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MUNICH RE crea una plataforma mundial de datos de drones para mejorar las evaluaciones de seguros frente a desastres naturales

MUNICH RE se ha asociado con PrecisionHawk para crear una plataforma mundial de datos de drones con el objetivo de mejorar las evaluaciones de seguros sobre esta actividad en todo el mundo para proporcionar tiempos de respuestas más rápidas y una mejor precisión de los informes una vez que sucede una catástrofe natural.

Este acuerdo entre ambas compañías se ha forjado tras el terremoto del pasado 16 de abril de Ecuador, cuando PrecisionHawk realizó una rápida recolección de imágenes apenas unos días después del siniestro.

A través de esta asociación, MUNICH RE tiene como objetivo evaluar de manera más eficaz el alcance de los daños y responder a las demandas de sus clientes de manera más rápida.

“La cooperación con PrecisionHawk nos proporcionará respuestas más rápidas, más precisión en los informes así como en las estimaciones de las pérdidas después de un desastres natural”, explicó Tobias Büttner, Head of Corporate Claims de MUNICH RE.

“Nuestros clientes se beneficiarán no sólo de la alta resolución de los datos, sino también de procesamiento de los datos con algoritmos. La combinación de estos nuevos algoritmos y de los métodos de modelización mejorará y acelerará la pérdida existente ajustando los procedimientos de ejemplo, ayudando a desplegar los recursos de ajuste de pérdidas de manera más eficiente.

Las tecnologías innovadoras mejorarán considerablemente la eficiencia de la gestión de las reclamaciones en el sector de los seguros en el futuro”.
“La movilidad y la plataforma de servicios PrecisionHawk está abriendo posibilidades para los líderes de seguros, como el caso de MUNICH RE, para servir mejor a sus miembros en el proceso de evaluación de reclamaciones al tiempo que incrementa la velocidad de su reembolso,” dijo Christopher Dean, co-fundador y presidente de PrecisionHawk.

“La incorporación de esta plataforma para el flujo de trabajo desempeñará un papel fundamental, no sólo en situaciones posteriores a catástrofes, sino también en la mejora de las bases de datos antes de la catástrofe que predicen los factores de riesgo”.

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