¿Cómo Funciona la IA en la Estimación de Volúmenes y Superficies?

La IA utiliza algoritmos avanzados y modelos matemáticos para analizar datos complejos y realizar estimaciones precisas. En el ámbito de la gestión pericial, la IA puede aplicar algoritmos de visión por computadora para analizar imágenes y planos de siniestros, detectar áreas de daño y calcular superficies de manera mucho más rápida y precisa que un ser humano.

Uno de los ejemplos más comunes de uso de la IA es la medición automática de superficies a partir de fotografías o escaneos 3D de la zona afectada. Los sistemas de IA pueden reconocer patrones en las imágenes y realizar los cálculos necesarios para determinar el tamaño del área afectada sin intervención humana.

Beneficios de la IA en la Estimación de Volúmenes y Superficies

1. Mayor Precisión: La IA es capaz de analizar grandes cantidades de datos con precisión matemática. Esto reduce el riesgo de errores humanos al calcular volúmenes y superficies, lo que a su vez asegura que las indemnizaciones sean justas y precisas.

2. Reducción del Tiempo de Estimación: El uso de IA permite a los peritos realizar estimaciones de manera mucho más rápida, ya que los algoritmos pueden procesar datos e imágenes en segundos, algo que tomaría mucho más tiempo manualmente.

3. Mejor Análisis de Daños: Los algoritmos de IA pueden identificar áreas específicas de daño, incluso en escenarios complejos, lo que facilita la evaluación precisa de los daños y ayuda a generar informes más detallados.

4. Integración con Otras Herramientas: Las soluciones de IA se pueden integrar fácilmente con plataformas de gestión pericial, lo que permite un flujo de trabajo más eficiente y coordinado. Los peritos pueden recibir las estimaciones de volumen y superficie directamente en su software de gestión y generar informes de manera automática.

Casos de Uso de IA en Estimación de Volúmenes y Superficies

• Daños Estructurales: Los peritos pueden utilizar la IA para analizar fotos de estructuras dañadas, estimar las dimensiones de los daños y calcular los volúmenes afectados.

• Inspecciones de Terremotos o Inundaciones: En situaciones de desastre, los sistemas de IA pueden analizar rápidamente imágenes satelitales o drones para calcular las superficies afectadas y estimar los daños.

• Evaluación de Terrenos y Propiedades: Los peritos también pueden usar la IA para calcular la superficie total de terrenos, edificios o propiedades afectadas por un siniestro.

¿Qué es el Reconocimiento de Voz y Cómo Ayuda a los Peritos?

El reconocimiento de voz es una tecnología que convierte la voz humana en texto escrito, lo que permite a los usuarios dictar instrucciones o descripciones sin tener que escribir. Esto tiene numerosas aplicaciones en la gestión pericial, como la elaboración de informes, la documentación de siniestros y la comunicación con los clientes.

Para los peritos, el reconocimiento de voz no solo es una herramienta de productividad, sino que también ayuda a mejorar la precisión de los informes periciales, especialmente cuando se trata de descripciones detalladas de los daños. De hecho, muchas aplicaciones y plataformas de gestión de siniestros ahora incluyen esta tecnología como una funcionalidad básica.

Beneficios del Reconocimiento de Voz para los Peritos de Seguros

1. Ahorro de Tiempo: El reconocimiento de voz permite a los peritos generar informes más rápidamente. En lugar de tener que escribir manualmente cada detalle, pueden dictar el contenido directamente, lo que reduce el tiempo de redacción y permite una respuesta más rápida a los clientes.

2. Mejora en la Precisión de los Informes: La transcripción automática de la voz a texto puede ser más precisa que la escritura manual, especialmente cuando se dictan descripciones técnicas o complejas. Esto ayuda a minimizar los errores humanos, mejorando la calidad y fiabilidad de los informes.

3. Facilidad de Uso: Las plataformas de gestión pericial que incorporan reconocimiento de voz son fáciles de usar y no requieren una curva de aprendizaje prolongada. Los peritos pueden simplemente hablar y la plataforma se encarga de transcribir el texto.

