IA & Vetores: Transformando Sinistros de Seguro

IA & Vetores: Transformando Sinistros de Seguro

Sumário

• 🚗 Introdução
• 🔍 Entendendo o Processo de Sinistro em Seguradoras
  • 🔎 O Papel do Ajustador de Sinistros
  • 🔍 Desafios do Processo de Ajuste de Sinistros
• 🛠️ Como a MongoDB Facilita o Processo de Ajuste de Sinistros
  • 📊 Armazenando Dados de Sinistros em uma Coleção MongoDB
  • 🔍 Adicionando a Pesquisa por Vetor do Atlas à Mistura
  • 💡 Aproveitando a Pesquisa por Vetor
• 💬 Geração Aumentada de Retalhos (RAG)
• 💻 Implementando a Pesquisa por Vetor em Prática
  • 📝 Definindo a Classe do Embebedor
  • 📂 Conectando ao Atlas e Preparando os Dados
  • 📊 Gerando os Embelezamentos de Vetor
  • 🔍 Consultando nosso Banco de Dados

Entendendo o Processo de Sinistro em Seguradoras

O setor de seguros é vital para proteger os indivíduos e as empresas contra perdas financeiras imprevistas. Quando ocorre um sinistro, como um acidente de carro, as seguradoras entram em ação para determinar o valor do pagamento ao cliente, conhecido na indústria como "montante da perda". Este processo é conduzido pelo ajustador de sinistros, que precisa coletar todas as informações relevantes para avaliar os danos. No entanto, esse processo manual pode ser demorado e propenso a erros, especialmente quando os dados estão dispersos em diferentes sistemas e repositórios.

O Papel do Ajustador de Sinistros

O ajustador de sinistros desempenha um papel crucial na avaliação de danos e na determinação de compensações justas para os segurados. Eles são responsáveis por reunir todos os documentos necessários, incluindo fotos do acidente, notas de sinistro e contratos de seguro, para calcular o montante da perda com precisão.

Desafios do Processo de Ajuste de Sinistros

Um dos principais desafios enfrentados pelas seguradoras é lidar com dados não estruturados, o que torna a indexação e busca dessas informações uma tarefa árdua. Além disso, a falta de integração entre os sistemas e a possibilidade de perder ou ignorar informações relevantes podem levar a estimativas imprecisas de perda, resultando em prejuízos financeiros para a empresa.

Como a MongoDB Facilita o Processo de Ajuste de Sinistros

A MongoDB oferece soluções inovadoras para otimizar o processo de ajuste de sinistros, permitindo que as seguradoras aprimorem a eficiência e a precisão de suas operações.

Armazenando Dados de Sinistros em uma Coleção MongoDB

No primeiro passo, os dados de sinistros são armazenados em uma coleção MongoDB. Isso inclui informações essenciais, como o montante da perda, notas sobre o acidente e referências às fotos correspondentes.

Adicionando a Pesquisa por Vetor do Atlas à Mistura

Em seguida, a funcionalidade de pesquisa por vetor do Atlas é integrada ao processo. Essa característica da MongoDB permite indexar e consultar arrays, o que é essencial para lidar com dados não estruturados, como fotos de acidentes.

Aproveitando a Pesquisa por Vetor

Ao adotar a pesquisa por vetor, as seguradoras podem acelerar significativamente o processo de ajuste de sinistros. Ao invés de procurar manualmente por informações relevantes, os ajustadores podem agora realizar consultas semânticas que retornam resultados precisos e contextualmente relevantes.

Geração Aumentada de Retalhos (RAG)

A geração aumentada de retalhos (RAG) é uma etapa crucial no aprimoramento do processo de ajuste de sinistros. Esta abordagem permite fornecer informações contextuais a um grande modelo de linguagem, capacitando-o a responder a perguntas complexas sobre os dados da empresa em linguagem natural.

Implementando a Pesquisa por Vetor em Prática

Vamos agora explorar como a pesquisa por vetor é implementada na prática, utilizando a MongoDB como plataforma de base.

Definindo a Classe do Embebedor

Inicialmente, definimos uma classe para o embebedor, que é responsável por converter as fotos em representações vetoriais. Para este fim, utilizamos o modelo SqueezeNet, disponível publicamente e pronto para uso.

Conectando ao Atlas e Preparando os Dados

Em seguida, conectamos ao Atlas, o serviço de nuvem da MongoDB, e preparamos os dados de sinistros. Isso inclui o download das fotos de acidentes e a configuração de funções para visualizá-las.

Gerando os Embelezamentos de Vetor

A etapa seguinte envolve a geração dos embelezamentos vetoriais para cada imagem em nosso conjunto de dados. Esses embelezamentos são então armazenados na coleção do Atlas, juntamente com os campos existentes.

Consultando nosso Banco de Dados

Finalmente, estamos prontos para consultar nosso banco de dados. Ao fornecer uma foto de consulta, o sistema realiza uma pesquisa por vetor para encontrar as imagens mais semelhantes em nosso conjunto de dados. Isso permite aos ajustadores acessar rapidamente informações relevantes e tomar decisões informadas.

Obrigado por acompanhar este vídeo! Se tiver alguma dúvida, não hesite em contatar a equipe de Soluções para a Indústria ou consulte a descrição do vídeo para obter mais informações.

Destaques

• Processo Simplificado de Ajuste de Sinistros
• Aumento da Eficiência Operacional
• Melhoria na Precisão das Avaliações
• Democratização do Acesso a Dados Contextuais

Perguntas Frequentes (FAQ)

1. Como a MongoDB ajuda as seguradoras a acelerar o processo de ajuste de sinistros? A MongoDB oferece recursos avançados, como a pesquisa por vetor do Atlas, que permite indexar e consultar dados não estruturados, como fotos de acidentes, de forma eficiente e precisa.

2. Qual é o papel do ajustador de sinistros no processo de reclamação de seguros? O ajustador de sinistros é responsável por avaliar os danos, reunir informações relevantes e determinar o montante da perda a ser compensado ao segurado.

**3. Como a geração aumentada de retalhos (RAG) pode ser aplicada no setor de seg