WO2023052654A1 - Automated home claims rating system - Google Patents
Automated home claims rating system Download PDFInfo
- Publication number
- WO2023052654A1 WO2023052654A1 PCT/ES2021/070702 ES2021070702W WO2023052654A1 WO 2023052654 A1 WO2023052654 A1 WO 2023052654A1 ES 2021070702 W ES2021070702 W ES 2021070702W WO 2023052654 A1 WO2023052654 A1 WO 2023052654A1
- Authority
- WO
- WIPO (PCT)
- Prior art keywords
- subsystem
- conversational
- damage
- capture
- processing modules
- Prior art date
Links
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 21
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims abstract description 17
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 claims abstract description 13
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims abstract description 13
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims abstract description 9
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 claims abstract description 4
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 13
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 12
- 238000013136 deep learning model Methods 0.000 claims description 10
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 3
- 230000004075 alteration Effects 0.000 claims description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 claims description 2
- 239000003973 paint Substances 0.000 claims description 2
- 238000012797 qualification Methods 0.000 claims description 2
- 238000012552 review Methods 0.000 description 4
- 230000009471 action Effects 0.000 description 3
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 3
- 239000000654 additive Substances 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 239000003795 chemical substances by application Substances 0.000 description 1
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000007689 inspection Methods 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 238000010422 painting Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
- G06Q40/08—Insurance
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/10—Office automation; Time management
Definitions
- the first visit is usually only for inspection and on very rare occasions the repair is carried out.
- a data inference and enrichment subsystem (3) made up of a few second processing modules with the ability to communicate with other processing modules, preferably HTTPS, whose source of information is the images captured by the conversational capture and capture subsystem of images (1), where these second processing modules have a program in which, through Artificial Intelligence, a probability distribution is obtained for each of the possible causes. Based on these probabilities, the system displays the one with the highest probability, having a minimum probability limit that means that it is not displayed.
- An anti-fraud alert subsystem (2A) made up of third-party processing modules with the ability to communicate with other processing modules, preferably HTTPS, whose source of information is the images captured by the conversational capture and image capture subsystem ( 1), where these third-party processing modules have a program in which, through models for each possible type of fraud that can be detected by the system, it is capable of: o Detect the alteration of images in an image processor. o Detect if the photos have been taken on the screens of other devices. o Detect if the photos or evidence have been taken in different properties.
- a Management subsystem (4) is made up of a second web application server and a second data computing server, which stores all the data obtained in the previous components, they are capable of communicating with the outside world through a protocol
- HPPTS has as sources of information the data obtained from the conversational flow of the conversational capture and image capture subsystem (1), the anti-fraud alerts generated by the anti-fraud alert subsystem (2A) and the data obtained by the inference and subsystem. data enrichment (3)
- the data inference and enrichment subsystem (3) is capable of giving recommendations on the treatment of the claim.
- the system is capable of giving two types of recommendations:
Abstract
Automated home accident assessment system which, by means of visual artificial intelligence based on machine learning, is capable of inferring the cause of the damage, the level of severity, the type of professional to be called in first, analysis of whether the intervention of an expert is necessary, and management of the files, all carried out automatically based on information gathered from the conversational flow and the visual evidence collected, comprising: - a conversational capture and image capture subsystem; - a damage detection subsystem comprising two deep learning modules and a machine learning module; - an inference and data enrichment subsystem, from which the following are obtained: types of damage identified, cause of damage, level of severity, recommendation; - an anti-fraud alert subsystem; and - a management subsystem. All of these are implemented either on a web application server or in processing modules.
Description
SISTEMA DE VALORACIÓN AUTOMATIZADO DE SINIESTROS EN EL HOGAR AUTOMATED ASSESSMENT SYSTEM FOR HOME CLAIMS
DESCRIPCIÓN DESCRIPTION
OBJETO DE LA INVENCIÓN OBJECT OF THE INVENTION
Es objeto de la presente invención, tal y como el título de la invención establece, un sistema de valoración automatizado de siniestros en el hogar, es decir, hace referencia a un sistema que por medio de Inteligencia Artificial Visual basado en Machine Learning es capaz de inferir la causa que produce los daños, el nivel de gravedad, el tipo de profesional que debe acudir en primer lugar, análisis de si es necesaria la intervención de un perito y gestión de los expedientes todo ello de forma automática a partir de la información recopilada a partir del flujo conversacional y de la evidencia visual recogida. The object of the present invention, as the title of the invention establishes, is an automated assessment system for home claims, that is, it refers to a system that, by means of Visual Artificial Intelligence based on Machine Learning, is capable of infer the cause that produces the damage, the level of severity, the type of professional who should go in the first place, analysis of whether the intervention of an expert is necessary and management of the files, all automatically based on the information collected from the conversational flow and the visual evidence collected.
Caracteriza a la presente invención el empleo de aplicaciones web, sistemas de inteligencia artificial basados en Machine Learning y diferentes módulos con capacidad de comunicarse con otros módulos consiguiendo un sistema de valoración automatizado de siniestros en el hogar. The present invention is characterized by the use of web applications, artificial intelligence systems based on Machine Learning and different modules with the ability to communicate with other modules, achieving an automated assessment system for home claims.
Por lo tanto, la presente invención se circunscribe dentro del ámbito de los sistemas que emplean inteligencia artificial para realizar procesos automáticos de valoración y gestión de acciones. Therefore, the present invention is circumscribed within the scope of systems that use artificial intelligence to carry out automatic processes of valuation and management of actions.
