A inteligência artificial é a mudança mais poderosa na tecnologia nos últimos tempos, mas a principal dúvida é: como os computadores estão sendo ensinados?

Existem algumas ferramentas utilizadas nesse processo como Machine Learning, Deep Learning, Processamento de Linguagem Natural, dentre outros. Todas compõem a inteligência artificial e indicam como as plataformas e sistemas geram inteligência suficiente para aprender com nossas interações e dados e tomarem decisões.

A inteligência artificial tem sido um recurso muito utilizado em empresas de seguros para análise de riscos, sinistralidade, cotação, avaliação de veículos e atendimento ao cliente.

Em todas essas etapas de alguma maneira não só a IA, mas tecnologias, bancos de dados e tantas outras ferramentas têm trabalhado para facilitar análises, melhorar a taxa de precisão de avaliações, entender melhor o comportamento do seguro, fazer análises preditivas para prever futuros comportamentos ou até mesmo ofertar de maneira personalizada produtos de acordo com o perfil do consumidor.

No entanto, um dos principais desafios ainda é ter os dados brutos e não conseguir transformá-los em informações úteis.

Apesar de estar se tornando mais comum em grandes operações, o uso de inteligência artificial e Big Data ainda é um dos principais desafios do mercado. Destaca-se, contudo, os negócios que conseguiram criar bancos organizados – e, inclusive, enriquecê-los – gerando informações para tomada de decisão mais assertivas.

No caso de vistorias veiculares digital, a Inteligência Artificial atrelada a um banco de dados e tecnologia tem auxiliado operações a combater fraudes de maneira muito mais rápida e eficiente. A Inteligência Artificial mapeia e otimiza gaps já conhecidos em vistorias veiculares e aperfeiçoa a avaliação com a detecção de danos automática. Os mínimos detalhes são verificados, até mesmo com uma quantidade mínima de fotos é possível gerar um relatório com apontamentos de danos e todas as informações necessárias para avaliação completa de um veículo de forma automatizada. São utilizadas também tecnologias como OCR e biometria facial para validação do usuário, verificação da placa e de documentos.

Além de gerar análises mais precisas é possível realizar análises preditivas. De acordo com a Forbes, mais de 60% das empresas já incluíram em suas operações análises preditivas estão para aumentar eficiência de operações e rentabilidade.

Esse processo é um diferencial competitivo, como indicado por José Félix, Gerente Executivo responsável pela unidade de Vistoria Digital na Infocar: “Hoje, com essa organização de banco de dados, nós estamos conseguindo trabalhar cada vez mais nessa etapa que eu chamo de conclusiva, isso é, pegar uma informação e transformá-la em tangível de forma segura”.

A partir da avaliação de dados e estatísticas, o resultado encontrado é transformado em respostas e agiliza processos, corrige desvios, reduz riscos e elimina processos duplicados e de conferência.

Atualmente, é possível cruzar volumes altos de dados complexos e extrair os melhores insights deles em tempo recorde. Com a evolução da inteligência artificial, será muito mais fácil “minerar” esses bancos de dados para encontrar informações úteis.

Para o mercado segurador existem infinitas possibilidades que já estão sendo exploradas como a melhoria na subscrição de produtos e serviços, a possibilidade de mitigar riscos e criar sistemas de detecção e prevenção de fraudes mais robustos para avaliar com mais precisão os danos em veículos acidentados. A tecnologia permite que as empresas analisem imagens e vídeos de danos, estimem o custo de reparo, avaliem a proposta no momento da cotação para segurar o bem. Tudo isso com foco na redução do tempo de processamento de sinistros, mais agilidade na contratação do seguro e melhoraria na experiência do cliente.

A Infocar atua junto a seguradoras desenvolvendo avaliações de veículos mais precisas, modelos de análises para bancos de dados proprietários, além de análises preditivas. Tudo com foco em melhorar e automatizar processos e transformar dados em informações valiosas para tomadas de decisão.