2024年，中国住宅保险市场规模突破1409亿元，在行业发展势头迅猛的同时，传统定损模式面临的专业人才短缺、流程低效、标准不一等痛点日益凸显。 由"智鉴安居" 团队研发的 "慧眼定损" 智能评估平台，融合 CNN 图像识别、迁移学习与 BIM 建模技术，为行业带来新的全流程自动化解决方案，近日已通过多家保险机构实战验证，其定损准确率达97%，理赔效率提升30%-50%，为行业数字化转型注入全新动能。
图1 慧眼定损AI赋能房屋定损革新
直击行业痛点，技术重塑定损生态
传统房屋定损依赖专业土建人才现场查勘，不仅培养周期长、人工成本高，还存在主观偏差大、理赔周期长等问题。根据数据显示，保险行业土建专业人才缺口达 30%，复杂案件定损周期常达 1-2 个月，公估费用占赔款比例高达 5%-10%，严重影响保险机构运营效率和业主的理赔体验。
"慧眼定损"平台直击这些痛点，构建了"AI 识别-智能评估-方案生成-报价核算"的全闭环服务。用户上传房屋损坏照片后，系统通过改进型 CNN 神经网络精准识别裂缝、渗漏、霉变等损坏类型，结合迁移学习技术快速适配不同房龄、不同区域的建筑特征，再通过BIM轻量化模型关联构件信息，最终依据实时更新的各省市定额标准生成标准化定损报告，整个过程仅需数分钟，大幅压缩定损时间。
展开剩余64%图2 全闭环服务
平台创新推出的"房屋健康档案"功能，整合房龄、维修记录、区域灾害数据等20余项指标，通过层次分析法量化房屋风险等级，实现从"事后理赔"到"事前防控"的转型。而基于海量数据绘制的城市房屋风险地图，已在合肥老旧小区改造过程中发挥重要作用，为政府决策和保险公司差异化定价提供了科学、精准的数据支撑。
产学研深度融合，构建多维支撑体系
"慧眼定损"平台的研发与落地依托安徽省 BIM 工程中心、安徽省建筑经济与房地产管理研究中心等优质科研资源，组建了跨土木工程、人工智能、金融管理的多学科团队。指导老师团队由学院副院长、复旦大学博士后领衔，深耕工程管理数字化领域多年，主持国家级、省部级课题多项，为技术研发提供坚实学术支撑。
团队已斩获 2 项实用新型专利、3 项软件著作权，相关研究成果发表于《Structural Health Monitoring》等国际权威期刊。通过与中衡保险公估股份有限公司、安徽省 BIM 中心等 10 余家单位建立合作，平台积累了丰富的实战数据，形成"技术研发-产业应用-数据迭代"的良性循环。非遗修缮专家团队的加入，更让平台在古建筑定损、特殊工艺修复等细分场景具备独特优势，填补了行业细分领域的智能化定损空白。
市场前景广阔，多场景落地显成效
目前，平台已在合肥多个老旧小区改造项目中试点应用，并与多家保险公司达成合作意向。根据市场规划，平台将先以长三角地区为核心进行区域复制，3-5年内实现全国推广，构建 "保险机构 - 维修服务商-业主-政府部门" 的多方协同的房屋健康管理生态体系。
图3 多方协同机制
财务数据测算显示，平台可帮助保险公司降低运营成本31.7%，减少理赔纠纷60%以上。其创新的盈利模式涵盖定损服务收费、增值服务收入及数据分析服务，预计三年内实现年营收突破1200万元。在政策层面，平台精准契合住建部"房屋体检、养老、保险"三位一体长效机制建设要求，已纳入多项地方试点计划。
"我们希望通过技术创新，让房屋定损从依赖经验的'手艺活'变成基于数据的'科学活'。"项目负责人表示，团队将持续深化AI算法与行业需求的融合，推动平台向"房屋全生命周期健康管理"升级，为民生保障和城市安全治理贡献高校智慧。未来将进一步拓展B2G服务场景，在危房排查、灾后重建等领域发挥更大价值，持续助力保险行业数字化转型和智慧城市建设。
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