L’IA PER RICONOSCERE E STIMARE IL DANNO

La tecnologia può facilitare il processo di valutazione del sinistro grazie a sistemi di machine learning che utilizzano data base di immagini e di pezzi di ricambio. Una modalità che può rivelarsi utile per ridurre i tempi e i costi della riparazione e per migliorare l’esperienza del cliente

L’IA PER RICONOSCERE E STIMARE IL DANNO
L’utilizzo dell’intelligenza artificiale può portare vantaggi concreti nella gestione del sinistro auto, riducendo i tempi e le incertezze sulle stime dei danni. Se da un lato i clienti chiedono sempre più flessibilità e rapidità di intervento, dall’altra il processo di gestione del sinistro necessita di tappe che sono ancora legate ai tempi della fisicità. 
Il ricorso a soluzioni digitali permette oggi alle compagnie di automatizzare il processo di gestione del sinistro auto, riducendo i tempi e i costi di indennizzo: in questo ambito può avere un ruolo la capacità dell’IA di apprendere ed elaborare informazioni sempre nuove. 
Secondo Fernando Pernigo, regional vice president for Western Europe, the Middle East, North Africa and Turkey di Solera, i tempi sono maturi anche per il mercato: “oggi – ha spiegato – gli assicurati sono predisposti a iniziare una relazione digitale con la compagnia e in due casi su tre questo aspetto può essere vincolante nella scelta dell’assicuratore a cui affidarsi”. Secondo una ricerca effettuata da Solera, il 72% degli intervistati è interessato a un’esperienza di apertura sinistro e riparazione completamente automatizzata dall’IA, e il 76% si fiderebbe delle indicazioni fornite direttamente da tali sistemi. 

COMPUTER VISION E BANCHE DATI RIDUCONO I TEMPI

Un esempio di applicazione è Qapter, soluzione web alimentata dall’IA e dalle tecnologie di computer vision, presentata da Pernigo nel corso del convegno.  
A partire dalle immagini, Qapter rileva i danni del veicolo e permette di completare una stima preliminare della riparazione in tre minuti, evitando il rischio di errore del giudizio soggettivo. La valutazione è possibile grazie all’uso di modelli di apprendimento automatico che utilizzano il data base internazionale di Solera, contenente oltre un miliardo di immagini utili a identificare tipologia e gravità di un sinistro. Le immagini fornite permettono di identificare il veicolo e il tipo di danno: il sistema fa riferimento a una banca dati aggiornata dei produttori che consente la stima anche in relazione al modello e all’anno di produzione, così da fornire informazioni precise che si rivelano basilari per valutare la complessità dell’intervento di riparazione, e di conseguenza il costo e il tempo necessario.
La ricerca di Solera ha anche evidenziato l’interesse delle compagnie ad adottare soluzioni digitali nella propria operatività: “Alle compagnie abbiamo chiesto se sono interessate ad aumentare i propri livelli di automazione: il 36% ha affermato di avere già una strategia di crescita in questo senso, ma per il 62% l’adozione è rallentata dai tempi di commercializzazione della nuova tecnologia, e per il 52% dalla riqualificazione della forza lavoro e dalla possibilità di scalare la soluzione”, ha spiegato Pernigo. 
In questo senso, la soluzione di Solera mostra una maggiore flessibilità, perché è sufficiente una configurazione sulle specificità della singola compagnia prima di passare al pilota, una duttilità che consente di concludere l’adozione in tempi notevolmente ridotti.

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