ANTECEDENTES DE LA INVENCIÓN BACKGROUND OF THE INVENTION
En el estado de la técnica es conocido el proceso llevado a cabo por los usuarios de los seguros ante un siniestro en una de sus propiedades. En primer lugar deben llamar la compañía aseguradora haciendo una primera notificación del siniestro, tratando de identificar el tipo y magnitud del siniestro, debiendo la operadora decidir, con tan solo la información aportada en la conversación mantenida decidir el tipo de actuación necesaria en un primer momento, hecho que pudiera ser erróneo ya que en ocasiones, el profesional o bien esta sobrecualificado (enviando por ejemplo un
perito para siniestros muy sencillos en los que la causa y la solución más adecuada de reparación es muy clara), o bien enviando al profesional equivocado (enviando un fontanero cuando sólo se necesitan los servicios del pintor). In the state of the art, the process carried out by insurance users in the event of a loss in one of their properties is known. In the first place, they must call the insurance company making a first notification of the accident, trying to identify the type and magnitude of the accident, and the operator must decide, with only the information provided in the conversation, to decide the type of action necessary at first , a fact that could be wrong, since sometimes the professional is either overqualified (sending, for example, a expert for very simple accidents in which the cause and the most appropriate repair solution is very clear), or by sending the wrong professional (sending a plumber when only the services of the painter are needed).
Como consecuencia en el proceso actual: As a consequence in the current process:
- la primera visita asuele ser únicamente de inspección y en rarísimas ocasiones se lleva a cabo la reparación. - The first visit is usually only for inspection and on very rare occasions the repair is carried out.
- el proceso es altamente ineficiente y produce un coste innecesario para la compañía y alargar el proceso de resolución para el usuario final. - The process is highly inefficient and produces an unnecessary cost for the company and lengthens the resolution process for the end user.
Sin embargo, en todo el proceso conversacional con el agente telefónico no es posible inferir la causa que produce los daños, ni el nivel de gravedad del siniestro, ni la recomendación sobre el tipo de profesional que debe acudir en primer lugar, así como la recomendación sobre si es necesaria la intervención de un perito y gestionar los expedientes del siniestro. However, in the entire conversational process with the telephone agent, it is not possible to infer the cause that produces the damage, nor the level of severity of the accident, nor the recommendation on the type of professional that should be seen in the first place, as well as the recommendation on whether the intervention of an expert is necessary and manage the files of the accident.
Tampoco es posible a posteriori una gestión automatizada de los expedientes del siniestro ni la revisión de los resultados de la detección de daños realizada, ni la inferencia de la causa, ni descargar informes y revisar alertas antifraude. It is also not possible to post-fact automated management of the claim files or the review of the results of the damage detection carried out, or the inference of the cause, or downloading reports and reviewing anti-fraud alerts.
Por lo tanto, es objeto de la presente invención superar los inconvenientes apuntados de falta de eficiencia en el proceso que las compañías aseguradoras desencadenan cuando se produce un siniestro asegurando que se toman las decisiones más óptimas desde el primer momento , desarrollando un sistema de valoración automatizado de siniestros en el hogar como el que a continuación se describe y queda recogido en su esencialidad en la reivindicación primera que además permita la gestión de los expedientes de forma automatizada. Therefore, it is the object of the present invention to overcome the indicated drawbacks of lack of efficiency in the process that insurance companies trigger when a claim occurs, ensuring that the most optimal decisions are made from the first moment, developing an automated valuation system. of accidents in the home such as the one described below and is included in its essence in the first claim that also allows the management of the files in an automated way.
DESCRIPCIÓN DE LA INVENCIÓN DESCRIPTION OF THE INVENTION
El objeto de la presente invención queda recogido en su esencialidad en la reivindicación independiente y las diferentes realizaciones están recogidas en las reivindicaciones dependientes.
La presente invención tiene por objeto un sistema de valoración automatizado de siniestros en el hogar que comprende: The object of the present invention is collected in its essentials in the independent claim and the different embodiments are included in the dependent claims. The object of the present invention is an automated assessment system for home claims that comprises:
- Un subsistema de Captura conversacional y de captura de imágenes donde en la captura conversacional se usa un sistema con un flujo conversacional para obtener datos descriptivos para ser analizados, mientras que en la captura de imágenes se efectúan capturas multimedia y otros datos para ser analizados. - A conversational capture and image capture subsystem where in conversational capture a system with a conversational flow is used to obtain descriptive data to be analyzed, while in image capture multimedia captures and other data are made to be analyzed.
Comprende una aplicación web, sin necesidad de registro ni instalación, a la que sus usuarios asegurados pueden acceder a través de un simple enlace que recibirás vía SMS, email u otro sistema de mensajería para poder recoger las evidencias de los daños producidos en el siniestro. En el proceso conversacional se combinan un flujo conversacional junto con un proceso de foto-captura de los daños que combina fotos de contexto y fotos de detalle. It comprises a web application, without the need for registration or installation, which its insured users can access through a simple link that you will receive via SMS, email or another messaging system in order to collect evidence of the damage produced in the accident. In the conversational process, a conversational flow is combined with a photo-capture process of the damage that combines context photos and detail photos.
- Un subsistema de detección de daños que comprende dos módulos de Deep Learning en los que se efectúa un análisis visual para extracción de características visuales de los daños y comprende además un módulo de Machine Learning en el que se calcula e infiere la causa del siniestro a partir de las características visuales de información estructurada. - A damage detection subsystem that includes two Deep Learning modules in which a visual analysis is carried out to extract visual characteristics of the damage and also includes a Machine Learning module in which the cause of the accident is calculated and inferred. from the visual characteristics of structured information.
- Un subsistema de Inferencia y enriquecimiento de datos en el que a partir de los resultados obtenidos por el módulo de Machine Learning este subsistema infiere, calcula, enriquece y estructura los siguientes tipos de datos: tipos de daños identificados, causa que lo produce, nivel de gravedad, recomendación del profesional a reparar y recomendación sobre la necesidad de intervención del perito. - A data inference and enrichment subsystem in which, based on the results obtained by the Machine Learning module, this subsystem infers, calculates, enriches and structures the following types of data: types of damage identified, cause that produces it, level of seriousness, recommendation of the professional to repair and recommendation on the need for expert intervention.