4. Accesibilidad: Los peritos pueden utilizar esta tecnología desde cualquier dispositivo (smartphone, tablet o PC) para dictar informes, hacer notas sobre el siniestro o realizar otras tareas relacionadas, lo que hace que la gestión de los casos sea más accesible y flexible.

Aplicaciones del Reconocimiento de Voz en la Gestión Pericial

• Dictado de Informes: En lugar de escribir largos informes, los peritos pueden dictarlos. Esto reduce el tiempo necesario para la elaboración del informe y mejora la precisión en la transcripción de los datos.

• Documentación de Siniestros: El dictado de descripciones de daños o informes de campo puede realizarse de manera más fluida y precisa.

Comunicación Interna: Los peritos pueden utilizar el reconocimiento de voz para enviar notas o mensajes internos a su equipo, acelerando la comunicación dentro de la empresa.

Integración con Plataformas de Gestión y Análisis de Datos

Una de las ventajas más destacadas del reconocimiento de voz es su capacidad de integrarse con plataformas digitales de gestión pericial y análisis de datos. Al convertir el lenguaje hablado en texto estructurado, esta tecnología facilita la incorporación directa de la información en sistemas CRM, bases de datos o software de informes. Esto no solo elimina pasos intermedios, sino que permite que los datos recogidos en campo estén disponibles en tiempo real para el resto del equipo, lo que agiliza la toma de decisiones y mejora la coordinación operativa. Además, cuando se combina con herramientas de inteligencia artificial o aprendizaje automático, los textos generados pueden analizarse automáticamente para detectar patrones, prever incidencias o proponer soluciones. Esta integración convierte al reconocimiento de voz en algo más que una ayuda para dictar: se transforma en una herramienta estratégica para la digitalización del proceso pericial. En definitiva, al facilitar una gestión de datos más fluida, centralizada y accesible, el reconocimiento de voz contribuye a una mayor trazabilidad de cada expediente, permite auditorías más precisas y mejora la transparencia en la gestión de siniestros.

Desde Peritum online podemos ayudarte con esto y mucho más no dudes en contactarnos.

La Amenaza Creciente de los Ciberataques en la Gestión Pericial

Los ciberataques se han vuelto más frecuentes y sofisticados. Hoy en día, los ciberdelincuentes utilizan herramientas avanzadas para vulnerar sistemas informáticos, acceder a bases de datos y robar información valiosa. La gestión pericial, al involucrar documentos confidenciales, fotografías, informes técnicos, pólizas y datos personales de clientes, se convierte en un objetivo atractivo.

Un ataque exitoso podría dar lugar a fraudes, extorsión, suplantación de identidad o filtraciones de información sensible, generando graves consecuencias legales y de reputación para las aseguradoras, gabinetes periciales y profesionales independientes.

¿Qué Información Se Debe Proteger?

En el contexto de la gestión pericial, se manejan múltiples tipos de datos sensibles:

• Datos personales del asegurado (nombre, dirección, DNI, etc.)

• Fotografías y videos del siniestro

• Documentación técnica (valoraciones, informes, presupuestos)

• Información de pólizas, coberturas y condiciones contractuales

• Comunicaciones entre el perito, la aseguradora y el cliente

Toda esta información debe tratarse con criterios de confidencialidad, integridad y disponibilidad, garantizando que solo las personas autorizadas tengan acceso.

Buenas Prácticas de Ciberseguridad en Gestión Pericial

A continuación, te presentamos algunas estrategias clave para mejorar la protección de datos en el entorno pericial:

1. Plataformas de Gestión con Seguridad Avanzada

Es fundamental trabajar con plataformas de gestión pericial que implementen altos estándares de seguridad. Estas deben contar con cifrado de extremo a extremo, autenticación multifactor y actualizaciones automáticas que corrijan vulnerabilidades. Además, deben cumplir con normativas como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD).

2. Copias de Seguridad Automáticas

Una de las formas más eficaces de mitigar las consecuencias de un ciberataque es tener copias de seguridad actualizadas. Estas deben guardarse en servidores seguros, idealmente en la nube y fuera del entorno habitual de trabajo, con posibilidad de recuperación rápida en caso de incidente.

