Intelligenza artificiale (AI) perizia gli incidenti stradali

L’uso dell’AI ha investito molti settori non per ultimo quello assicurativo.

Partiamo con la prima defizione.

Il deep learning è un metodo di intelligenza artificiale (IA) che insegna ai computer a elaborare i dati in un modo che si ispira al cervello umano. I modelli di deep learning sono in grado di riconoscere pattern complessi in immagini, testo, suoni e altri dati per produrre informazioni e previsioni accurate. Pertando può aiutare in termini di tempi veloci.

Come funziona nel caso specifico?

1. Dati storici: Il modello viene addestrato utilizzando dati storici di sinistri, che includono informazioni come la gravità del danno, la frequenza dei sinistri e altre variabili correlate.
2. Architettura della rete neurale: La rete neurale profonda è composta da strati multipli (deep layers) di nodi interconnessi. Questi strati consentono al modello di apprendere rappresentazioni complesse dai dati.
3. Addestramento: Durante l’addestramento, il modello ottimizza i pesi delle connessioni tra i nodi per minimizzare l’errore tra le previsioni e i valori reali dei sinistri.
4. Funzioni di attivazione: Le funzioni di attivazione, come ReLU o Swish, determinano come i nodi trasmettono l’informazione. Queste funzioni introducono non linearità nel modello.
5. Predizione: Una volta addestrato, il modello può essere utilizzato per stimare la probabilità di sinistri futuri per un determinato assicurato, basandosi sui dati disponibili.

Benefici ?

Automatizzare e accelerare il processo di stima dei sinistri, riducendo i tempi di risoluzione delle richieste

Automatizzare e accelerare il tradizionalmente manuale processo di gestione delle richieste di risarcimento

In futuro avrà un impatto significativo su tutti gli aspetti dell’industria assicurativa, dalla distribuzione alla sottoscrizione e alla gestione dei sinistri

Migliora l’efficienza e la qualità delle perizie assicurative, portando vantaggi sia alle compagnie assicurative che ai clienti

Svantaggi ?

Difficoltà nell’interpretare il modello a cui ha fatto riferimento ò’AI nell’elaborazione dei dati

Neccessità di grandi quantità di dati di alta qualità per l’addestramento

C’è il rischio di overfitting (mancanza di dati ), soprattutto con dataset limitati

1. L’addestramento richiede risorse computazionali significative.

In sintesi, il deep learning offre potenziali vantaggi, ma richiede attenzione nell’implementazione.

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