Szczegółowa ocena uszkodzeń pojazdu dokonywana jest w oparciu o zdjęcia przesyłane za pośrednictwem aplikacji internetowej. Aplikacja z pomocą sztucznej inteligencji, w ciągu kilku sekund sporządza ocenę szkód, często bez potrzeby dalszej weryfikacji.
Insurtechy Beesafe i Tractable łączą siły
Beesafe to insurtech, który zajmuje się w pełni cyfrowym dostarczaniem produktów OC/AC. Wystarczą dwie proste informacje (data urodzenia i numer rejestracyjny samochodu), aby otrzymać ofertę OC/AC. Cały proces wyliczenia składki trwa kilka sekund, w przeciwieństwie do innych rozwiązań rynkowych wymagających czasu i podania poufnych danych. Pierwszy rok dla Beesafe miał być bardzo udany – marka zdobyła 100 tys. klientów po pierwszych 12 miesiącach działalności.
Teraz firma przewiduje, że za pomocą technologii Tractable (z którym współpracuje między innymi PZU) możliwe będzie rozstrzygnięcie większości spraw, co umożliwi znacznie szybsze niż dotychczas rozwiązywanie problemów klientów.
– Korzystanie ze sztucznej inteligencji w celu oferowania natychmiastowych ofert odszkodowań pozwoli Beesafe rozstrzygnąć większość roszczeń z tytułu szkód motoryzacyjnych w ciągu zaledwie kilku minut od ich zgłoszenia. Wprowadzamy technologię tam, gdzie ma to największe znaczenie, tworząc dla kierowców nowy standard obsługi klienta – powiedział Aleksander Surowiak, dyrektor sprzedaży na Europę Środkowo-Wschodnią w Tractable.
Do komputerowego rozpoznawania obrazu sztuczna inteligencja Tractable wykorzystuje technikę głębokiego uczenia (deep learning) i inne techniki uczenia maszynowego (machine learning). Szkolenie sztucznej inteligencji przebiega w oparciu o wiele milionów zdjęć uszkodzeń samochodów.
Analizując wiele przykładów algorytmy uczą się dokonywać właściwej oceny, co pozwala ubezpieczycielom na całym świecie właściwie oszacować uszkodzenia pojazdu, może być również wykorzystywana do określania najwłaściwszych metod naprawy oraz kierować procesem zarządzania roszczeniami – wszystko to znacznie przyspiesza rozpatrzenie i rozstrzygnięcie każdego roszczenia.