3. Formación Continua en Ciberseguridad

Muchos ataques informáticos comienzan con un simple correo de phishing. Por ello, es crucial formar al equipo pericial en prácticas básicas de ciberseguridad: evitar enlaces sospechosos, crear contraseñas robustas, no compartir dispositivos de trabajo y conocer los protocolos en caso de sospecha de intrusión.

4. Control de Accesos y Gestión de Identidades

No todos los empleados necesitan acceso a toda la información. Los sistemas de gestión pericial deben incluir niveles de acceso diferenciados, con permisos configurables según el rol del usuario. Así se minimiza el riesgo de fuga de información, incluso desde dentro de la organización.

5. Proveedores Cloud de Confianza

El almacenamiento en la nube es cada vez más común en la gestión pericial, ya que facilita el acceso a los documentos desde distintos dispositivos y ubicaciones. No obstante, es importante elegir servicios cloud que ofrezcan certificaciones de seguridad, centros de datos en la UE (para cumplir con el RGPD) y servicios de auditoría.

El Papel de la Tecnología en la Gestión Pericial Segura

La tecnología no solo ayuda a agilizar los procesos periciales, sino que también puede convertirse en una aliada para proteger la información. Algunas soluciones avanzadas ya integran:

• Detección automática de amenazas mediante IA

• Registro de actividad de usuarios

• Historial de versiones de documentos

• Alertas en tiempo real ante accesos sospechosos

Implementar este tipo de herramientas aporta un valor diferencial a cualquier gabinete pericial o profesional independiente.

La Ciberseguridad como Pilar de Confianza

Proteger la información es proteger la confianza del cliente. En un sector donde la transparencia y la rigurosidad son fundamentales, invertir en ciberseguridad aplicada a la gestión pericial no es una opción, sino una necesidad.

Tanto si eres un perito individual como si diriges un gabinete, adoptar medidas de seguridad es clave para garantizar un servicio profesional, seguro y adaptado a los nuevos retos del entorno digital.

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La evolución de la peritación con la inteligencia artificial

Durante años, los procesos de peritación han sido manuales y laboriosos. Los peritos de seguros debían inspeccionar físicamente los daños, tomar notas a mano y hacer cálculos para generar informes completos. Este enfoque, además de lento, estaba expuesto a errores humanos y subjetividades.

La llegada de la inteligencia artificial ha marcado un punto de inflexión. Gracias a herramientas basadas en IA, ahora es posible procesar grandes volúmenes de datos en tiempo real, identificar patrones y automatizar tareas repetitivas. Esto permite a los profesionales dedicar más tiempo al análisis y menos a la burocracia, elevando así el estándar de calidad de los informes periciales.

¿Cómo funciona la inteligencia artificial en los informes periciales?

Estas son algunas de las principales formas en que la IA mejora la gestión pericial:

Análisis predictivo

Los algoritmos de análisis predictivo utilizan datos históricos para anticipar el comportamiento de los siniestros. Esto permite calcular el coste estimado de reparación, el tiempo de resolución y el posible impacto económico, facilitando decisiones más ágiles y fundamentadas.

Reconocimiento de imágenes y video

A través de redes neuronales, los sistemas de IA analizan imágenes de daños para determinar la gravedad del siniestro. Esta funcionalidad es clave en la peritación remota, reduciendo desplazamientos y acelerando los tiempos de respuesta.

Procesamiento de lenguaje natural (NLP)

El NLP permite analizar correos, informes antiguos y documentos legales para extraer información clave. Esto automatiza la recopilación de datos relevantes y ahorra horas de trabajo manual.

Automatización de la redacción de informes

Algunas plataformas periciales ya incorporan IA capaz de generar informes detallados a partir de los datos introducidos, eliminando errores de redacción y mejorando la presentación de los documentos.

Ventajas de la IA en la gestión pericial

Los beneficios de implementar IA en la peritación son múltiples:

• Precisión mejorada: se minimizan los errores humanos.

• Ahorro de tiempo: mayor agilidad en la elaboración de informes.

