13/04/2021 - Durante a pandemia, seguradoras aceleraram o uso de ferramentas automatizadas para estimar custos de reparos. Os operadores de garagem dizem que os números podem ser extremamente imprecisos. NO ANTES Times, Jerry McNee nem sempre foi fã de avaliadores. McNee é o presidente da Ultimate Collision Repair, uma oficina mecânica em Edison, Nova Jersey. De sua perspectiva, avaliadores e avaliadores de sinistros, pagos por seguradoras, geralmente querem pagar menos pelos reparos do que ele acha que sua oficina merece. Desde que o Covid-19 varreu o mundo no ano passado, McNee vê muito menos avaliadores. Em vez disso, as seguradoras estão implantando tecnologia, incluindo estimativas baseadas em fotos e inteligência artificial.
McNee sente falta de seus antigos adversários. “Quando os avaliadores estavam aqui, cara a cara, você tinha um relacionamento melhor com eles”, diz. “O avaliador conhecia você, ele confiava em você.” A pandemia abalou muitos negócios. A indústria automotiva é um estudo de caso dos efeitos inesperados da tecnologia substituindo as interações pessoais.
Antes da pandemia, cerca de 15% das reclamações de automóveis nos EUA eram resolvidas usando fotos em vez de visitas pessoais de reguladores, diz Bill Brower, chefe de reclamações de automóveis da LexisNexis Risk Solutions, uma empresa de dados e análise. Agora, isso é 60%, e ele espera chegar a 80% até 2025.
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Ao mesmo tempo, as seguradoras aceleraram seus investimentos em IA. O ano passado “foi o ano em que a IA realmente cruzou o limiar da novidade para a norma”, diz Marc Fredman, diretor de estratégia da CCC Information Services, que vende tecnologia para seguradoras. A empresa diz que metade de todas as reivindicações agora envolvem pelo menos algumas ferramentas de IA. O seguro automóvel “não é algo que você necessariamente assumiria que seria muito inovador e de ponta, mas na verdade é”, diz Fredman.
As mudanças vieram para ficar. Usando IA e estimativas virtuais, “as seguradoras realmente viram melhorias em eficiência, consistência e pontualidade”, diz Mark Friedlander, porta-voz do Insurance Information Institute, um grupo do setor. A tecnologia não pretende substituir os trabalhadores humanos, diz Friedlander, mas ajudar a resolver os sinistros de forma mais rápida e consistente. A tecnologia criou “grandes resultados não apenas para as seguradoras, mas também para os segurados”, diz ele. São reivindicações automáticas direcionadas ao conjunto da geração do milênio: rápidas e baseadas em telefone, com o menor número possível de chamadas de ida e volta. A CCC diz que pesquisas internas mostram que 80% dos clientes que iniciam reivindicações de fotos acham o processo “atraente para navegar”.
A Tractable, uma empresa que usa visão computacional e aprendizado de máquina para construir algoritmos para seguradoras, diz que 25% de suas estimativas são tão diretas que não precisam de intervenção humana. A empresa quer chegar a 75% até o final do ano, diz Alex Dalyac, CEO e cofundador da Tractable.
Um grupo não satisfeito com os resultados: proprietários de oficinas. “Eu diria que 99,9% das estimativas estão incorretas”, diz Jeff McDowell, dono da Leslie's Auto Body em Fords, Nova Jersey. “Você não pode diagnosticar danos na suspensão ou uma roda dobrada ou desalinhamento do quadro a partir de uma fotografia.”
Os donos de oficinas dizem que estão gastando muito mais tempo negociando com as seguradoras para determinar o preço correto de um reparo – tempo pelo qual não são compensados. Em alguns casos, isso significa que os veículos danificados ficam presos na oficina por mais tempo do que o normal.
Estimativas incompletas podem levar a reparos incompletos. Às vezes, os motoristas levam seus veículos para a Hernandez Collision Repair para garantir que o trabalho feito por outras oficinas seja feito corretamente. As duas lojas da empresa no sudeste da Geórgia viram mais trabalhos de má qualidade ou incompletos durante a pandemia, diz April Hernandez, cuja família é proprietária do negócio. Ela atribui a mudança a estimativas baseadas em fotos e à IA aplicada durante o processo. “Sinto que está piorando com o passar do tempo”, diz ela.
“Uma foto vale mais que mil palavras, mas não representa o valor do dano”, diz Mike LeVasseur, que dirige a divisão de colisão da Automotive Service Association, um grupo comercial do setor.
“Eu diria que 99,9% das estimativas estão incorretas. Você não pode diagnosticar danos na suspensão ou uma roda dobrada ou desalinhamento do quadro a partir de uma fotografia.”
JEFF MCDOWELL, PROPRIETÁRIO, LESLIE'S AUTO BODY, FORDS, NOVA JERSEY
As estimativas virtuais funcionam assim: muitas grandes seguradoras pedem aos motoristas que sofreram acidentes para baixar um aplicativo. O aplicativo os orienta a tirar fotos de seus carros em determinados ângulos e sob certas luzes. Usando apenas essas fotos, um avaliador de sinistros estima quanto custará consertar o carro.
