Todos los días, se recopilan grandes cantidades de imágenes
geoespaciales y, sin embargo, hasta hace poco, uno de los mayores usuarios
potenciales de ese tesoro, las aseguradoras de propiedad, lo había utilizado
sorprendentemente poco.
Ahora, CAPE Analytics , una startup de visión por computadora y miembro
de NVIDIA Inception , busca convertir ese tesoro de imágenes geoespaciales en
mejores decisiones de suscripción y está aplicando estos conocimientos para
mitigar los desastres de incendios forestales.
Tradicionalmente, la industria de seguros solo podía confiar en datos
históricos para amplias franjas de tierra, combinados con una visita en
persona. CAPE Analytics puede usar IA para producir datos detallados sobre la densidad
de la vegetación, el material del techo y la proximidad a las estructuras
circundantes. Esto proporciona una mejor manera de calcular el riesgo, así como
una vía para ayudar a los propietarios a tomar medidas para reducirlo.
“Por primera vez, las aseguradoras pueden cuantificar el espacio
defendible, la eliminación de material inflamable, como la vegetación alrededor
de una casa, con análisis granular”, dijo Kevin Van Leer, director de Éxito del
Cliente en CAPE Analytics. “CAPE permite a las compañías de seguros identificar
la vulnerabilidad de una vivienda específica y hacer recomendaciones al
propietario. Por ejemplo, nuestro estudio reciente muestra que cortar la
vegetación en los 10 pies que rodean una casa es la acción más impactante que
puede tomar un propietario para reducir el riesgo de incendios forestales.
También es mucho más fácil de lograr en comparación con el búfer de 30 a 100
pies recomendado con frecuencia “.
A medida que las temporadas de incendios se alargan y son más
mortíferas cada año, y los incendios forestales son impulsados por vientos
más cálidos, secos y más rápidos, el área de riesgo se amplía a áreas más
nuevas, que no se encuentran en mapas más antiguos. Esto hace que la
información actualizada sea especialmente crucial.
“Lo único de este conjunto de datos es que es muy reciente y de alta
resolución”, dijo Kavan Farzaneh, director de marketing de la empresa con sede
en Mountain View, California. “Usando IA, podemos analizarlo a escala”.
Los conocimientos de este tipo de análisis se extienden más allá del
riesgo meteorológico hasta el “cielo azul” o también el riesgo diario. Ya sea
que eso signifique determinar la condición de un techo, tener en cuenta nuevos
paneles solares o detectar la presencia de un trampolín, el software de CAPE
busca optimizar el proceso de suscripción ayudando a las aseguradoras a tomar
decisiones más informadas sobre qué pólizas escribir.
Y dado que la compañía de seis años ya cuenta con más de 40 clientes de
la industria de seguros y está respaldada por inversiones de varias compañías
de seguros importantes, incluidas Hartford, State Farm y CSAA, CAPE Analytics
parece estar en lo cierto.
Crear registros más precisos
Durante algún tiempo, las compañías de seguros han utilizado imágenes
aéreas para la verificación de reclamos, como para revisar los daños causados
por las tormentas. Pero CAPE Analytics está convirtiendo esas imágenes en
datos estructurados que los suscriptores pueden usar para agilizar su proceso
de toma de decisiones. Básicamente, la compañía está creando registros de
propiedad más actualizados, que tradicionalmente provienen de las oficinas de
tasadores de impuestos y otras fuentes de registros públicos.
“Nos concentramos en la suscripción de propiedades porque había un
vacío en la precisión y los datos tienden a ser antiguos”, dijo Busy Cummings,
director de ingresos de CAPE Analytics. “Al utilizar la IA para aprovechar esta
‘fuente de verdad’ objetiva, podemos mejorar la precisión de las fuentes de
datos existentes”.
Y eso significa más eficiencia para los suscriptores, que pueden evitar
inspecciones innecesarias por completo gracias a tener acceso a datos más
actualizados y completos.
CAPE Analytics obtiene sus conjuntos de datos de múltiples socios de
imágenes. Los etiquetadores humanos etiquetan algunos de los datos, y la
compañía ha capacitado algoritmos que luego pueden identificar elementos de una
imagen aérea, como si un techo es plano o tiene frontones, si se han agregado
estructuras adicionales o si los árboles y la maleza están cubriendo el
estructura.
La compañía comenzó a entrenar sus modelos en varios servidores con
tecnología GPU de NVIDIA. Desde entonces, ha realizado la transición de la
mayor parte de sus actividades de capacitación a instancias P3 de Amazon Web
Services que ejecutan GPU NVIDIA V100 Tensor Core.
La inferencia se está ejecutando en el servidor de inferencias NVIDIA
Triton . CAPE Analytics se basa en múltiples instancias de Triton para ejecutar
sus modelos, con un equilibrador de carga que distribuye las solicitudes de
inferencia, lo que le permite escalar horizontalmente para satisfacer la
demanda cambiante de los clientes. La infraestructura de la empresa permite
realizar inferencias en vivo de imágenes, con datos geoespaciales convertidos
en datos estructurados procesables en dos segundos.
En busca de la escala
Gracias a su membresía en NVIDIA Inception, la compañía ha estado
experimentando recientemente con el sistema de IA NVIDIA DGX A100 para entrenar
redes más grandes en conjuntos de datos más grandes. Jason Erickson, director
de ingeniería de plataformas de CAPE Analytics, dijo que la experiencia con el
DGX A100 ha demostrado "lo que podríamos lograr potencialmente si
tuviéramos recursos ilimitados".
"Hemos sido muy afortunados de ser parte del programa Inception de
NVIDIA desde 2017, que nos ha brindado la oportunidad de probar nuevas ofertas
de NVIDIA, incluidos los sistemas de ciencia de datos GPU y DGX A100, mientras
nos relacionamos con la comunidad NVIDIA en general", dijo Farzaneh.
CAPE Analytics tiene toda la motivación para buscar una mayor escala.
Cummings dijo que pasó el año pasado enfocado en expandirse desde la
suscripción de seguros a los mercados de bienes raíces e hipotecas, donde
existe una demanda para integrar datos sobre el estado de la propiedad en las
herramientas que determinan el valor de la vivienda. La compañía también acaba
de anunciar que está impulsando un nuevo modelo de valoración automatizado
basado en datos geoespaciales.
Con tantos mercados potenciales para explorar, CAPE Analytics tiene que
seguir empujando los límites.
“El aprendizaje automático es un mundo en rápido movimiento. Todos los
días hay nuevos papeles y nuevos métodos y nuevos modelos ”, dijo Farzaneh.
"Solo estamos tratando de mantenernos a la vanguardia".
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