São Paulo 25/2/2021 –
Gerenciamento de risco de cargas é potencializado pelo uso de Inteligência Artificial e garante que gerenciadoras cumpram seu principal objetivo: proteger os clientes e seus respectivos negócios
A Inteligência Artificial e seus recursos, como Big Data, são resultados de uma transformação digital que vem ganhando cada vez mais espaço – e com considerável agilidade. De acordo com um levantamento realizado pelo Instituto Gartner, a estimativa para o ano de 2020 era de que os investimentos na digitalização dos dados poderiam chegar a US$ 3,9 trilhões.
As ferramentas disponibilizadas por Inteligência Artificial, como Big Data, ajudam no gerenciamento de risco de cargas (consequentemente, na experiência do cliente), no fortalecimento do ecossistema, além de prever possíveis riscos de prejuízos financeiros.
Análise de dados em IA pode trazer panoramas de eficiência e riscos
No geral, a Inteligência Artificial possibilita criar bancos de dados eficientes, viabilizando a construção de sistemas de avaliação e análises prospectivas. O Big Data, por sua vez, possibilita a sincronização de dados sobre um cliente específico e permite cruzá-los com outras informações pertinentes, podendo, no caso da gestão de risco de cargas, identificar possíveis casos que demandem investigação, por exemplo.
Inteligência Artificial e Big Data auxiliam no trabalho das gerenciadoras de transporte de cargas
A partir do princípio de que a Inteligência Artificial constrói uma base de dados internos e externos, o conceito de Big Data surge como forma adequada de avaliação de todas essas informações e análise mais precisa de possíveis riscos.
Em gerenciadoras, Inteligência Artificial e Big Data ajudam a otimizar processos envolvendo sinistros, inclusive, agilizando e viabilizando o contato entre gerenciadora e delegacia. Dessa forma, é possível garantir que as etapas de acionamento do seguro ocorram de forma mais integrada ao sistema da companhia.
Dados incluem informações estruturadas e não estruturadas
Os dados adquiridos por meio de Inteligência Artificial, quando estruturados, podem envolver bancos e planilhas para gerenciamento de riscos. Por outro lado, há os dados não estruturados, que compreendem arquivos de imagem, texto e até e-mails (são chamados dados não estruturados por não serem processados pelos gerentes de riscos).
Com todas essas possibilidades, as gerenciadoras passaram a implementar cada vez mais ferramentas que envolvem Inteligência Artificial nas etapas de processos. Em todos os casos, os profissionais envolvidos devem saber como identificar oportunidades e possíveis problemas no gerenciamento de risco de cargas e de todas as responsabilidades envolvidas, já que o uso de tecnologias deve ser feito sempre de forma segura.
Inteligência Artificial viabiliza análise de dados e eficiência da companhia
Em gerenciadoras, principalmente no que concerne ao gerenciamento de risco de cargas, a Inteligência Artificial é incorporada com diversas finalidades, sendo uma das principais a iniciativa de identificar repetições (padrões) em uma quantia muito extensa de dados, ajudando, por exemplo, a apontar o valor de ativos críticos. Para além desse tipo de análise, a IA pode auxiliar na apuração de reclamações e de elementos que indiquem o nível de eficiência dos modelos de subscrição da companhia.
Tecnologia incorporada ao gerenciamento de risco de cargas funciona de forma integrada ao trabalho de gerenciadoras
É visível o quanto a Inteligência Artificial, quando em conjunto ao trabalho das gerenciadoras, atua no gerenciamento de risco de cargas de forma integrada a empresas dos mais diversos setores para garantir que as encomendas cheguem até o cliente final.
Nesse sentido, uma gerenciadora que adota ferramentas de Inteligência Artificial, como Big Data e BRGEnius (solução de IA e Machine Learning), ou conta com profissionais que dominam o assunto, como é o caso da Brasil Risk, tem formas de proteger seus clientes mais adequadamente.
Website: https://www.brasilrisk.com.br/