• Decisiones basadas en datos: recomendaciones con respaldo estadístico.

• Mejor atención al cliente: resolución más rápida y transparente.

• Reducción de costes operativos: automatización de tareas repetitivas.

Retos en la adopción de inteligencia artificial en peritación

Aunque el avance es imparable, su integración aún presenta desafíos. La formación de los peritos, la inversión inicial en tecnología y la necesidad de asegurar la ética en el uso de los datos son elementos clave. Además, la normativa legal debe adaptarse para garantizar el uso responsable de la IA en el ámbito pericial.

Convivencia entre IA y juicio humano

Es importante subrayar que la IA no sustituye a los peritos, sino que los complementa. El juicio experto, la experiencia y el análisis crítico seguirán siendo indispensables. La combinación de tecnología y conocimiento humano es lo que garantiza una gestión pericial de calidad.

La inteligencia artificial no es el futuro de la gestión pericial: ya es el presente. Quienes apuesten por su integración estarán mejor preparados para ofrecer un servicio más ágil, preciso y competitivo en un sector en constante evolución.

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Speech-to-text (STT), o en español «reconocimiento de voz a texto», es una tecnología que convierte el habla humana en texto escrito de forma automatizada. Esta tecnología se engloba dentro del procesamiento natural de texto, una disciplina de la Inteligencia Artificial.

Este proceso implica la transcripción de las palabras pronunciadas en un discurso oral en un formato de texto comprensible y legible por una máquina.

Como funciona el Reconocimiento de Voz a Texto

El proceso de speech-to-text generalmente sigue estos pasos:

• Grabación de audio: Se captura el habla humana utilizando un micrófono u otro dispositivo de entrada de audio.
• Reconocimiento de voz: Se utiliza un sistema de reconocimiento de voz para analizar el flujo de audio y convertirlo en texto. Este proceso implica la identificación de palabras y frases en el habla y su conversión en caracteres escritos.
• Procesamiento del lenguaje natural (NLP): Opcionalmente, el texto resultante puede ser procesado mediante técnicas de procesamiento del lenguaje natural para mejorar la precisión y comprensión del contenido, como la corrección de errores, el análisis gramatical o la identificación de entidades.

Aplicaciones de Reconocimiento de Voz a Texto

El reconocimiento de voz a texto se utiliza en una variedad de aplicaciones y dispositivos, como:

• Asistentes de voz: Tecnologías como Siri de Apple, Google Assistant, Amazon Alexa y otros asistentes virtuales utilizan speech-to-text para interpretar y responder a comandos de voz.
• Transcripción de audio: Se utiliza para transcribir automáticamente grabaciones de reuniones, conferencias, entrevistas, llamadas telefónicas, etc., facilitando la búsqueda y el análisis de contenido.
• Accesibilidad: El reconocimiento de voz a texto se utiliza para proporcionar accesibilidad a personas con discapacidad auditiva o dificultades para escribir, permitiéndoles comunicarse y consumir contenido digital.
• Automatización de procesos: En entornos empresariales, el reconocimiento de voz a texto se utiliza para automatizar tareas como la transcripción de llamadas de servicio al cliente, la generación de subtítulos en tiempo real para eventos en línea, etc.

En concreto, en el ámbito de la práctica pericial, puede ser de interés la toma de notas de audio durante el transcurso de una prueba pericial, e incorporarlos posteriormente en formato de notas al expediente. De esta manera podrán ser consultados y utilizados por el resto de intervinientes en el proceso, así como lo que resulta aún más interesante, se podrán realizar búsquedas y filtros de manera unificada, tanto para las notas como para el resto de datos del siniestros recogidos en toda la documentación del siniestro, póliza, encargo, informe pericial…

La estimación de volúmenes y superficies es una técnica crucial en el sector de la gestión pericial. La precisión en estas mediciones puede determinar el éxito de una peritación. Hoy en día, la tecnología moderna y la inteligencia artificial están revolucionando este campo, permitiendo resultados más precisos y confiables.