- Un subsistema de alertas antifraude en el que se efectúa un análisis de detección antifraude basándose en parámetros tales como: reglas para la identificación de imágenes alteradas, geolocalización, fotos tomadas a pantalla.
- Un subsistema de Gestión que recibe la información del subsistema de alertas antifraude y del subsistema de inferencia y enriquecimiento de datos, siendo una aplicación web con acceso restringido a usuarios en la que es posible: gestionar los expedientes; revisar información y fotos aportadas; revisar los resultados de los módulos de Inteligencia Artificial, Descargar informes y revisar alertas antifraude. - An anti-fraud alert subsystem in which an anti-fraud detection analysis is carried out based on parameters such as: rules for the identification of altered images, geolocation, photos taken on the screen. - A Management subsystem that receives information from the anti-fraud alert subsystem and from the data inference and enrichment subsystem, being a web application with restricted access to users in which it is possible to: manage files; review information and photos provided; Review the results of the Artificial Intelligence modules, Download reports and review anti-fraud alerts.
Gracias a los elementos descritos, su interconexión y las características funcionales de los mismos es posible conseguir de forma automática: Thanks to the elements described, their interconnection and their functional characteristics, it is possible to automatically achieve:
- Identificación automática de los daños - Automatic damage identification
- La causa que produce los daños, - The cause of the damage,
- El nivel de gravedad del siniestro, - The level of severity of the accident,
- La recomendación sobre el tipo de profesional que debe acudir en primer lugar, - The recommendation on the type of professional that should be seen in the first place,
- La recomendación sobre si es necesaria la intervención de un perito y - The recommendation on whether the intervention of an expert is necessary and
- Gracias a nuestro proceso de captura de evidencias, y a la automatización de la identificación del daño, y de la inferencia de la causa y de la acción recomendada, se permite una gestión optimizada de la primera etapa de resolución de un siniestro, que es clave para acortar los tiempos y optimizar los márgenes operativos. - Thanks to our evidence capture process, and the automation of the identification of the damage, and the inference of the cause and the recommended action, an optimized management of the first stage of resolution of a claim is allowed, which is key to shorten times and optimize operating margins.
Salvo que se indique lo contrario, todos los elementos técnicos y científicos usados en la presente memoria poseen el significado que habitualmente entiende un experto normal en la técnica a la que pertenece esta invención. En la práctica de la presente invención se pueden usar procedimientos y materiales similares o equivalentes a los descritos en la memoria. Unless otherwise indicated, all technical and scientific elements used herein have the meaning that is usually understood by a normal person skilled in the art to which this invention pertains. Similar or equivalent procedures and materials to those described herein may be used in the practice of the present invention.
A lo largo de la descripción y de las reivindicaciones la palabra “comprende” y sus variantes no pretenden excluir otras características técnicas, aditivos, componentes o pasos. Para los expertos en la materia, otros objetos, ventajas y características de la invención se desprenderán en parte de la descripción y en parte de la práctica de la invención.
EXPLICACIÓN DE LAS FIGURAS Throughout the description and claims, the word "comprises" and its variants are not intended to exclude other technical characteristics, additives, components or steps. For those skilled in the art, other objects, advantages, and features of the invention will emerge in part from the description and in part from the practice of the invention. EXPLANATION OF THE FIGURES
Para complementar la descripción que se está realizando y con objeto de ayudar a una mejor comprensión de las características de la invención, de acuerdo con un ejemplo preferente de realización práctica de la misma, se acompaña como parte integrante de dicha descripción, un juego de dibujos en donde con carácter ilustrativo y no limitativo, se ha representado lo siguiente. To complement the description that is being made and in order to help a better understanding of the characteristics of the invention, according to a preferred example of its practical embodiment, a set of drawings is attached as an integral part of said description. where with an illustrative and non-limiting nature, the following has been represented.
En la figura 1 , podemos observar un esquema general del sistema y subsistemas que forma parte del mismo que permite valoración automatizada de siniestros en el hogar. In figure 1, we can see a general scheme of the system and subsystems that are part of it that allow automated valuation of claims in the home.
En la figura 2, podemos observar un esquema del subsistema de Inteligencia Artificial capaz de identificar continente y si está o no dañado, además de inferir la causa que origina el siniestro de forma automática a partir de la información recopilada a partir del flujo conversacional y de la evidencia visual recogida. In figure 2, we can see a scheme of the Artificial Intelligence subsystem capable of identifying the container and whether or not it is damaged, in addition to inferring the cause that originates the accident automatically from the information collected from the conversational flow and from collected visual evidence.
REALIZACIÓN PREFERENTE DE LA INVENCIÓN PREFERRED EMBODIMENT OF THE INVENTION
A la vista de las figuras se describe seguidamente un modo de realización preferente de la invención propuesta. In view of the figures, a preferred embodiment of the proposed invention is described below.
En la figura 1 podemos observar que el sistema de valoración automatizado de siniestros en el hogar comprende: In figure 1 we can see that the automated assessment system for home claims includes:
- Un subsistema de Captura conversacional y de captura de imágenes (1) compuesto por un primer servidor de aplicaciones web y un primer servidor de cómputo de datos, que dirige un flujo conversacional basado en reglas preestablecidas. - A conversational capture and image capture subsystem (1) made up of a first web application server and a first data computing server, which directs a conversational flow based on pre-established rules.
