Comment l’apprentissage automatique peut prédire le risque pour les souscripteurs d’assurance

Les conversations sur les réseaux sociaux peuvent parfois tourner à laidez, mais les machines pourraient-elles mettre fin à ces disputes avant qu’elles n’éclatent? Des chercheurs de l’Université Cornell, Google Jigsaw et Wikimedia essaient de le découvrir. Ils utilisent Perspective API, un outil d’intelligence artificielle (IA) de Google, pour Évalue la gentillesse ou la « toxicité » des conversations textuelles. La technologie est encore en cours de test, donc elle n’apportera pas encore la paix mondiale. Cependant, l’expérience sert de preuve que la technologie peut prédire une situation inconfortable avant qu’elle ne se produise. L’utilisation de Apprentissage automatique a connu une croissance rapide au cours des dernières années. À mesure que les ordinateurs « apprennent » à reconnaître des motifs dans les données, les algorithmes dans les processus d’apprentissage automatique recommandent déjà des produits à acheter, des films à regarder et des personnes avec qui nous pourrions connecter sur les réseaux sociaux. Pour les assureurs, l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle peuvent fournir des informations directement au moment de la soumission. Lorsqu’elle est appliquée à l’imagerie aérienne haute résolution, la technologie d’apprentissage automatique peut identifier les caractéristiques des propriétés. Ces données peuvent inclure des caractéristiques telles que l’état, le type et la forme du toit, ainsi que des facteurs de risque courants comme les arbres en surplomb, les piscines, et plus encore. Avec l’analyse immobilière virtuelle, les souscripteurs d’assurance peuvent :

• Préparez des devis plus précis et réduisez les erreurs
• Remplissez les détails manquants concernant une propriété que les propriétaires ne connaissent pas
• Accélérer le processus de souscription
• Aider les agents à mieux aider les candidats et offrir aux clients existants le niveau de couverture approprié

Chaque police prise par les assureurs comporte un certain niveau de risque. Grâce à l’apprentissage automatique et à l’imagerie aérienne haute résolution, les assureurs peuvent mieux comprendre ces risques au moment de la souscription. Après Ouragans Harvey et IrmaEagleview a pu déterminer les zones les plus touchées en comparant les images aériennes prises avant et après l'événement. Incendies de forêt en Californie de 2017Eagleview a aidé les compagnies d'assurance à déterminer le nombre total de structures endommagées ou détruites. Associées à l'imagerie aérienne, les technologies d'apprentissage automatique peuvent identifier Bruit de grêle sur les toits et détecter des schémas aléatoires pour aider les assureurs à éviter de payer des réclamations frauduleuses. Les assureurs doivent être prêts à tout. Bien que la plupart des propriétés ne subiront pas de pertes dévastatrices comme celles de 2017, d’autres dangers, comme des incendies, des inondations ou des arbres tombés, pourraient survenir à tout moment. Avec une vision claire du risque grâce aux technologies d’apprentissage automatique, les souscripteurs peuvent offrir une tranquillité d’esprit à la compagnie d’assurance et à ses assurés.