HORUS

Intelligenza Artificiale, Computer vision e Object Recognition

Una piattaforma specifica per il settore assicurativo.

Un sistema di motori di analisi delle immagini basato su reti neurali artificiali ricorrenti che effettua controlli antifrode, estrapola e contestualizza informazioni e quantifica i danni del sinistro auto.

Cos’è Horus?

Una piattaforma di motori intelligenti costituiti da reti neurali artificiali ricorrenti, specifica per il settore assicurativo.

Grazie a complessi processi basati su tecniche di Intelligenza Artificiale, Computer vision e Object Recognition, Horus si occupa di individuare, riconoscere, interpretare, classificare, controllare e rendere fruibili i dati contenuti nelle immagini analizzate.

Horus ha tre anime, nate per rispondere a tre particolari compiti

HORUS CAPTURE

estrarre informazioni da documenti di qualsiasi struttura e complessità in dati pronti ad essere utilizzati nell’impresa, in formato digitale o elettronico

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HORUS ANALYTICS

analizzare immagini e documenti per rilevare anomalie, manipolazioni grafiche, incoerenze visive e garantirne l’univocità su db e online

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HORUS DAMAGES

riconoscere le parti danneggiate del veicolo sinistrato fotografato ed effettuare una stima automatica dei costi di riparazione in tempo reale

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Come funziona Horus

Lo scopo principale di HORUS è individuare le informazioni visive contenute nell’immagine e trasformarle in informazioni digitali gestibili per gli usi più diversificati.

E’ sufficiente uno smartphone per inviare il documento ad HORUS e sottoporlo ad un’approfondita analisi automatica.

Utilizzando algoritmi di autoapprendimento, data mining, riconoscimento di pattern, signal processing e con il supporto delle più avanzate tecnologie hardware, Horus effettua sulle immagini una serie di attività partendo da quelle semplici per arrivare a elaborazioni sempre più complesse, imitando le modalità del cervello umano.

Snellire e velocizzare grazie all’Intelligenza Artificiale

L’automazione attraverso l’intelligenza artificiale porta con sé una significativa opportunità di ottimizzazione dei processi decisionali e riduzione dei costi di gestione ed è pertanto destinata a permeare tutti gli aspetti del business assicurativo, permettendo ai dipendenti e alle organizzazioni di concentrarsi di più su attività di maggior valore nonchè su lavori che richiedono più immaginazione e creatività.

L’assegnazione di attività ripetitive e a basso valore aggiunto a strumenti e tecnologie “intelligenti” non solo comporta un miglioramento dell’efficienza dei processi, garantisce soprattutto la conformità alle richieste normative ormai sempre più severe per verificabilità, sicurezza, qualità dei dati e resilienza operativa.

ICG offre soluzioni di Intelligenza Artificiale e Machine Learning su misura per i Player Assicurativi

ICG supporta le aziende nello sfruttare le potenzialità dell’Intelligenza Artificiale per implementare soluzioni specifiche di settore. Grazie alle competenze consolidate durante la realizzazione di numerosi PoCs con tecnologie di ultima generazione, può considerarsi all’avanguardia su questi temi che segneranno inevitabilmente il futuro più prossimo del mondo delle Assicurazioni.

Horus
Un sistema di motori di analisi delle immagini basato su reti neurali artificiali ricorrenti che effettua controlli antifrode, estrapola e contestualizza informazioni (grazie ad un OCR intelligente) e quantifica i danni del sinistro auto tramite la fotografia dei danni in maniera totalmente automatica.
Methis
Motore di Workflow intelligente che sfrutta la potenza dell'IA cognitiva per fornire strumenti analitici e di collaborazione sempre più sofisticati che contribuiscono a garantire che le persone giuste lavorino a livelli ottimali di efficienza. Osserva, apprende e infine automatizza i processi basandosi sulle migliori pratiche.
Inext
Piattaforma digitale modulare, multi-canale, multi-ramo, multi-istituto e multi-compagnia integrata con Intelligenza Artificiale, in grado di dialogare con il Cliente, indirizzandolo verso la migliore soluzione assicurativa, snellendo le operazioni di emissione delle polizze, che si tratti di canale diretto, agenziale o bancario.
A-BOT
Assistente virtuale con interfaccia vocale per garantire ai propri assicurati una customer experience personalizzata attiva H24. A-BOT è un’intelligenza artificiale (AI) dotata di un sistema vocale all’avanguardia in grado di interagire su smartphone, tablet, social networks, call centers e siti web.

HORUS CAPTURE

digitalizzazione intelligente dei documenti e automatizzazione dei processi documentali


Un’innovativa piattaforma in grado di interpretare ed elaborare dati provenienti da tutti i tipi di documenti, inclusi formati di documentazione cartacea (acquisita tramite scanner o fotografia) o digitale, strutturati e non strutturati, immagini, allegati email e corpo dei messaggi.

Grazie alla digitalizzazione intelligente dei documenti e all’automatizzazione dei processi documentali, trasforma i documenti in valore per l’azienda, catturando e convalidando informazioni in qualsiasi formato nel punto di impiego.

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HORUS ANALYTICS

Combattere le frodi assicurative legate a falsi documentali


Una piattaforma di Intelligenza Artificiale che si occupa di analizzare immagini e documenti di qualsiasi struttura e complessità per riconoscere manipolazioni grafiche, incoerenze visive, verificare l’univocità dell’immagine all’interno del DB, controllare che l’immagine non sia presente in internet. Per combattere le frodi assicurative legate a falsi documentali.

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HORUS DAMAGES

STIMA AUTOMATICA DEI COSTI DI RIPARAZIONE IN TEMPO REALE


Intelligenza Artificiale, Computer vision e Object Recognition per riconoscere le parti danneggiate del veicolo fotografato, distinguere tra danni pesanti e leggeri ed effettuare una iniziale stima della riparazione sia in termini di costi che di tempi, canalizzando in maniera totalmente automatica sinistri complessi e sinistri di massa.

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I modelli di apprendimento delle reti neurali

Affinché questo processo risulti performante è necessario “addestrare” le reti neurali, ossia fare in modo che apprendano come comportarsi nel momento in cui andrà risolto un problema ingegneristico, come per esempio il riconoscimento di un essere umano dall’analisi delle immagini (attraverso per esempio la tecnologia del riconoscimento facciale).

Una rete neurale di fatto si presenta come un sistema “adattivo” in grado di modificare la sua struttura (i nodi e le interconnessioni) basandosi sia su dati esterni sia su informazioni interne che si connettono e passano attraverso la rete neurale durante la fase di apprendimento e ragionamento.

La rivoluzione apportata dal Deep Learning è evidente su molteplici fronti, tanto che a partire dal 2015 algoritmi che sfruttano reti neurali profonde hanno superato le capacità dell’uomo in semplici task come il riconoscimento di immagini e la trascrizione di audio in testo.

I meriti del Deep Learning vanno ricercati nella capacità di ottenere risultati sempre migliori aumentando la complessità della rete neurale o aggiungendo dati non strutturati in input al modello. Dal punto di vista delle performance, la possibilità di sfruttare GPU per computazioni massive ha inoltre favorito l’introduzione di algoritmi più complicati in ambienti di produzione.

Insurtech e dintorni

INTELLIGENZA ARTIFICIALE E MACHINE LEARNING

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