- Un subsistema de detección de daños (2) compuesto por unos primeros módulos de procesamiento con capacidad de comunicarse con otros módulos de procesamiento, preferentemente HTTPS, donde en estos primeros
módulos de procesamiento se alojan programas de Inteligencia Artificial Visual basado en un modelo de Machine Learning (2.1 ) y dos modelos de Deep Learning (2.2) o Visual Intelligence, capaces de identificar continente y si está o no dañado, además de inferir la causa que origina el siniestro de forma automática a partir de la información recopilada a partir del flujo conversacional y de la evidencia visual recogida. Este subsistema tiene como fuentes de información: o Preguntas y respuestas a partir del flujo conversacional mantenido. o Recogida de imágenes capturas en el subsistema de captura de imágenes (1 ). - A damage detection subsystem (2) made up of some first processing modules with the ability to communicate with other processing modules, preferably HTTPS, where in these first Processing modules house Visual Artificial Intelligence programs based on a Machine Learning (2.1) model and two Deep Learning (2.2) or Visual Intelligence models, capable of identifying the container and whether or not it is damaged, in addition to inferring the cause that automatically causes the claim based on the information collected from the conversational flow and the visual evidence collected. This subsystem has as sources of information: o Questions and answers from the conversational flow maintained. o Collection of captured images in the image capture subsystem (1).
- Un subsistema de Inferencia y enriquecimiento de datos (3) compuesto por unos segundos módulos de procesamiento con capacidad de comunicarse con otros módulos de procesamiento, preferentemente HTTPS, que tiene como fuente de información las imágenes capturas por el subsistema de captura conversacional y de captura de imágenes (1), donde estos segundos módulos de procesamiento cuentan con un programa en el que mediante Inteligencia Artificial se obtiene una distribución de probabilidades para cada una de las posibles causas. En función de estas probabilidades el sistema visualiza aquella con mayor probabilidad habiendo un límite mínimo de probabilidad que hace que no se muestre. - A data inference and enrichment subsystem (3) made up of a few second processing modules with the ability to communicate with other processing modules, preferably HTTPS, whose source of information is the images captured by the conversational capture and capture subsystem of images (1), where these second processing modules have a program in which, through Artificial Intelligence, a probability distribution is obtained for each of the possible causes. Based on these probabilities, the system displays the one with the highest probability, having a minimum probability limit that means that it is not displayed.
- Un subsistema de alertas antifraude (2A) compuesto por unos terceros módulos de procesamiento con capacidad de comunicarse con otros módulos de procesamiento, preferentemente HTTPS, que tiene como fuente de información las imágenes capturas por el subsistema de captura conversacional y de captura de imágenes (1 ), donde estos terceros módulos de procesamiento cuentan con un programa en el que mediante modelos para cada tipo posible de fraude que pueden ser detectados por el sistema¡ es capaz de:
o Detectar la alteración de imágenes en un procesador de imágenes. o Detectar si las fotos han sido tomadas en pantallas de otros dispositivos. o Detectar si las fotos o evidencias han sido tomadas en propiedades distintas. - An anti-fraud alert subsystem (2A) made up of third-party processing modules with the ability to communicate with other processing modules, preferably HTTPS, whose source of information is the images captured by the conversational capture and image capture subsystem ( 1), where these third-party processing modules have a program in which, through models for each possible type of fraud that can be detected by the system, it is capable of: o Detect the alteration of images in an image processor. o Detect if the photos have been taken on the screens of other devices. o Detect if the photos or evidence have been taken in different properties.
En caso de detección de un posible fraude este subsistema genera una alerta. In case of detection of possible fraud, this subsystem generates an alert.
- Un subsistema de Gestión (4) está compuesto por un segundo servidor de aplicaciones web y un segundo servidor de cómputo de datos, el cual se almacena todos los datos obtenidos en los componentes anteriores, son capaces de comunicarse con el mundo exterior mediante un protocolo HPPTS, tiene como fuentes de información los datos obtenidos del flujo conversacional del subsistema de Captura conversacional y de captura de imágenes (1), las alertas antifraude generadas por el subsistema de alertas antifraude (2A) y los datos obtenidos por el subsistema de Inferencia y enriquecimiento de datos (3) - A Management subsystem (4) is made up of a second web application server and a second data computing server, which stores all the data obtained in the previous components, they are capable of communicating with the outside world through a protocol HPPTS has as sources of information the data obtained from the conversational flow of the conversational capture and image capture subsystem (1), the anti-fraud alerts generated by the anti-fraud alert subsystem (2A) and the data obtained by the inference and subsystem. data enrichment (3)
El subsistema de Captura conversacional y de captura de imágenes (1 ) el flujo conversacional que tiene lugar gracias al programa alojado en el primer servidor de aplicación web comprende las siguientes etapas: The conversational capture and image capture subsystem (1) the conversational flow that takes place thanks to the program hosted on the first web application server comprises the following stages:
1 . Flujo conversacional introductorio. 1 . Introductory conversational flow.
2. Segmento discriminatorio por caso de uso: agua / otros tipos. 2. Discriminatory segment by case of use: water / other types.
3. Segmento inteligente: a. Se pregunta la ubicación de los daños en la vivienda. b. De ser identificable, se pregunta el tipo de daño. c. Se efectúa la captura de fotos guiada. d. Se efectúan preguntas adicionales que puedan indicar el origen del daño.
4. Se confirman los datos obtenidos para ser enviados al sistema de análisis3. Smart segment: a. The location of the damage to the home is questioned. b. If identifiable, the type of damage is asked. c. Guided photo capture is performed. d. Additional questions are asked that may indicate the origin of the damage. 4. The data obtained are confirmed to be sent to the analysis system
5. Se da la opción para evaluar la interacción con el sistema 5. The option is given to evaluate the interaction with the system
6. Acaba el flujo conversacional 6. End the conversational flow
Al acabar el Paso 4 del flujo conversacional, el sistema envía los datos obtenidos del flujo conversacional para ser analizados por el subsistema de detección de daños por agua en pintura. At the end of Step 4 of the conversational flow, the system sends the data obtained from the conversational flow to be analyzed by the paint water damage detection subsystem.
