Sebbene sia vero che gli sviluppi del cosiddetto deep learning e il potenziamento delle tecnologie di visual intelligence, nota anche come VI, hanno consentito ai data scientist di creare algoritmi di machine learning (ML) in grado di rilevare automaticamente i danni dei veicoli e stimare i costi di riparazione dalle foto, ciò non significa che la figura umana dell’esperto sia resa inutile in questo processo. In realtà, è vero il contrario: invece di sostituire la professionalità umana, la macchina funge da prezioso assistente.

Una combinazione unica per un sistema superiore e produttivo

Se utilizzata in modo efficace, la combinazione unica di Intelligenza Artificiale (AI), Machine Learning (ML), Visual Intelligence (VI) e professionalità umana, crea un sistema superiore e produttivo che si innesta su un significativo contributo umano. La natura intrinsecamente apatica e deterministica di una macchina la rende ideale per assumere e aiutare ad automatizzare attività semplici e ripetitive; la rende inoltre ideale per conferire coerenza ai processi soggettivi come le stime dei sinistri dei veicoli.
Una volta libero dal lavoro ripetitivo e dalle attività amministrative, la figura dell’esperto può dedicare più tempo alle attività a maggiore valore aggiunto per l’azienda. Nel settore della riparazione, includere un operatore professionista per intervenire e interagire con i sistemi di intelligenza artificiale e Machine Learning è una buona pratica ma anche una necessità. Questo perché la più grande risorsa di una macchina, la coerenza, la rende cieca anche nei confronti di un altro aspetto importante del processo sinistri: le sfumature. Pertanto, un approccio ibrido è quello migliore.

Un approccio ibrido

Un approccio ibrido ottimale tiene conto dei punti di forza e delle carenze sia dell’uomo, sia della macchina. Ad esempio, la macchina utilizza la Visual Intelligence per automatizzare il processo di acquisizione dei danni lavorando come occhio iniziale e rilevando le componenti e i danni durante la stima. Dopo di che si combinano i risultati VI con i dati reali del veicolo e le migliori procedure di riparazione delle carrozzerie per conferire coerenza al processo di stima, rimuovendo la sua soggettività intrinseca.
Una volta che la macchina elabora i dati del sinistro, l’esperto li esamina sugli aspetti di dettaglio e le eccezioni contestuali, e successivamente apporta correzioni, agendo in modo sicuro. La macchina impara da questa esperienza e il processo si ripete. Nel corso del tempo, quanti più sinistri auto vengono supportati dall’intelligenza artificiale (IA) con coerenza, dando all’esperto ulteriore tempo da dedicare a sinistri tecnicamente più complicati, tanto più si accelera il processo e tanti più veicoli vengono ripristinati.
Padroneggiare la giusta combinazione di intelligenza artificiale, dati di riparazione dei veicoli e competenze professionali è la chiave per produrre stime accurate in modo coerente, efficiente ed efficace. Le soluzioni di stima intelligente come Qapter, che padroneggia tutti questi concetti, sono nella posizione migliore per fornire reale valore attraverso soluzioni di stima fotografica.

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