Importancia de la Tecnología en la Gestión Pericial

Aplicaciones de la Visión Artificial

La visión artificial permite la estimación precisa de volúmenes y superficies, revolucionando la gestión pericial. Utilizando cámaras avanzadas y algoritmos sofisticados, se capturan y analizan imágenes para obtener datos detallados sobre las dimensiones de un objeto. Esto es especialmente útil en escenarios donde las mediciones manuales son difíciles o imposibles de realizar, como en áreas inaccesibles o en condiciones peligrosas. La visión artificial reduce el margen de error humano y acelera el proceso pericial, garantizando resultados más fiables y rápidos.

Los sistemas de visión artificial no solo miden volúmenes y superficies, sino que también pueden identificar materiales y condiciones superficiales. Por ejemplo, pueden distinguir entre diferentes tipos de superficies y materiales, proporcionando una evaluación más completa y detallada del objeto peritado. Esta tecnología es invaluable en sectores como la construcción, la arqueología y la industria automotriz, donde la precisión es crucial.

Algoritmos de Detección y Geometría Computacional

Los algoritmos de detección y la geometría computacional son fundamentales para la precisión de las estimaciones periciales. Estos algoritmos pueden identificar y medir objetos en imágenes digitales, ajustando automáticamente cualquier distorsión y asegurando que las mediciones sean exactas. Mediante técnicas avanzadas de procesamiento de imágenes, los algoritmos de detección reconocen patrones y características específicas de los objetos, permitiendo una medición precisa de sus dimensiones.

La geometría computacional se utiliza para reconstruir modelos tridimensionales de los objetos a partir de las imágenes capturadas. Esto no solo mejora la exactitud de las mediciones, sino que también permite a los peritos visualizar y analizar los objetos en 3D, facilitando una evaluación más detallada y comprensible. La integración de estos algoritmos en el proceso de peritación mejora significativamente la eficiencia, reduciendo el tiempo necesario para realizar las evaluaciones y aumentando la exactitud de los resultados.

La combinación de visión artificial, algoritmos de detección y geometría computacional está transformando la gestión pericial, permitiendo una mayor precisión y eficiencia en la estimación de volúmenes y superficies. Con el continuo avance de estas tecnologías, el futuro de la peritación promete ser aún más preciso y eficaz.

Calibración de Cámaras y Precisión en la Peritación

La calibración de cámaras es crucial para obtener mediciones precisas en el ámbito pericial. Este proceso garantiza que las imágenes capturadas reflejen fielmente las dimensiones reales de los objetos. Para lograr esto, es necesario ajustar dos tipos de parámetros: intrínsecos y extrínsecos.

Parámetros Intrínsecos y Extrínsecos

Los parámetros intrínsecos se refieren a las características propias de la cámara, como la distancia focal y la distorsión de la lente. La distancia focal afecta el nivel de ampliación de la imagen, determinando cuán cerca o lejos aparece un objeto en la imagen. La distorsión, por su parte, puede alterar las proporciones de los objetos capturados, haciendo que se vean más grandes o más pequeños de lo que realmente son. Ajustar estos parámetros es esencial para obtener imágenes precisas y libres de errores.

Por otro lado, los parámetros extrínsecos incluyen la posición y orientación de la cámara en relación con el objeto que se está midiendo. Estos parámetros determinan el ángulo desde el cual se captura la imagen y la distancia entre la cámara y el objeto. Ajustar correctamente estos parámetros es vital para asegurar que las imágenes reflejen la verdadera geometría del objeto, permitiendo estimaciones de volumen y superficie más exactas.

Distancia Focal y Distorsión

La distancia focal y la distorsión son dos de los parámetros más importantes que afectan la precisión de las estimaciones. La distancia focal determina el grado de ampliación de la imagen, lo cual es crucial para obtener una representación fiel del objeto. Una distancia focal incorrecta puede llevar a mediciones erróneas, afectando la precisión de la estimación.

La distorsión de la lente puede causar que los objetos en la imagen aparezcan deformados, alterando sus proporciones y formas. Existen varios tipos de distorsión, como la distorsión de barril y la distorsión de cojín, que deben ser corregidos mediante la calibración. Ajustar estos parámetros minimiza los errores y asegura que las imágenes sean lo más fieles posible a la realidad.