En la figura 2 que muestra el esquema del subsistema de Inteligencia Artificial capaz de identificar continente y si está o no dañado, además de inferir la causa que origina el siniestro de forma automática a partir de la información recopilada a partir del flujo conversacional y de la evidencia visual recogida, se observa que comprende: Figure 2 shows the scheme of the Artificial Intelligence subsystem capable of identifying the container and whether or not it is damaged, in addition to inferring the cause of the accident automatically from the information collected from the conversational flow and the visual evidence collected, it is observed that it includes:
- Un modelo de Deep Learning (2.2) que a su vez comprende: o un primer modelo de Deep Learning (2.2.1 ) que a partir de las imágenes de detalle donde se visualizan los daños generados proporciona características/variables visuales con potencial predictivo para la inferencia de la causa del siniestro, que se aportan al modelo de Machine Learning. o Un segundo modelo de Deep Learning (2.2.2) que a partir de las imágenes es capaz de identificar el continente de la propiedad presente, y si está o no dañado. Esta información tiene también carácter predictivo para la inferencia de la causa que se incorpora al modelo de Machine Learning. - A Deep Learning model (2.2) that in turn comprises: o A first Deep Learning model (2.2.1) that, based on the detailed images where the damage generated is displayed, provides visual characteristics/variables with predictive potential for the inference of the cause of the accident, which are contributed to the Machine Learning model. o A second Deep Learning model (2.2.2) that, based on the images, is capable of identifying the container of the present property, and whether or not it is damaged. This information also has a predictive nature for the inference of the cause that is incorporated into the Machine Learning model.
- Un modelo de Machine Learning (2.1 ) se trata de un modelo de tipo clasificador de Inteligencia Artificial que a partir de la información del primer modelo de Deep Learning (2.2.1 ) y del segundo modelo de Deep Learning (2.2.2), junto con la información aportada por el asegurado a partir del formulario, genera de forma automática mediante unos medios de
procesamiento una distribución de probabilidades para posibles causas que originaron el siniestro. - A Machine Learning model (2.1) is an Artificial Intelligence classifier model that, based on the information from the first Deep Learning model (2.2.1) and the second Deep Learning model (2.2.2), together with the information provided by the insured from the form, automatically generates through means of processing a distribution of probabilities for possible causes that originated the accident.
El subsistema de Inferencia y enriquecimiento de datos (3) obtiene una distribución de probabilidades para cada una de las posibles causas. En función de estas probabilidades el sistema visualiza aquella con mayor probabilidad habiendo un límite mínimo de probabilidad que hace que no se muestre. The Inference and data enrichment subsystem (3) obtains a probability distribution for each of the possible causes. Based on these probabilities, the system displays the one with the highest probability, having a minimum probability limit that means that it is not displayed.
Para el cálculo del nivel de gravedad del siniestro, el subsistema de inferencia y enriquecimiento (3), basándose en los datos obtenidos en los componentes anteriores, es capaz de calificar los daños en una escala de gravedad de menor a mayor. El sistema usa vahos parámetros para la calificación. Los parámetros considerados en la clasificación incluyen evaluaciones como: To calculate the severity level of the claim, the inference and enrichment subsystem (3), based on the data obtained in the previous components, is capable of classifying the damage on a severity scale from minor to major. The system uses several parameters for the qualification. The parameters considered in the classification include evaluations such as:
• Causa del siniestro. • Cause of the accident.
• Lugar de la causa del siniestro. • Place of the cause of the accident.
• Número de instancias afectadas en la propiedad. • Number of instances affected on the property.
• La existencia de daños a otras propiedades. • The existence of damage to other properties.
• La existencia de daños a otros elementos además de la pintura. • The existence of damage to other elements besides the painting.
Para poder establecer las recomendaciones el subsistema de inferencia y enriquecimiento (3) de datos es capaz de dar recomendaciones sobre el tratamiento del siniestro. El sistema es capaz de dar dos tipos de recomendaciones: In order to establish the recommendations, the data inference and enrichment subsystem (3) is capable of giving recommendations on the treatment of the claim. The system is capable of giving two types of recommendations:
• Si es necesaria la visita de un perito para profundizar en la resolución del siniestro. • If the visit of an expert is necessary to deepen the resolution of the claim.
• El tipo de profesional necesario para solventar el siniestro. • The type of professional necessary to settle the claim.
Para poder establecer una recomendación sobre si es necesaria la intervención de un perito se basa en los datos de daños, su complejidad, gravedad y las causas detectadas.
Para establecer la recomendación sobre el tipo de profesional que debe intervenir primero se basa en los datos de daños y causas detectadas, el sistema efectúa un análisis para inferir qué tipo de profesional es el debería intervenir para solventar el siniestro. In order to establish a recommendation on whether the intervention of an expert is necessary, it is based on the damage data, its complexity, severity and the causes detected. In order to establish the recommendation on the type of professional that should intervene first, it is based on the data of damages and detected causes, the system carries out an analysis to infer what type of professional it is that should intervene to solve the claim.
Finalmente, para la estructuración de datos el subsistema de inferencia y enriquecimiento de datos (3) cuenta con un módulo de estructuración de datos que recibe los resultados del resto de módulos de este componente, estructura los datos y los almacena en el subsistema de gestión (4). Finally, for data structuring, the data inference and enrichment subsystem (3) has a data structuring module that receives the results of the other modules of this component, structures the data, and stores them in the management subsystem ( 4).
El subsistema de Gestión (4) tiene como fuentes de información los datos obtenidos del flujo conversacional del subsistema de Captura conversacional y de captura de imágenes (1), las alertas antifraude generadas por el subsistema de alertas antifraude (2A) y los datos obtenidos por el subsistema de Inferencia y enriquecimiento de datos (3). The Management subsystem (4) has as sources of information the data obtained from the conversational flow of the conversational Capture and image capture subsystem (1), the anti-fraud alerts generated by the anti-fraud alert subsystem (2A) and the data obtained by the inference and data enrichment subsystem (3).
