Os acidentes de viação podem causar bastante stress e incómodo, especialmente quando se trata de pedidos de indemnização de seguros. O processo tradicional de avaliação dos danos automóveis é lento e impreciso, uma vez que envolve inspetores humanos e negociações manuais. No entanto, a Inteligência Artificial (IA) e a Machine Learning (ML) podem oferecer soluções mais rápidas e mais exatas para a avaliação dos danos automóveis.
As tecnologias de IA e ML permitem que as máquinas executem tarefas que requerem inteligência humana.
Neste artigo, abordaremos a forma como a IA pode ajudar na avaliação automatizada dos danos em veículos e como pode transformar o sector dos seguros.
Pode a IA automatizar a deteção de danos em veículos?
Um dos desafios dos pedidos de indemnização do seguro automóvel é o processo manual e lento de avaliação dos danos do automóvel. Este processo envolve inspetores humanos que têm de visitar o local do veículo danificado, tirar fotografias e enviá-las para a companhia de seguros. Por vezes, este processo pode ser dispendioso, moroso e impreciso.
No entanto, a IA pode automatizar a deteção de danos em veículos e torná-la mais rápida, mais barata e mais precisa. Utilizando a visão por computador, a IA pode ajudar a detetar danos nos automóveis à distância, analisando imagens ao vivo de uma câmara.
Por exemplo, uma solução baseada em IA pode utilizar uma aplicação para smartphone, permitindo aos proprietários de veículos captar imagens do seu automóvel danificado a partir de vários ângulos. Em seguida, um modelo treinado pode classificar as imagens e identificar o tipo e a extensão dos danos. Isto pode reduzir a necessidade de intervenção humana e acelerar o processo.
Ao utilizar a IA para automatizar a deteção de danos nos veículos, os proprietários de automóveis podem beneficiar de um processo de reclamação mais rápido e mais conveniente, enquanto as seguradoras podem poupar custos e melhorar a satisfação do cliente.
Desafios para criar modelos automatizados de deteção de danos em automóveis
Os modelos automatizados de deteção de danos em automóveis são soluções baseadas em IA que podem analisar imagens de automóveis danificados e identificar o tipo e a extensão dos danos. No entanto, a criação de tais modelos não é uma tarefa fácil, uma vez que envolve vários desafios, tais como
- Disponibilidade e qualidade dos dados: Para treinar modelos de aprendizagem automática, é necessário dispor de imagens suficientes e diversificadas de automóveis danificados. No entanto, pode ser difícil encontrar uma base de dados pública com essas imagens. Também é necessário pré-processar as imagens para as tornar adequadas para os modelos, como melhorar o brilho, o contraste e a resolução.
- Desenvolvimento e precisão do modelo: Para criar modelos de avaliação de danos em automóveis, é necessário utilizar algoritmos avançados que possam detetar e distinguir diferentes partes do automóvel e os respectivos danos. Também é necessário afinar os modelos para obter uma elevada precisão e reduzir os falsos positivos e negativos. Isto pode exigir muito tempo e recursos.
- Otimização dos custos e do desempenho: Para implementar modelos de deteção de danos em automóveis, é necessário garantir que estes são fiáveis e eficientes. Também é necessário equilibrar o compromisso entre o custo e o desempenho dos modelos, uma vez que o processamento de imagens pode ser dispendioso e demorado. Pode ser necessário utilizar técnicas de computação periférica, que permitem que os modelos sejam executados no próprio dispositivo, em vez de na nuvem ou no servidor.
- Privacidade e segurança: Para proteger a privacidade e a segurança dos proprietários de automóveis, é necessário garantir que as imagens dos seus automóveis não revelam quaisquer informações pessoais ou sensíveis, como matrículas, números de matrícula ou rostos. Também é necessário cumprir os regulamentos de proteção de dados, como o RGPD, que estabelecem as regras para como os dados pessoais devem ser recolhidos, armazenados e processados.
Vantagens da deteção automática de danos em automóveis
A deteção automatizada de danos em automóveis pode oferecer muitas vantagens, tanto para os proprietários de automóveis como para as seguradoras, tais como:
- Poupança de tempo: Em vez de esperar que um inspetor humano se desloque ao local onde se encontra o automóvel danificado, os proprietários de automóveis podem simplesmente enviar as imagens do seu automóvel para a seguradora. A seguradora pode então utilizar um sistema de IA para avaliar os danos e estimar os custos de reparação numa questão de minutos.
- Redução de custos: Ao utilizar a IA para automatizar a avaliação dos danos do automóvel, as seguradoras podem reduzir as despesas de contratação e formação de inspetores humanos, bem como os custos de deslocação e logística. Podem também tratar mais sinistros em menos tempo e melhorar a sua eficiência operacional e a satisfação do cliente.
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