Técnicas de Calibración

Existen diversas técnicas de calibración para ajustar estos parámetros. Una de las más comunes es el uso de patrones de calibración, como tableros de ajedrez o círculos, que se colocan en diferentes posiciones y orientaciones para capturar múltiples imágenes. Estas imágenes se utilizan para calcular los parámetros intrínsecos y extrínsecos de la cámara. La calibración fotogramétrica y la calibración de campo también son métodos populares en la peritación.

En resumen, una calibración adecuada de las cámaras es fundamental para obtener mediciones precisas en la estimación de volúmenes y superficies. Ajustar correctamente los parámetros intrínsecos y extrínsecos garantiza que las imágenes capturadas sean una representación fiel de la realidad, permitiendo a los peritos realizar evaluaciones más exactas y confiables. La implementación de estas técnicas avanzadas de calibración es crucial para el éxito en el sector pericial.

Técnicas Avanzadas en la Peritación con Inteligencia Artificial

Teleperitación y Relación de Escala

La teleperitación permite a los peritos realizar evaluaciones a distancia utilizando herramientas de inteligencia artificial. La relación de escala convierte las mediciones obtenidas en imágenes digitales a dimensiones reales, crucial para la precisión en la estimación de volúmenes y superficies.

Estimación de Superficies y Volúmenes en Diferentes Contextos

La estimación de superficies y volúmenes varía según el contexto. Medir la superficie de una pared o el volumen de una habitación requiere diferentes enfoques y técnicas. La inteligencia artificial facilita estas tareas proporcionando herramientas específicas para cada tipo de medición, mejorando la precisión y la eficiencia.

• En líneas generales, la visión artificial implica el desarrollo de algoritmos y técnicas para:
  Captura de imágenes: Obtener imágenes o secuencias de vídeo utilizando cámaras u otros dispositivos de captura de imágenes.
• Procesamiento de imágenes: Realizar operaciones como filtrado, corrección de color, reducción de ruido y otras técnicas para mejorar la calidad de las imágenes y prepararlas para su análisis.
• Extracción de características: Identificar y extraer características relevantes de las imágenes, como bordes, formas, texturas, colores y patrones.
• Reconocimiento de objetos: Detectar y reconocer objetos en las imágenes mediante comparación con patrones conocidos o mediante modelos de aprendizaje automático. Por ejemplo, identificar una mancha de humedad en una pared o un objeto de tamaño conocido que sirva como referencia para medir otros objetos en la escena, como una tarjeta de crédito o una hoja de tamaño A4.
• Interpretación de escenas: Comprender la estructura y la semántica de una escena visual, incluyendo la identificación de objetos, su disposición espacial y las relaciones entre ellos.
• Clasificación y etiquetado: Asignar etiquetas o categorías a las imágenes basadas en su contenido visual, como reconocer la presencia de un gato, un automóvil, una persona o un daño en un cristal, entre otros.
• Seguimiento de objetos: Monitorizar el movimiento y la posición de objetos a lo largo del tiempo en una secuencia de imágenes o vídeo.

En el contexto de la peritación, la visión artificial puede ser de gran ayuda en la detección y etiquetado de patrones, como manchas de humedad, y en la identificación de defectos en paredes, techos y suelos. Esto contribuye a mejorar y optimizar la elaboración de informes periciales, brindando una mayor precisión y eficiencia en la evaluación de los siniestros.

El NLP abarca diversas tareas, entre las que se incluyen:

• Reconocimiento del habla: Convertir el lenguaje hablado en texto para que las aplicaciones puedan entender y procesar comandos de voz.
• Análisis de texto: Comprender el significado y la intención detrás del texto escrito, incluyendo tareas como análisis de sentimientos, clasificación de texto, extracción de información y resumen automático.
• Generación de lenguaje: Crear texto de manera autónoma, como en la generación de respuestas automáticas o la redacción de informes resumidos.
• Traducción automática: Traducir texto de un idioma a otro de forma automática y precisa.

