Brit acaba de anunciar la creación y el lanzamiento de una prueba de concepto basado en un algoritmo de aprendizaje automático diseñado para acelerar la identificación de los daños materiales posteriores a una catástrofe.

Esta solución se basa en el uso de imágenes de muy alta resolución. Además, la prueba de concepto está siendo utilizada por el equipo de Brit Claims y sus peritos delegados tras el huracán Ida, para mejorar aún más el servicio de reclamaciones y agilizar los pagos a los clientes.

La innovación está incluida dentro de la Ciencia de Datos desarrollada por Brit. Así este algoritmo de aprendizaje automático logra acceder a las imágenes y datos aéreos de alta resolución. De esta forma, localiza, codifica por colores y muestra las propiedades según la clasificación de los daños pocos días después de una catástrofe.

Esto permite al equipo de Siniestros de Brit identificar, clasificar y asignar de forma proactiva la actividad de respuesta incluso antes de que se declaren los siniestros.

Sheel Sawhney, director de Siniestros y Operaciones del Grupo, ha recordado que «un siniestro es la interacción más importante que un cliente final tendrá con su aseguradora y a menudo será en un momento de dificultad significativa. Por ello, nos centramos continuamente en mejorar el servicio que ofrecemos y en la rapidez con la que podemos dar solución a nuestros clientes».

«La innovación y la tecnología son fundamentales en esta ecuación. Este uso de técnicas de aprendizaje automático y de las mejores imágenes disponibles es una prueba más de cómo nuestro galardonado equipo de siniestros está encontrando nuevas formas de aumentar la velocidad y la precisión de los pagos de siniestros», añade.