As estimativas de fotos fazem sentido para as seguradoras. Pessoalmente, os avaliadores podem viajar e inspecionar três a oito veículos por dia. Com fotos, os avaliadores não precisam de carros ou gasolina, apenas de um computador, e podem fazer de 15 a 20 orçamentos por dia.
Adicione IA e o processo pode ficar ainda mais rápido e eficiente. Automóveis são bons candidatos para aprendizado de máquina baseado em imagem. Como os gatos – que têm orelhas pontudas, bigodes, narizes pequenos – os carros têm uma forma consistente – portas, pára-brisas, pára-lamas. Um milhão de coisas podem dar errado com as 30.000 peças em um carro comum, mas as mais comuns geralmente parecem de uma certa maneira. Assim, os algoritmos são treinados na classificação de imagens usando milhões de fotos de carros danificados, de todas as marcas e modelos.
O técnico pode então “ler” uma foto tirada por um segurado e tirar conclusões sobre o que precisa ser consertado – ou se é necessária uma inspeção humana. Usando dados de fornecedores de peças e reparadores locais, ele estima o custo. Em seguida, vem o toque humano: os sistemas orientam os avaliadores pelo processo de estimativa, em muitos casos preenchendo formulários automaticamente. O ajustador só precisa verificar novamente o trabalho do computador. A CCC, fornecedora de tecnologia, diz que as seguradoras podem aumentar a produtividade em 30% com seu produto de IA, chamado Smart Estimate.
Alguns especialistas do setor estão buscando um processo de estimativa totalmente automatizado e “sem contato”, pelo menos para alguns tipos de danos. “O Touchless é o santo graal, o destino final da estimativa automatizada”, disse Olivier Baudoux, executivo da empresa de tecnologia de sinistros de seguros Mitchell, a uma audiência do setor no mês passado.
“Uma foto vale mais que mil palavras, mas não dá o valor do dano.”
MIKE LEVASSEUR, DIRETOR, DIVISÃO DE COLISÃO, ASSOCIAÇÃO DE SERVIÇOS AUTOMOTIVOS
Isso já está acontecendo em alguns lugares fora dos EUA. No outono passado, a seguradora espanhola Admiral Seguro disse que começou a usar IA para resolver sinistros de automóveis minutos após os segurados enviarem fotos dos danos. No mês passado, a empresa israelense de câmeras inteligentes Nexar começou a trabalhar com a japonesa Mitsui Sumitomo Insurance para traduzir as imagens de alta definição e aceleração e dados de GPS capturados por suas câmeras em scripts, como legendas em um filme estrangeiro. Os ajustadores de sinistros podem usar os scripts gerados por máquina para resolver sinistros. A tecnologia aprenderá à medida que os avaliadores traduzem esses scripts em itens de linha estimados, diz Bruno Fernandez-Ruiz, cofundador e diretor de tecnologia da Nexar. Isso significa que os humanos estão treinando a tecnologia para melhorar.
Os fornecedores de tecnologia reconhecem que seus programas não são perfeitos. “Esta é uma nova tecnologia para a indústria, e haverá alguns problemas no sistema”, diz Friedlander, porta-voz do Insurance Information Institute. “É um sistema em evolução e continuará a ficar mais preciso e preciso.”
As estimativas virtuais assistidas por IA parecem ser muito boas para separar, em questão de segundos, veículos que podem ser consertados de veículos que devem ser totalizados. Especialistas dizem que também são bons em avaliar pequenos danos em veículos, de colisões em que ninguém fica ferido. Estes constituem a maioria dos incidentes, por isso, em muitos casos, as estimativas baseadas em fotos funcionam. Dalyac, o CEO da Tractable, diz que espera que os algoritmos possam evoluir para padrões acordados que reduzam divergências entre seguradoras e reparadoras. “Temos que tornar o processo sem atritos”, diz ele.
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Durante a pandemia, as seguradoras recorreram a estimativas baseadas em fotos de clientes para todos os tipos de colisões, mesmo as graves. As companhias de seguros às vezes consideram essas estimativas como “pontos de partida” para reparadores pessoais. Mas os donos de oficinas dizem que os clientes ficam frustrados com eles quando a estimativa inicial da seguradora é menor do que a cotação do reparador – em alguns casos, milhares de dólares. As oficinas ficam presas no meio. As lojas não sabem quando a inteligência artificial foi aplicada às estimativas que recebem. Mas o que quer que esteja acontecendo, eles dizem, não é consistente.
“As pessoas dizem que este é o caminho do futuro”, diz McDowell, proprietário de reparos de automóveis de Nova Jersey, sobre estimativas virtuais. “Não concordo com isso. Há certas coisas que você não pode fazer a partir de uma fotografia.”
Fonte: https://www.wired.com/