Si jamais vous deviez déposer une réclamation pour accident auprès de votre assureur automobile, vous avez probablement demandé à une personne d'inspecter les dommages de la voiture à votre domicile ou dans un centre de réparation, puis d'attendre une estimation et une approbation officielles pour procéder aux réparations nécessaires. Bien que le processus traditionnel puisse être long et empêcher votre voiture de rouler plus longtemps que vous ne le souhaiteriez, l'intelligence artificielle peut désormais jouer un rôle pour accélérer le processus en prenant en charge le travail de l'évaluateur.
GEICO est un assureur qui a récemment annoncé l'adoption de cette technologie via Tractable. Voici ce que vous devez savoir à ce sujet en tant que client.
Contrairement aux humains qui inspectent le véhicule et gèrent l'ensemble du processus d'évaluation, La détection des dommages de voiture avec l'IA utilise un système contenant des photos de véhicules avec différents niveaux de dommages provenant de réclamations d'assurance antérieures. Donc, un client GEICO contactera d'abord GEICO pour signaler un accident en ligne ou par téléphone. Le processus d'évaluation commencerait alors par demander à une personne telle qu'un employé du centre de réparation GEICO de télécharger des images du véhicule endommagé. Le système d'IA prendrait ces images et ferait une comparaison avec d'autres voitures qui ont des problèmes similaires.
Bien que profiter de l'intelligence artificielle pour une réclamation d'accident de voiture présente des avantages, la technologie manque de perfection et peut ne pas fournir une estimation précise dans tous les cas.
L'outil peut ensuite fournir une estimation initiale basée sur ses conclusions et peut signaler une estimation pour un examen plus approfondi s'il soupçonne un problème potentiel. L'équipe des réclamations de la compagnie d'assurance peut effectuer un examen manuel et effectuer des ajustements dans les rares cas d'une estimation inexacte des dommages causés à la voiture avec l'IA. La réclamation passerait ensuite par le processus de résolution où la compagnie d'assurance examine les détails de l'accident et des dommages, vérifie la politique du client et propose un paiement si la réclamation doit être approuvée.
Après que l'assureur a approuvé la réclamation, le client peut alors procéder à la réparation du véhicule ou recevoir l'indemnité due. Par exemple, Les clients GEICO feraient le travail dans les centres de réparation agréés GEICO.
Le plus grand avantage que les clients peuvent attendre de la détection des dommages automobiles avec l'IA concerne la possibilité d'accélérer considérablement le processus de réclamation. Par exemple, Notes traitables, il peut falloir environ une demi-heure à un humain pour évaluer les dommages d'un véhicule. Avec toutes les réclamations qui arrivent, cette charge de travail peut devenir lourde pour une compagnie d'assurance à gérer efficacement, surtout à l'ère de COVID-19, lorsque la dotation en personnel peut être un problème. L'utilisation de l'IA pour l'estimation des dommages causés par les accidents de voiture peut réduire ce temps à quelques minutes et aider les clients à faire approuver leurs réclamations plus rapidement.
L'utilisation de l'IA pour les réclamations d'assurance automobile a également le potentiel d'améliorer la cohérence des estimations afin que les clients soient plus susceptibles d'obtenir une indemnisation équitable pour leurs réclamations. Étant donné que les gens peuvent varier dans leurs inspections et leurs évaluations en fonction de l'expérience et même de problèmes tels que la fatigue décisionnelle, le processus traditionnel d'évaluation des dommages aux voitures peut parfois devenir plus subjectif. Donc, l'utilisation de l'IA peut aider à réduire le risque d'erreurs humaines et de biais.
Considérez également : Principes de base de l'assurance automobile
Bien que profiter de l'intelligence artificielle pour une réclamation d'accident de voiture présente des avantages, la technologie manque de perfection et peut ne pas fournir une estimation précise dans tous les cas. Par exemple, la technologie peut bien fonctionner pour les dommages extérieurs à une voiture, mais les dommages intérieurs présenteraient un défi probablement mieux géré par un évaluateur humain. Plus loin, le système ne sera aussi bon que les données qu'il utilise. Donc, si les photos d'accident de voiture manquent d'une bonne résolution, variété d'angles ou diversité de véhicules et de types de dommages, alors de tels problèmes peuvent réduire la précision de l'estimation.
Des problèmes de confidentialité peuvent également entrer en jeu avec l'utilisation de la détection des dommages de voiture avec l'IA. Certains clients peuvent ne pas se sentir à l'aise d'avoir des images de leurs véhicules dans le système pour une utilisation future, surtout si les images montreront des informations personnelles comme une plaque d'immatriculation. Par conséquent, les entreprises impliquées devront informer les clients de la durée et de la durée d'utilisation des images des dommages causés à leur voiture et s'ils peuvent choisir de ne pas rester dans le système.
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