El subsistema de gestión (4) permite: The management subsystem (4) allows:
• Obtener un listado de los casos y filtrarlos por su estado u otros parámetros. • Obtain a list of cases and filter them by their status or other parameters.
• Obtener los detalles de un caso específico. • Get the details of a specific case.
• Crear un caso, iniciando el proceso del flujo conversacional con un destinatario. • Create a case, starting the conversational flow process with a recipient.
• Modificar, actualizar y operar sobre un caso existente. • Modify, update and operate on an existing case.
Descrita suficientemente la naturaleza de la presente invención, así como la manera de ponerla en práctica, se hace constar que, dentro de su esencialidad, podrá ser llevada a la práctica en otras formas de realización que difieran en detalle de la indicada a título de ejemplo, y a las cuales alcanzará igualmente la protección que se recaba, siempre que no altere, cambie o modifique su principio fundamental.
Having sufficiently described the nature of the present invention, as well as the manner of putting it into practice, it is stated that, within its essential nature, it may be put into practice in other embodiments that differ in detail from the one indicated by way of example. , and to which the protection that is sought will also reach, as long as it does not alter, change or modify its fundamental principle.
Claims
1.- Sistema de valoración automatizado de siniestros en el hogar caracterizado porque comprende: 1.- Automated assessment system for home claims characterized in that it includes:
- Un subsistema de Captura conversacional y de captura de imágenes (1) compuesto por un primer servidor de aplicaciones web y un primer servidor de cómputo de datos, que dirige un flujo conversacional basado en reglas preestablecidas. - A conversational capture and image capture subsystem (1) made up of a first web application server and a first data computing server, which directs a conversational flow based on pre-established rules.
- Un subsistema de detección de daños (2) compuesto por unos primeros módulos de procesamiento con capacidad de comunicarse con otros módulos de procesamiento, preferentemente HTTPS, donde en estos primeros módulos de procesamiento se alojan programas de Inteligencia Artificial Visual basado en un modelo de Machine Learning (2.1 ) y dos modelos de Deep Learning (2.2) o Visual Intelligence, capaces de identificar continente y si está o no dañado, además de inferir la causa origina el siniestro de forma automática a partir de la información recopilada a partir del flujo conversacional y de la evidencia visual recogida. Este subsistema tiene como fuentes de información: o Preguntas y respuestas a partir del flujo conversacional mantenido. o Recogida de imágenes capturas en el subsistema de captura de imágenes (1 ). - A damage detection subsystem (2) made up of some first processing modules with the ability to communicate with other processing modules, preferably HTTPS, where Visual Artificial Intelligence programs based on a Machine model are housed in these first processing modules. Learning (2.1) and two Deep Learning (2.2) or Visual Intelligence models, capable of identifying the container and whether or not it is damaged, in addition to inferring the cause of the accident automatically based on the information collected from the conversational flow and from the visual evidence collected. This subsystem has as sources of information: o Questions and answers from the conversational flow maintained. o Collection of captured images in the image capture subsystem (1).
- Un subsistema de Inferencia y enriquecimiento de datos (3) compuesto por unos segundos módulos de procesamiento con capacidad de comunicarse con otros módulos de procesamiento, preferentemente HTTPS, que tiene como fuente de información las imágenes captadas por el subsistema de captura conversacional y de captura de imágenes (1), donde estos segundos módulos de procesamiento cuentan con un programa en el que mediante
Inteligencia Artificial se obtiene una distribución de probabilidades para cada una de las posibles causas. - A data inference and enrichment subsystem (3) made up of a few second processing modules with the ability to communicate with other processing modules, preferably HTTPS, whose information source is the images captured by the conversational capture and capture subsystem of images (1), where these second processing modules have a program in which, through Artificial Intelligence obtains a probability distribution for each of the possible causes.
- Un subsistema de alertas antifraude (2A) compuesto por unos terceros módulos de procesamiento con capacidad de comunicarse con otros módulos de procesamiento, preferentemente HTTPS, que tiene como fuente de información las imágenes captadas por el subsistema de captura conversacional y de captura de imágenes (1 ), donde estos terceros módulos de procesamiento cuentan con un programa en el que mediante modelos para cada tipo posible de fraude que pueden ser detectados por el sistema es capaz de: o Detectar la alteración de imágenes en un procesador de imágenes. o Detectar si las fotos tomadas en pantallas de otros dispositivos. o Detectar si las fotos o evidencias han sido tomadas en propiedades distintas. - An anti-fraud alert subsystem (2A) made up of third-party processing modules with the ability to communicate with other processing modules, preferably HTTPS, whose source of information is the images captured by the conversational capture and image capture subsystem ( 1 ), where these third-party processing modules have a program in which, through models for each possible type of fraud that can be detected by the system, it is capable of: o Detecting the alteration of images in an image processor. o Detect if photos taken on screens of other devices. o Detect if the photos or evidence have been taken in different properties.
Donde en caso de detección de un posible fraude este subsistema genera una alerta. Where in case of detection of a possible fraud this subsystem generates an alert.
- Un subsistema de Gestión (4) está compuesto por un segundo servidor de aplicaciones web y un segundo servidor de cómputo de datos, el cual se almacena todos los datos obtenidos en los componentes anteriores, son capaces de comunicarse con el mundo exterior mediante un protocolo HPPTS, tiene como fuentes de información los datos obtenidos del flujo conversacional del subsistema de captura conversacional y de captura de imágenes (1), las alertas antifraude generadas por el subsistema de alertas antifraude (2A) y los datos obtenidos por el subsistema de Inferencia y enriquecimiento de datos (3). - A Management subsystem (4) is made up of a second web application server and a second data computing server, which stores all the data obtained in the previous components, they are capable of communicating with the outside world through a protocol HPPTS, has as sources of information the data obtained from the conversational flow of the conversational capture and image capture subsystem (1), the anti-fraud alerts generated by the anti-fraud alert subsystem (2A) and the data obtained by the Inference subsystem and data enrichment (3).
