{"id":2091,"date":"2018-04-17T17:26:41","date_gmt":"2018-04-17T20:26:41","guid":{"rendered":"https:\/\/insurancecorp.com.br\/pt\/?p=2091"},"modified":"2018-04-17T17:26:41","modified_gmt":"2018-04-17T20:26:41","slug":"uso-da-inteligencia-artificial-para-a-analise-automatica-de-imagens","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/insurancecorp.com.br\/pt\/2018\/04\/17\/uso-da-inteligencia-artificial-para-a-analise-automatica-de-imagens\/","title":{"rendered":"Uso da Intelig\u00eancia Artificial para a an\u00e1lise autom\u00e1tica de imagens"},"content":{"rendered":"

As seguradoras podem usar a AI para otimizar seus processos de identifica\u00e7\u00e3o de fraude e an\u00e1lise de risco<\/span><\/u><\/p>\n

[Holanda] – Abril de 2018 – Christian van Leeuwen, CTO da\u00a0<\/span>FRISS<\/span><\/u><\/b>, (<\/span>www.friss.eu\/en<\/span><\/a><\/span>), l\u00edder no mercado europeu em software de an\u00e1lise de fraude, risco e conformidade para seguradoras de propriedade e acidentes, fala sobre a import\u00e2ncia de promover o uso da Intelig\u00eancia Artificial para a an\u00e1lise autom\u00e1tica de imagens e assim otimizar os processos de identifica\u00e7\u00e3o de fraudes e an\u00e1lise de risco.<\/span><\/p>\n

Aqui o artigo:\u00a0<\/span>https:\/\/www.friss.com\/es\/blog\/impelling-the-use-la-inteligencia-artificial-para-el-analisis-automatico-imagenes\/<\/a><\/span><\/p>\n

As companhias de seguros consomem terabytes de informa\u00e7\u00e3o diariamente na forma de dados digitais. Mais e mais fontes de informa\u00e7\u00e3o fornecem dados valiosos, que fornecem uma vis\u00e3o geral r\u00e1pida e confi\u00e1vel de um risco ou de uma reclama\u00e7\u00e3o apresentada, e permite filtrar riscos indesejados e reclama\u00e7\u00f5es fraudulentas. A tecnologia de ponta \u00e9 necess\u00e1ria para processar esse fluxo de informa\u00e7\u00f5es e convert\u00ea-las em ideias e conhecimentos aplic\u00e1veis. Isso requer um software inteligente capaz de processar informa\u00e7\u00f5es rapidamente, aprender de forma independente, tirar conclus\u00f5es inteligentes e fazer recomenda\u00e7\u00f5es – da mesma maneira que \u00e9 feito por um ser humano, mas de uma maneira mais astuta e eficiente. Estamos falando da Intelig\u00eancia Artificial (IA).<\/span><\/p>\n

Tr\u00eas tipos de IA<\/span><\/u><\/b><\/p>\n

Em termos gerais, podemos identificar tr\u00eas tipos de intelig\u00eancia artificial. O primeiro tipo beneficia a todos e \u00e9 conhecido como IA “geral”. Exemplos desse tipo de intelig\u00eancia artificial incluem processamento de linguagem natural, reconhecimento facial e realidade aumentada. O segundo tipo sup\u00f5e uma sobreposi\u00e7\u00e3o entre o mundo f\u00edsico e elementos do mundo virtual. Usamos elementos gerais da IA para apoiar o processo espec\u00edfico dos outros dois tipos de IA.<\/span><\/p>\n

\u00a0<\/span><\/b>O segundo tipo, IA baseado no produto,<\/span><\/b>\u00a0consiste em produtos espec\u00edficos, como sistemas para identificar e desativar v\u00edrus inform\u00e1ticos, programas que filtram o correio n\u00e3o desejado e outros que detectam padr\u00f5es de fraude. Este \u00faltimo \u00e9 muito valioso para n\u00f3s. Quanto mais alimentarmos a IA com informa\u00e7\u00f5es sobre casos de fraude, melhor ser\u00e1 seu desempenho nessa tarefa espec\u00edfica. Os sistemas aprendem fazendo e tirando conclus\u00f5es dos coment\u00e1rios de diferentes usu\u00e1rios.<\/span><\/p>\n

O terceiro tipo de IA \u00e9 a IA customizada ou a IA de dom\u00ednio espec\u00edfico.<\/span><\/b>\u00a0Em resumo, a IA \u00e9 treinada para ser usada num nicho espec\u00edfico. Como exemplo no setor de seguros, a IA \u00e9 treinada para identificar padr\u00f5es de fraude e est\u00e1 ligada ao processamento direto (STP, por suas siglas em ingl\u00eas) e \u00e0s caracter\u00edsticas de uma companhia de seguros espec\u00edfica: seus produtos espec\u00edficos, grupos objetivo, canais de distribui\u00e7\u00e3o e processos de reclama\u00e7\u00f5es. Isto nos permite determinar como a IA pode ser melhor integrada \u00e0s opera\u00e7\u00f5es de neg\u00f3cios de cada companhia de seguros em particular.<\/span><\/p>\n

