AXA ensaia ‘machine learning’ para gerir sinistro automóvel

  • ECO Seguros
  • 19 Fevereiro 2020

A AXA e a Société Générale estão a investir em inovação tecnológica, no primeiro caso para gerir sinistros automóveis e, no segundo, apoiando uma startup focada em incapacidades para o trabalho.

O projeto que interessa para a gestão de seguro automóvel está a ser desenvolvido pela filial da seguradora francesa AXA no Reino Unido e tem o objetivo de melhorar a eficiência e aumentar a rapidez na gestão das participações de sinistro.

A solução ‘machine learning’ – designada RoRi- Repair or Replace Intelligence (Reparação ou Reposição Inteligente) – foi desenhada para captar e analisar informação trocada em comunicações telefónicas relevantes de forma a determinar a melhor solução entre assumir os custos de reparação de um veículo ou optar pelo seu abate.

De acordo com a AXA UK, a abordagem irá aumentar a eficiência, uma vez que os métodos anteriores contabilizavam a idade do veículo e a extensão dos danos, geralmente resultando em atrasos para as seguradoras, dado que apenas metade das perdas totais eram identificadas no momento da participação, ficando o restante para avaliar em oficina.

Com a nova ferramenta que já está ser aplicada em projeto-piloto da seguradora na agência de Ipswich, (Suffolk) será mais fácil comparar e decidir entre o custo de reparação e a hipótese de abate (perda total do veículo).

a Société Générale Assurances (SocGen), divisão de seguros do grupo bancário, investiu 1,1 milhão de euros numa startup checa dedicada ao desenvolvimento de soluções para seguros (ramo Vida).

A aposta da SocGen na Mutumutu apoia o foco desta insurtech na proteção de situações de incapacidade para o trabalho, coberturas para pessoas com deficiência e risco de morte.

Enquanto o grupo de bancassurance admite que poderá reforçar o investimento na startup até ao final do ano, a Mutumutu considera que o reforço de recursos financeiros servirá o objetivo de triplicar a sua base de clientes num horizonte a 12 meses.

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