Program wykona wycenę nieruchomości na podstawie zdjęć satelitarnych. Może zrewolucjonizować pracę firm ubezpieczeniowych

0

Brak wiedzy o konstrukcji budynku kosztuje firmy ubezpieczeniowe nawet 4,5 mld dol. – szacują eksperci TensorFlight. Do oceny stanu nieruchomości przydatna jest analiza zdjęć satelitarnych, lotniczych i ulicznych. Dzięki niej można automatycznie poddać analizie budynki i ocenić ich konstrukcję, co dla ubezpieczycieli ma największe znaczenie. Obecnie przeprowadzenie takiej analizy jest procesem nie tylko wolnym, lecz także kosztownym. Dzięki programowi polskiego start-upu analiza będzie automatyczna i gotowa znacznie szybciej. Sprawdzi się też w ocenie ryzyka hipotecznego czy monitoringu budynku objętego hipoteką.

– Informacja o budynkach, jak np. typ konstrukcji, jest ekstremalnie wartościowa dla firm reubezpieczeniowych i ubezpieczeniowych. Firmy reubezpieczeniowe tracą 4,5 mld dol., bo nie znają poprawnego typu konstrukcji danego budynku. Oprócz typu konstrukcji dochodzi też wysokość budynku, jego przeznaczenie, liczba pięter, geometria budynku, wysokość i nachylenie dachu. Wszystkie te cechy korelują bardzo mocno z ryzykiem związanym z ubezpieczeniem tego budynku – podkreśla w rozmowie z agencją Newseria Innowacje Zbigniew Wojna ze start-upu TensorFlight.

Obecnie ocena stanu nieruchomości jest zazwyczaj czasochłonna, wiąże się z dużymi kosztami, nie zawsze jest też bardzo dokładna. To istotne, zwłaszcza w miejscach, gdzie stosunkowo często mają miejsce katastrofy naturalne, np. drewniany budynek może wytrzymać trzęsienie ziemi, ale jest narażony na wichurę, odwrotnie jest przy ceglanym budynku. Brak dokładnej wiedzy o konstrukcji budynku może się okazać bardzo kosztowny, o czym nie raz przekonały się firmy ubezpieczeniowe. Dlatego program polskiego start-upu TensorFlight może się okazać prawdziwą rewolucją w analizie stanu budynku.

– Budujemy globalną bazę danych i informacji o budynkach komercyjnych, ale również w przyszłości rezydencyjnych. Ta baza jest budowana na podstawie wszelkich informacji, które możemy znaleźć w internecie, ale przede wszystkim na podstawie zdjęć wizualnych, pochodzących ze zdjęć satelitarnych, ze zdjęć lotniczych, pionowych i pod kątem, również ze zdjęć z widoku ulicy, pochodzących z samochodów typu Google Streetview – tłumaczy Zbigniew Wojna.

Czytaj również:  Dzisiejsza wypowiedź prezesa BoE uderza w kurs funta

Program wykorzystuje rozwiązania machine learning, czyli podstawę sztucznej inteligencji, która wykorzystuje automatykę do rozpoznawania i uczenia się. Dzięki temu możliwa jest automatyczna i precyzyjna analiza, ta zaś jest konieczna przy wycenie polisy przez towarzystwa ubezpieczeniowe.

– Największym potencjalnym klientem i zainteresowanym są firmy reubezpieczeniowe, które muszą wyceniać bardzo duże portfolia na poziomie 100 tys. budynków naraz, analizują kilka milionów budynków rocznie. Oczywiście firmy ubezpieczeniowe również interesują się takimi danymi, ponieważ mogą automatycznie wyceniać zapytanie o polisę dla danego adresu bez potrzeby wprowadzania wielu pól, co znacznie zwiększa konwersję zainteresowanych do zakupionych polis. To także urzędy miast, gminy, które chciałyby znać inwentaryzację tego, co znajduje się w danym mieście – wymienia przedstawiciel TensorFlight.