2.- Sistema de valoración automatizado de siniestros en el hogar según la reivindicación 1 caracterizado porque el subsistema de Captura conversacional y de
captura de imágenes (1) el flujo conversacional que tiene lugar gracias al programa alojado en el primer servidor de aplicación web comprende las siguientes etapas: 2.- Automated assessment system for home claims according to claim 1, characterized in that the conversational Capture and image capture (1) the conversational flow that takes place thanks to the program hosted on the first web application server comprises the following stages:
1 . Flujo conversacional introductorio 1 . Introductory conversational flow
2. Segmento discriminatorio por caso de uso: agua/ otros tipos. 2. Discriminatory segment by case of use: water/ other types.
3. Segmento inteligente: a. Se pregunta la ubicación de los daños en la vivienda. b. De ser identificable, se pregunta el tipo de daño. c. Se efectúa la captura de fotos guiada. d. Se efectúan preguntas adicionales que puedan indicar el origen del daño. 3. Smart segment: a. The location of the damage to the home is questioned. b. If identifiable, the type of damage is asked. c. Guided photo capture is performed. d. Additional questions are asked that may indicate the origin of the damage.
4. Se confirman los datos obtenidos para ser enviados al sistema de análisis4. The data obtained are confirmed to be sent to the analysis system
5. Se da la opción para evaluar la interacción con el sistema 5. The option is given to evaluate the interaction with the system
6. Acaba el flujo conversacional 6. End the conversational flow
3.- Sistema de valoración automatizado de siniestros en el hogar según la reivindicación 1 ó 2 caracterizado porque cada modelo de Deep Learning (2.2) a su vez comprende: o un primer modelo de Deep Learning (2.2.1 ) que a partir de las imágenes de detalle donde se visualizan los daños generados proporciona características/variables visuales con potencial predictivo para la inferencia de la causa del siniestro, que se aportan al modelo de Machine Learning. o Un segundo modelo de Deep Learning (2.2.2) que a partir de las imágenes es capaz de identificar el continente de la propiedad presente, y si está o no dañado. Esta información tiene también carácter predictivo para la inferencia de la causa que se incorpora al modelo de Machine Learning.
Mientras que el modelo de Machine Learning (2.1 ) se trata de un modelo de tipo clasificador de Inteligencia Artificial que a partir de la información del primer modelo de Deep Learning (2.2.1 ) y del segundo modelo de Deep Learning (2.2.2), junto con la información aportada por el asegurado a partir del formulario, genera de forma automática mediante unos medios de procesamiento una distribución de probabilidades para posibles causas que originaron el siniestro. 3.- Automated assessment system for claims in the home according to claim 1 or 2, characterized in that each Deep Learning model (2.2) in turn comprises: or a first Deep Learning model (2.2.1) that based on the Detail images where the generated damages are displayed provide visual characteristics/variables with predictive potential for inferring the cause of the accident, which are contributed to the Machine Learning model. o A second Deep Learning model (2.2.2) that, based on the images, is capable of identifying the container of the present property, and whether or not it is damaged. This information also has a predictive nature for the inference of the cause that is incorporated into the Machine Learning model. While the Machine Learning model (2.1) is an Artificial Intelligence classifier model based on information from the first Deep Learning model (2.2.1) and the second Deep Learning model (2.2.2) , along with the information provided by the insured from the form, automatically generates, through processing means, a distribution of probabilities for possible causes that originated the accident.
4.- Sistema de valoración automatizado de siniestros en el hogar según la reivindicación 1 ó 2 ó 3 caracterizado porque el subsistema de inferencia y enriquecimiento (3) obtiene una distribución de probabilidades para cada una de las posibles causas visualizándose aquella con mayor probabilidad habiendo un límite mínimo de probabilidad que hace que no se muestre. 4.- Automated assessment system for accidents in the home according to claim 1 or 2 or 3, characterized in that the inference and enrichment subsystem (3) obtains a distribution of probabilities for each of the possible causes, displaying the one with the highest probability having a minimum probability bound that causes it not to be displayed.
5.- Sistema de valoración automatizado de siniestros en el hogar según la reivindicación 4 caracterizado porque el subsistema de Inferencia y enriquecimiento de datos (3) calcula el nivel de gravedad del siniestro en función de vahos parámetros para la calificación como son: 5.- Automated assessment system for accidents in the home according to claim 4, characterized in that the inference and data enrichment subsystem (3) calculates the level of severity of the accident based on various parameters for qualification, such as:
• Causa del siniestro • Cause of the accident
• Lugar de la causa del siniestro • Place of the cause of the accident
• Número de instancias afectadas en la propiedad • Number of instances affected on the property
• La existencia de daños a otras propiedades • The existence of damage to other properties
• La existencia de daños a otros elementos además de la pintura • The existence of damage to other elements besides the paint
Siendo el subsistema capaz de dar dos tipos de recomendaciones: Being the subsystem capable of giving two types of recommendations:
• Si es necesaria la visita de un perito para profundizar en la resolución del siniestro. • If the visit of an expert is necessary to deepen the resolution of the claim.
• El tipo de profesional necesario para solventar el siniestro. • The type of professional necessary to settle the claim.
6.- Sistema de valoración automatizado de siniestros en el hogar según cualquiera de las reivindicaciones anteriores caracterizado porque el subsistema de gestión (4)
comprende el segundo servidor de aplicaciones web y el segundo servidor de cómputo de datos que cuenta con un programa que permite: 6.- Automated assessment system for home claims according to any of the previous claims, characterized in that the management subsystem (4) It includes the second web application server and the second data computing server that has a program that allows:
• Obtener un listado de los casos y filtrarlos por su estado u otros parámetros. • Obtain a list of cases and filter them by their status or other parameters.
