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Avaliação de danos no carro com o uso do Reconhecimento de Imagens
Uma estrutura que reconhece danos e oferece assistência em caso de acidente.
Vamos começar com um exemplo
Clara, nossa motorista, se envolveu em um acidente de carro a caminho do trabalho. Nada sério, além das questões burocráticas que precisam ser tratadas. Calmamente, Clara abre seu aplicativo de seguro de carro e fotografa a avaria em seu veículo. As imagens são processadas em tempo real por um mecanismo que utiliza tecnologias avançadas de IA.
Como resultado, Clara recebe detalhes das peças danificadas, uma estimativa de custo dos danos ao seu veículo e uma indicação das oficinas afiliadas mais próximas a serem contatadas. Mas isso é realmente possível?
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Reconhecimento de imagem para classificar danos no carro e estimar custos
A Data Reply desenvolveu uma estrutura baseada em técnicas de Deep Learning (especificamente, transferência de aprendizagem e segmentação de instância), mineração de dados e processamento de linguagem natural capaz de classificar os dados inseridos, como fotos tiradas por avaliadores e dados de reparo registrados em oficinas de automóveis, fornecendo respostas rápidas nas seguintes situações:
carro e modelo reconhecidos nas fotos;
localização dos componentes do carro e extensão relevante dos danos em cada foto;
estimativa dos custos de reparo com base no tipo de dano reconhecido.
Um detalhamento da estrutura
Em 90% dos casos verificados, o modelo desenvolvido permite um reconhecimento correto dos danos e uma estimativa adequada dos custos de reparo relevantes.
Módulo 1: reconhecimento do dano
O reconhecimento de danos usa um conjunto de redes neurais convolucionais treinadas em imagens que contêm diferentes tipos de danos em carros de diferentes marcas e modelos. Redes neurais pré-treinadas são usadas para aproveitar o potencial do Transfer Learning, além dos algoritmos de segmentação de instância usados para identificar quais componentes do carro foram afetados. Depois de concluída a fase de treinamento, o modelo facilita a identificação correta de quais componentes do carro estão danificados, além de determinar a gravidade dos danos presentes na foto.
Módulo 2: estimativa de custo
Para obter a estimativa dos custos de reparo, são utilizados os dados fornecidos pelas oficinas de automóveis, atualizados e agregados de maneira apropriada usando os algoritmos de mineração de dados e PNL (processamento de linguagem natural). Em seguida, é feita uma avaliação estatística dos custos de reparo de danos semelhantes no mesmo modelo de carro. As estimativas são então cruzadas com os resultados do reconhecimento de danos das fotos, contando com um algoritmo de otimização dedicado, a fim de obter uma estimativa geral dos custos de reparo do acidente.
Uma nova experiência do cliente para as companhias de seguros e seus clientes
Conforme apresentado no exemplo inicial, a possibilidade de inserir a estrutura desenvolvida pela Data Reply em um aplicativo garante uma nova forma de assistência oferecida pela companhia de seguros de um usuário, graças a informações completas e em tempo real.
Da mesma forma, a companhia de seguros também pode se beneficiar do uso do aplicativo. Como? Ao automatizar partes do processo de solução de sinistros, é possível, por exemplo, evitar a necessidade de os avaliadores se envolverem em tipos comuns de acidentes. Além disso, a comunicação entre os clientes e as oficinas de automóveis é facilitada. Por fim, os clientes podem receber soluções de pagamento personalizadas, com base nos vários tipos de danos.
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A Data Reply é uma empresa do grupo Reply especializada em big data, ciência de dados e inteligência artificial. Ela constroi experiências em quatro setores principais de negócio: Inteligência de Vendas e de Marketing, Engenharia de Big Data e Inteligência de Segurança, Inteligência Empresarial, Inteligência em IoT e na Indústria 4.0. Os mais de 40 projetos atualmente em produção incluem a criação de Data Lakes e o uso de algoritmos de Inteligência Artificial e de Machine Learning. Uma abordagem inovadora baseada na computação quântica suporta o desenvolvimento de algoritmos. Também oferecem programas de treinamento em Data Science e Deep Learning.
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