是怎么做的
当前作业需先调取投保及车辆资料、保险单、事故责任认定等基础材料，结合现场照片、视频及查勘报告确认事故场景。作业人员逐一识别损伤照片中的受损部件，核对维修报价中的工时明细与配件型号、价格，关联车险系统、维修及零配件数据校验合理性，同时比对历史赔案数据排查异常损失。主要耗时环节集中在逐项核对部件与价格、交叉验证数据一致性，以及整理定损明细的流程中。
哪一部分能交给系统
可由系统承接的环节包括：通过检索能力从车险系统、交警信息、历史赔案数据中调取车辆基础信息、事故责任认定及历史赔付记录；通过多模态抽取能力从损伤照片、维修报价中提取受损部件、工时数、配件型号与价格等结构化信息；通过比对能力校验配件价格与官方维修价格库的匹配度，排查重复或异常损失；通过内容生成能力整合结构化数据生成初步定损单草稿。各环节分别对应检索、抽取、比对、生成类AI能力，可替代人工完成重复性的信息调取与整理工作。
哪一部分交不了
部分环节无法由系统独立完成：隐性损伤的识别需结合现场查勘经验判断，仅通过照片无法完全覆盖未拍摄到的部件损坏；保险责任边界、事故责任的细节认定需结合合同条款与现场实际场景人工判定；最终定损金额的确认及相关单据的签字环节，需承担业务风险与责任，无法由系统替代。此类环节依赖人工的专业判断与权责确认，是系统无法完全覆盖的部分。
配置怎么定
| 配置项 | 建议取法 | 这样取的依据 |
|---|---|---|
多模态抽取置信阈值 | 0.75-0.90 | 常见取法，需按实际标定。平衡识别准确率与召回率，适配损伤照片的清晰度差异 |
向量召回TopK | 3-5 | 常见取法，需按实际标定。覆盖常见维修价格与历史赔案参考，避免冗余数据干扰 |
价格比对误差阈值 | ±5% | 常见取法，需按实际标定。适配区域维修价格的合理波动范围 |
文档字段映射规则 | 匹配内部定损单标准字段 | 确保输出的结构化数据符合业务流程要求 |
做不好会以什么形式暴露
- 抽取的受损部件或配件价格字段为空，通常由多模态抽取置信阈值设置过高，导致照片识别的置信度不足未返回有效结果。
- 维修价格比对结果与原件对不上，通常由向量召回TopK设置过低，未匹配到对应区域的维修价格或历史赔案数据。
- 任务超时中断，通常由批量处理的并发上限设置过低，导致多份文档同时处理时任务排队超时。
还需要按机构实际情况确认的
- 各公司定损平台、维修价格库和反欺诈规则属于内部运营细节，需结合机构自身实际配置调整相关作业参数。
- 当前一手来源主要确认车险为独立统计业务类别，需核实机构内部业务分类与数据统计的对应逻辑。
业务分类、作业材料与常见耗时环节取自金融行业研究报告（来源编号 S057）；报告对操作细节的置信度为「大致如此」，具体做法按机构实际制度确认。配置取值为常见取法，需按实际材料标定。核验日 2026-09-15。