• Obtener los detalles de un caso específico. • Crear un caso, iniciando el proceso del flujo conversacional con un destinatario. • Get the details of a specific case. • Create a case, starting the conversational flow process with a recipient.
• Modificar, actualizar y operar sobre un caso existente.
• Modify, update and operate on an existing case.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| PCT/ES2021/070702 WO2023052654A1 (en) | 2021-09-28 | 2021-09-28 | Automated home claims rating system |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| PCT/ES2021/070702 WO2023052654A1 (en) | 2021-09-28 | 2021-09-28 | Automated home claims rating system |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| WO2023052654A1 true WO2023052654A1 (en) | 2023-04-06 |
Family
ID=78592874
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| PCT/ES2021/070702 WO2023052654A1 (en) | 2021-09-28 | 2021-09-28 | Automated home claims rating system |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| WO (1) | WO2023052654A1 (en) |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8554587B1 (en) * | 2006-05-18 | 2013-10-08 | Progressive Casualty Insurance Company | Rich claim reporting system |
| US8712893B1 (en) * | 2012-08-16 | 2014-04-29 | Allstate Insurance Company | Enhanced claims damage estimation using aggregate display |
| US20140270492A1 (en) * | 2013-03-15 | 2014-09-18 | State Farm Mutual Automobile Insurance Company | Automatic building assessment |
| US20170293894A1 (en) * | 2016-04-06 | 2017-10-12 | American International Group, Inc. | Automatic assessment of damage and repair costs in vehicles |
| US10943464B1 (en) * | 2017-09-27 | 2021-03-09 | State Farm Mutual Automobile Insurance Company | Real property monitoring systems and methods for detecting damage and other conditions |
| US11055531B1 (en) * | 2018-08-24 | 2021-07-06 | United Services Automobiie Association (USAA) | Augmented reality method for repairing damage or replacing physical objects |
-
2021
- 2021-09-28 WO PCT/ES2021/070702 patent/WO2023052654A1/en active Application Filing
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8554587B1 (en) * | 2006-05-18 | 2013-10-08 | Progressive Casualty Insurance Company | Rich claim reporting system |
| US8712893B1 (en) * | 2012-08-16 | 2014-04-29 | Allstate Insurance Company | Enhanced claims damage estimation using aggregate display |
| US20140270492A1 (en) * | 2013-03-15 | 2014-09-18 | State Farm Mutual Automobile Insurance Company | Automatic building assessment |
| US20170293894A1 (en) * | 2016-04-06 | 2017-10-12 | American International Group, Inc. | Automatic assessment of damage and repair costs in vehicles |
| US10943464B1 (en) * | 2017-09-27 | 2021-03-09 | State Farm Mutual Automobile Insurance Company | Real property monitoring systems and methods for detecting damage and other conditions |
| US11055531B1 (en) * | 2018-08-24 | 2021-07-06 | United Services Automobiie Association (USAA) | Augmented reality method for repairing damage or replacing physical objects |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| FARID H: "Image forgery detection", IEEE SIGNAL PROCESSING MAGAZINE, IEEE, USA, vol. 26, no. 2, 1 March 2009 (2009-03-01), pages 16 - 25, XP011268062, ISSN: 1053-5888, DOI: 10.1109/MSP.2008.931079 * |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Parker et al. | Understanding and enhancing the public's behavioural response to flood warning information | |
| Weiss | Data mining in telecommunications | |
| WO2022088653A1 (en) | Scene monitoring method and apparatus, electronic device, storage medium, and program | |
| US10970188B1 (en) | System for improving cybersecurity and a method therefor | |
| US8614631B2 (en) | Flood data collection and warning mechanism | |
| US10977928B2 (en) | Security system with cooperative behavior | |
| WO2017005598A1 (en) | Predicting work orders for scheduling service tasks on intrusion and fire monitoring | |
| US20150325102A1 (en) | Methods and systems for processing crowd-sensed data | |
| US20200118412A1 (en) | Real-time safety detection and alerting | |
| US10630537B2 (en) | Predictive analytics and device tracking to facilitate minimization of alert events | |
| US11606270B2 (en) | Monitoring user experience using data blocks for secure data access | |
| Irarrázaval et al. | Telecom traffic pumping analytics via explainable data science | |
| Takeshita et al. | Early network failure detection system by analyzing Twitter data | |
| CN111740895A (en) | Message notification method and device | |
| WO2023052654A1 (en) | Automated home claims rating system | |
| CN107944293B (en) | Fictitious assets guard method, system, equipment and storage medium | |
| Bandyszak et al. | Model-based documentation of context uncertainty for cyber-physical systems | |
| CN113592332A (en) | Low code service system and method based on user-defined configuration | |
| CN116720197A (en) | Method and device for arranging vulnerability priorities | |
| KR102004136B1 (en) | System for managing entrance and relaxing in swimming pool | |
| US20210019850A1 (en) | Postal Mail Assessment System and Method | |
| CN110520806A (en) | Identification to the deviation engineering modification of programmable logic controller (PLC) | |
| Comes et al. | Decision support for disaster risk management: Integrating vulnerabilities into early-warning systems | |
| Horwath | Assessing the World of the Child in Need | |
| Liu et al. | Challenges of distributed intelligent surveillance system with heterogenous information |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| 121 | Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application |
Ref document number: 21806002 Country of ref document: EP Kind code of ref document: A1 |
|
| WWE | Wipo information: entry into national phase |
Ref document number: 2023052654 Country of ref document: PT |
|
| WWE | Wipo information: entry into national phase |
Ref document number: 112023000212121 Country of ref document: IT |