A IA e o an\u00e1lise de imagens<\/span><\/u><\/b><\/p>\n

Frequentemente, melhores resultados s\u00e3o obtidos combinando os tr\u00eas tipos de IA; por exemplo, usando IA para analisar imagens num ambiente STP enquanto em simult\u00e2neo se verifica a fraude. As companhias de seguros recebem enormes quantidades de material visual, que \u00e9 usado para demonstrar e apoiar o processo de reclama\u00e7\u00f5es (por exemplo, para determinar a legitimidade de uma reclama\u00e7\u00e3o). Segurados, intermedi\u00e1rios, oficinas de repara\u00e7\u00e3o e especialistas apresentam fotografias para ilustrar os danos (por exemplo, danos ao carro, danos no vidro ou danos causados ??pelo fogo) ou como prova de que os itens perdidos ou roubados pertenciam ao propriet\u00e1rio (por exemplo, joias, roupas ou c\u00e2meras).<\/span><\/p>\n

Evacua\u00e7\u00e3o da reclama\u00e7\u00e3o<\/span><\/u><\/b><\/p>\n

Para otimizar o uso de fotografias, deve-se determinar que as fotos apresentadas est\u00e3o corretas e que o objeto danificado foi fotografado de todos os \u00e2ngulos. Tamb\u00e9m \u00e9 importante determinar que o objeto na fotografia seja realmente o objeto segurado, que outros danos anteriores ao incidente n\u00e3o est\u00e3o inclu\u00eddos na reclama\u00e7\u00e3o, e que a fotografia n\u00e3o foi usada antes, baixada da Internet ou retocada. O pr\u00f3ximo passo \u00e9 determinar os danos e os custos da repara\u00e7\u00e3o do dano. Se considera que o ve\u00edculo sofreu danos por perda total? Qual \u00e9 a gravidade do dano causado pelo fogo? Existe alguma evid\u00eancia vis\u00edvel de fraude?<\/span><\/p>\n

Essas an\u00e1lises podem ser feitas com a ajuda dos tr\u00eas tipos de AI mencionados. A IA geral \u00e9 treinada com milh\u00f5es de imagens para identificar objetos gerais, como janelas, edif\u00edcios, autom\u00f3veis, etc. A grande quantidade de dados e o impressionante poder computacional permitem que essas an\u00e1lises sejam realizadas em grande velocidade e com grande precis\u00e3o.<\/span><\/p>\n

A IA como base no produto \u00e9 treinada com demandas espec\u00edficas (por exemplo, dano de vidros) para determinar o valor do dano produzido e para identificar poss\u00edveis instancias de fraude.<\/span><\/p>\n

Como etapa final, tamb\u00e9m pode se treinar a IA com algoritmos de aprendizagem autom\u00e1ticos em dom\u00ednios espec\u00edficos de aplica\u00e7\u00e3o: isto \u00e9, o processo usado por cada seguradora em particular. A combina\u00e7\u00e3o destes tr\u00eas tipos de IA assegura que o processamento de reclama\u00e7\u00f5es seja realizado de forma eficiente e sem contratempos. Quanto mais seja utilizada a IA e quantos mais dados e coment\u00e1rios receba sobre o processo de sinistros, melhor e mais r\u00e1pido ela funcionar\u00e1. Isso acelerar\u00e1 o processo de avalia\u00e7\u00e3o de sinistros e poder\u00e1 at\u00e9 levar a um processo totalmente automatizado em alguns casos, como o STP. Como benef\u00edcio adicional, as reclama\u00e7\u00f5es fraudulentas s\u00e3o filtradas de forma mais eficiente.<\/span><\/p>\n

Al\u00e9m da an\u00e1lise de imagens, existem dezenas de tipos de IA atualmente dispon\u00edveis e em desenvolvimento. As seguradoras podem usar essas tecnologias para melhorar e otimizar seus processos de identifica\u00e7\u00e3o de fraude e an\u00e1lise de risco. Na pr\u00f3xima edi\u00e7\u00e3o, ser\u00e1 abordada essa quest\u00e3o em mais detalhes com alguns exemplos de casos de preven\u00e7\u00e3o de fraudes.<\/span><\/p>\n

ULTRA PR<\/span><\/u><\/b><\/p>\n

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As seguradoras podem usar a AI para otimizar seus processos de identifica\u00e7\u00e3o de fraude e an\u00e1lise de risco [Holanda] – Abril de 2018 – Christian van Leeuwen, CTO da\u00a0FRISS, (www.friss.eu\/en), l\u00edder no mercado europeu em software de an\u00e1lise de fraude, risco e conformidade para seguradoras de propriedade e acidentes, fala sobre a import\u00e2ncia de promover […]<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":2093,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[26],"tags":[],"jetpack_featured_media_url":"https:\/\/insurancecorp.com.br\/pt\/wp-content\/uploads\/2018\/04\/thumbnail_image-robot.jpg","yoast_head":"\nUso da Intelig\u00eancia Artificial para a an\u00e1lise autom\u00e1tica de imagens | Revista Insurance Corp | PT-BR<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow\" \/>\n<meta name=\"googlebot\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, 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