Automatización de Procesos: El NLP puede automatizar tareas repetitivas como la clasificación y el análisis de documentos, como pólizas de seguros, reclamaciones, correos electrónicos y formularios de solicitud. Esto ayuda a reducir el tiempo y los costos asociados con el procesamiento manual de documentos.

Extracción de Información: El NLP puede extraer información clave de documentos no estructurados, como términos y condiciones de pólizas de seguros o detalles de reclamaciones. Esto permite a las compañías de seguros obtener conocimiento rápidamente y tomar decisiones informadas.

Análisis de Sentimientos: El análisis de sentimientos a través de NLP puede ayudar a las compañías de seguros a comprender la satisfacción del cliente y detectar posibles problemas o quejas. Esto les permite abordar las preocupaciones de los clientes de manera proactiva y mejorar la retención.

Detección de Fraude: El NLP puede ser utilizado para analizar grandes cantidades de texto en busca de patrones asociados con reclamaciones fraudulentas. Al identificar palabras o frases sospechosas en documentos, las compañías de seguros pueden investigar más a fondo y prevenir el fraude.

Atención al Cliente y Chatbots: Los sistemas de NLP pueden implementarse en servicios de atención al cliente para comprender y responder consultas de los clientes de manera más rápida y precisa. Los chatbots impulsados por NLP pueden manejar consultas básicas, liberando a los agentes para tareas más complejas.

Personalización de Pólizas y Precios: El análisis de datos a través de NLP puede ayudar a las compañías de seguros a personalizar las ofertas de pólizas y los precios según el análisis de riesgos y las necesidades individuales de los clientes, lo que puede mejorar la satisfacción del cliente y aumentar la retención.

Caso de uso de Peritum Online: Incorpora un sistema de IA para cerrar la cita de una visita. A través de una o dos interacciones con el cliente, el sistema puede acordar una fecha y hora para que el perito realice la visita o teleperitación del siniestro. Todo el proceso se realiza utilizando WhatsApp de manera transparente para el asegurado, quien no percibe la diferencia entre el trato dado por una persona y nuestro sistema de citas.

Con el paso del tiempo y la experiencia acumulada, es posible que hayan decidido establecerse por su cuenta y aceptar más encargos. Es aquí donde surge la necesidad de adquirir un sistema informático propio, ya que la gestión se vuelve complicada, tanto por el volumen de encargos, como por el aumento del personal involucrado.

Es fundamental considerar la incorporación de un programa informático que permita a los usuarios acceder constantemente para gestionar los encargos de manera ágil. Peritum, nuestro software de gestión integral para peritos, permite:

• Organizar y gestionar expedientes de manera eficiente, manteniendo toda la documentación relevante en un solo lugar.
• Realizar inspecciones y generar informes detallados de manera rápida y precisa, utilizando plantillas personalizadas y herramientas de automatización.
• Facilitar la comunicación con clientes, gracias a funciones integradas de mensajería y colaboración en tiempo real.
• Acceder a la plataforma desde cualquier lugar y en cualquier momento, a través de dispositivos móviles y computadoras de escritorio.

• Peritum está concebido para optimizar el trabajo pericial y administrativo, incluso con altos volúmenes de expedientes y múltiples usuarios accediendo al sistema simultáneamente.
• Permite trabajar desde la oficina o de forma remota, utilizando ordenadores y/o tablets.
• Facilita el control del trabajo diario de los peritos (gestiones, plazos, etc.) y simplifica las tareas administrativas de oficina (recepción y asignación de encargos, notas de aseguradoras, facturación, control de cobros, etc.).
• Gestiona la documentación y fotografías de los siniestros mediante un sistema de carpetas fácil de usar, e incluye un generador de informes.
• Permite trabajar con varias compañías aseguradoras, centralizando todos los datos en un solo lugar para una visualización rápida de estadísticas y datos relevantes.
• Ofrece el envío automático de fotos al expediente y la posibilidad de adjuntar notas por voz sobre el siniestro.
• Registra las visitas a las oficinas centrales y permite la visualización de rutas a la dirección del siniestro mediante mapas automáticos con GPS.
• Acceso rápido a los números de teléfono de los implicados.