Kespry CEO legt uit hoe drones en AI de inspectie van dakhurricanes schade transformeren

Traditionele inspecties: gevaarlijk en traag

Traditionele schade-experts van verzekeraars moesten gevaarlijke klimmen maken en pijnstakinge metingen uitvoeren om dakschade na orkanen te beoordelen, met een ongevallenrisico bijna vier keer hoger dan bij gewone bouwwerkers. Ze vertrouwden op ladders, camera's, meetlinten en handmatige extrapolatie om de totale schade te schatten.

Drones als gamechanger

Kespry's CEO, George Mathew, stelt dat drones de ladder kunnen vervangen, wat data sneller, veiliger en nauwkeuriger levert. „Je tikt simpelweg het gebied op een iPad aan, tekent een polygoon, en het systeem vangt elke pixel die nodig is voor analyse,” legt hij uit. Deze aanpak heeft de dagelijkse capaciteit van Farmers Insurance al verhoogd van drie huizen per dag naar drie huizen per uur – een productiviteitssprong van 8 tot 10 keer, gerapporteerd op Dreamforce 2024.

Precieze metingen en AI-gestuurde analyse

Naast snelheid bieden drone-opnamen exacte dakdimensies en voeden ze AI-modellen die hagelschade herkennen en windschade afleiden. Het resultaat is een rijker, betrouwbaarder dataset die direct in de schadesoftware van verzekeraars stroomt, wat handmatig werk en fouten reduceert.

Van mijnbouw naar verzekeringen

Kespry's wortels liggen in 2013, toen de oprichters zich richtten op industriële IoT. Hun eerste grote succes was in de mijnbouw, waar ze drones gebruikten om voorraden te fotograferen, de hoogresolutie-afbeeldingen verwerkten tot 3D-modellen via fotogrammetrie, en een nauwkeurigheid van 1-2% bereikten – dramatisch beter dan de 15-20% afwijking van conventionele methoden. Dezelfde technologie meet nu bouwmaterialen en andere zware activa, wat een nieuwe horizon opent voor computervisie in de industrie.

Praktische oplossingen boven hype

Terwijl tech-giganten als Amazon, Google, FedEx en Uber drone-programma's pilotten, benadrukt Kespry praktische, direct inzetbare oplossingen. Na de initiële vliegbeperkingen die drones de eerste 48 uur na een orkaan uit de schadezone houden, opent het luchtruim weer, waardoor systematische inspecties kunnen beginnen.

Toepassing op andere rampen

Mathew wijst erop dat dezelfde methodiek geldt voor andere rampen, zoals branden en tornado's, hoewel de complexiteit toeneemt bij totale verlies.zelfs dan kunnen drones uitgeholde funderingen in kaart brengen, wat vervangingskostenschattingen informeert.

Toekomst: gespecialiseerde AI

Kespry ziet „gespecialiseerde AI” – gerichte algoritmes voor concrete besluitvorming – als de meest waardevolle richting. Hun hagelschadedetectie, aangedreven door diep-lerende neurale netwerken getraind op hoogresolutie-beelden, is een voorbeeld hiervan. Hoe specifieker de use case, hoe hogere waarde voor bedrijven.

Conclusie

Met partners als State Farm en Farmers Insurance en een bewezen track record in industriële sectoren, toont Kespry aan dat drone-gebaseerde luchtinformatie, gecombineerd met machine learning en computervisie, herschrijft hoe we rampenschade beoordelen en erop reageren.