TensorFlight - wycena nieruchomości na podstawie...zdjęć satelitarnych

TensorFlight - wycena nieruchomości na podstawie...zdjęć satelitarnych

Opublikowano 5 miesięcy temu -


Brak wiedzy o konstrukcji budynku kosztuje firmy ubezpieczeniowe nawet 4,5 mld dol. – takiego zdania są eksperci TensorFlight. Do oceny stanu nieruchomości wykorzystywane są zdjęcia satelitarne, lotnicze oraz uliczne. Dzięki nim można ocenić konstrukcję budynków. Obecnie taka analiza jest procesem dość wolnym, ale co ważniejsze kosztownym...

Dzięki nowemu programowi polskiego start-upu analiza będzie automatyczna w dużo krótszym czasie. Pozwoli również ocenić ryzyko hipoteczne oraz będzie ważna w kontekście 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 Zbigniew Wojna z TensorFlight.

To istotne, zwłaszcza w miejscach podatnych na katastrofy naturalne. Brak dokładnej wiedzy o konstrukcji budynku może się w konsekwencji niezwykle kosztowny. Tematem wiec powinny się zainteresować firmy ubezpieczeniowe, które  dzięki takiemu rozwiązaniu mogą niezwykle dużo zyskać, a stosunkowo niewiele stracić.

Jak to wygląda?

"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" - mówi Zbigniew Wojna

Program wykorzystuje rozwiązania machine learning, czyli sztuczną inteligencję. Wykorzystuje ona automatykę do rozpoznawania i uczenia się. Pozwoli to na niezwykle precyzyjną i dużo szybszą analizę, dzięki czemu cały proces przebiegnie sprawnie i...można nawet powiedzieć bez błędów, co jest czynnikiem typowo ludzkim.

Co dalej?

Start-up negocjuje z PZU, by wdrożyć to rozwiązanie w Polsce. Twórcy skupiają się jednak bardziej na rejonach, w których ryzyko związane z nieruchomościami jest większe.

Być może Polska nie jest wdzięcznym rynkiem pod tego rodzaju rozwiązania, w końcu nie ma u nas tylu katastrof, co na przykład w USA. Warto jednak zwrócić uwagę, że przyspieszy to cały proces oddawania i sprzedaży nieruchomości, pozwoli wykryć dużą ilość potencjalnych błędów oraz ujawni wszelkiego rodzaju oszustwa, które niektórzy podczas sprzedaży domu próbują skrupulatnie ukryć. Dla firm ubezpieczeniowych jest to również usprawnienie ich procesu działania i wejście na zupełnie nowy poziom rozmowy z klientem. Może warto?