Velox investe em IA e automação para reduzir tempo de resposta em sinistros

A Velox Soluções Técnicas em Transportes iniciou um novo ciclo de investimentos em automação e inteligência artificial com foco em reduzir o tempo de resposta na gestão de sinistros no transporte rodoviário de cargas.

A estratégia ataca um dos principais gargalos do setor: o intervalo entre a ocorrência e a tomada de decisão, etapa que impacta diretamente o custo do sinistro, a recuperação de ativos e a continuidade operacional das transportadoras.

Com atuação no Brasil e em outros países da América do Sul, a empresa busca ampliar a velocidade e a qualidade das informações entregues a transportadoras, seguradoras, embarcadores e gerenciadoras de risco.

Os investimentos estão concentrados na automação de relatórios operacionais, com o objetivo de reduzir o tempo de consolidação de dados e aumentar a padronização das informações geradas em campo.

Na prática, a automação elimina etapas manuais de compilação e acelera a leitura inicial das ocorrências, permitindo respostas mais rápidas em situações como roubo, avaria ou extravio de cargas.

Outro pilar é o treinamento escalável de prestadores, que passa a ser apoiado por tecnologia para uniformizar processos e reduzir variações na coleta de dados em campo.

IA entra na priorização de ocorrências

A inteligência artificial passa a ser utilizada na central de operações para análise de ocorrências e priorização de ações.

Com base em dados históricos, localização, tipo de carga e características do evento, os sistemas conseguem classificar o nível de criticidade de cada caso e direcionar a resposta de forma mais eficiente. O objetivo é reduzir o tempo de triagem e permitir que casos mais críticos sejam tratados com prioridade, diminuindo perdas e ampliando a taxa de recuperação de ativos.

Outro eixo da estratégia é a integração de dados em tempo real. Informações como posição do veículo, histórico operacional e contexto da ocorrência são cruzadas automaticamente para formar uma visão mais completa do evento.

Esse modelo reduz incertezas e encurta o tempo necessário para diagnóstico e decisão operacional, um fator considerado crítico no transporte rodoviário de cargas.