{"id":5141,"date":"2023-03-16T12:11:40","date_gmt":"2023-03-16T15:11:40","guid":{"rendered":"https:\/\/hdbsystems.com.br\/?p=5141"},"modified":"2023-03-16T12:11:40","modified_gmt":"2023-03-16T15:11:40","slug":"visao-computacional-para-o-mercado-de-seguros","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hdbsystems.com.br\/index.php\/2023\/03\/16\/visao-computacional-para-o-mercado-de-seguros\/","title":{"rendered":"Vis\u00e3o computacional para o mercado de seguros<\/strong>"},"content":{"rendered":"\n

Um relat\u00f3rio divulgado recentemente pela Forrester mostrou o estado da intelig\u00eancia artificial no setor de seguros. Nele, ficou evidente que a maioria das seguradoras deseja usar a IA, mas precisa de assist\u00eancia para integr\u00e1-la adequadamente aos seus neg\u00f3cios. Assim, \u00e9 importante identificar os casos de uso corretos para implementar as tecnologias de IA de forma eficaz.<\/p>\n\n\n\n

Neste post compartilharemos a vis\u00e3o do analista principal da Forrester, Indranil Bandyopadhyay. A tecnologia central dessa discuss\u00e3o \u00e9 a vis\u00e3o computacional (CVT).\u00a0Embora seja uma entrada recente no setor de seguros, ela pode transformar a maneira como as seguradoras processam sinistros, identificam fraudes e avaliam riscos.<\/p>\n\n\n\n

A vis\u00e3o humana serve de inspira\u00e7\u00e3o para CVT<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Um ramo da intelig\u00eancia artificial chamado CVT permite que computadores e sistemas extraiam informa\u00e7\u00f5es \u00fateis de fotos digitais, v\u00eddeos e outras entradas visuais. A vis\u00e3o computacional simula a capacidade do c\u00e9rebro humano de reconhecer informa\u00e7\u00f5es visuais.<\/p>\n\n\n\n

Ela treina m\u00e1quinas em v\u00e1rios dados visuais usando algoritmos de reconhecimento de padr\u00f5es. Depois de processar as imagens de entrada, a m\u00e1quina\/computador rotula os objetos e procura padr\u00f5es nesses objetos. Ou seja, a vis\u00e3o humana tem uma vantagem sobre a vis\u00e3o computacional porque existe h\u00e1 mais tempo.<\/p>\n\n\n\n

N\u00f3s treinamos para distinguir objetos, determinar sua dist\u00e2ncia do observador, determinar se eles est\u00e3o se movendo e se uma imagem est\u00e1 incorreta.\u00a0Em vez de usar retinas, temos nervos \u00f3pticos e o c\u00f3rtex visual.<\/p>\n\n\n\n

O uso eficaz do CVT melhora os pr\u00eamios e a experi\u00eancia dos cliente<\/strong>s de seguros<\/h3>\n\n\n\n

Gra\u00e7as ao CVT, as seguradoras podem ter mais efici\u00eancia operacional, cortar custos e oferecer uma melhor experi\u00eancia ao cliente<\/a>. Dessa forma, as seguradoras podem usar o CVT para acelerar as decis\u00f5es e agilizar processos de sinistros reduzindo assim a necessidade de avalia\u00e7\u00f5es manuais. Al\u00e9m disso, o CVT diminui a possibilidade de erro humano por ser menos fal\u00edvel e mais consistente do que os humanos.<\/p>\n\n\n\n

Avalia\u00e7\u00e3o de danos em ve\u00edculos, subscri\u00e7\u00e3o de telhados, avalia\u00e7\u00e3o de risco de inc\u00eandio florestal e vigil\u00e2ncia de f\u00e1brica s\u00e3o alguns casos de uso do CVT. Principalmente quando combinados com imagens a\u00e9reas de sat\u00e9lites e drones.\u00a0As seguradoras j\u00e1 est\u00e3o experimentando o CVT.\u00a0Por exemplo, o estimador de danos automotivos da Liberty Mutual avalia rapidamente os danos ao ve\u00edculo ap\u00f3s um acidente e oferece estimativas de reparo.\u00a0Al\u00e9m disso, a Hartford and Kin Insurance conta com essas tecnologias para detalhes da propriedade, como o tamanho de uma propriedade residencial, tipo de constru\u00e7\u00e3o do telhado e sua condi\u00e7\u00e3o, a presen\u00e7a de pain\u00e9is solares.<\/p>\n\n\n\n

CVT em seguros: o futuro \u00e9 brilhante<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Apesar dos muitos benef\u00edcios do CVT, existem alguns desafios em sua operacionaliza\u00e7\u00e3o. A despesa de implementa\u00e7\u00e3o e manuten\u00e7\u00e3o da tecnologia \u00e9 a barreira mais significativa. Para que ele seja bem-sucedido, \u00e9 necess\u00e1rio um investimento consider\u00e1vel em hardware, software e treinamento.<\/p>\n\n\n\n

Os algoritmos CVT mudam constantemente, exigindo atualiza\u00e7\u00f5es regulares de tecnologia para acompanhar as mudan\u00e7as nos neg\u00f3cios. Al\u00e9m disso, tamb\u00e9m existem desafios no treinamento dos algoritmos a partir de imagens e v\u00eddeos de qualidade. Dados sint\u00e9ticos para CVT<\/a> resolvem parcialmente esse problema. De qualquer forma, estamos otimistas com o futuro da CVT no setor de seguros.<\/p>\n\n\n\n

A tecnologia continuar\u00e1 a se desenvolver, aumentando a precis\u00e3o e a produ\u00e7\u00e3o. Assim, ela provavelmente se tornar\u00e1 mais eficiente e acess\u00edvel \u00e0 medida que o hardware e o software se tornarem mais amplamente dispon\u00edveis. <\/p>\n\n\n\n

Fonte: Forrester<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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