Só a Predição de Risco salva o transporte de mudanças no paraíso do roubo de cargas

<img src="images/artigos/2017/roger_madeira.jpg" border="0" width="65" height="76" style="float: left; margin: 5px;" />Um dos setores mais importantes da economia mundial é o de logística e transportes, mas infelizmente ele não evoluiu tanto quanto deveria no Brasil. Só para contextualizar, o transporte ferroviário já tem mais de 200 anos de idade e ainda é pouco utilizado no país. O GPS existe há 40 anos, mas o rastreio por esta tecnologia por aqui é muito caro e dependente de uma pequena rede de satélites. Nosso país tem uma internet 4G lenta e inacessível na maioria das estradas. A malha rodoviária com pouco mais de 2 milhões de quilômetros lineares de estradas, que não estão em boas condições. O combustível e os caminhões são muito caros. E os custos envolvidos no transporte altos demais.
Sob tais circunstâncias, a Predição de Risco se torna algo obrigatório no setor, afinal de contas, como ter a certeza de que o seu produto ou a sua mudança será transportada com segurança? Como saber se o caminhão não se envolverá num acidente ou quebrará no caminho? E se a mudança da sua família for roubada? Ou se o veículo for abordado por criminosos? Será que a sua mudança vai chegar intacta na nova residência? Só existe uma tecnologia capaz de responder essas perguntas: a Predição de Risco.
Predição de Risco é o resultado da análise de enormes volumes de dados e informações específicas de um setor, com o objetivo de qualificar e quantificar dados para predizer comportamentos e eventos futuros. Como por exemplo, consultar os dados de uma empresa de crédito é uma forma de predizer o comportamento futuro do cliente cujo pedido de empréstimo está sendo analisado, ou seja, se vai pagar ou não. No caso do iMoving, plataforma para contratação de transporte de mudanças, a Predição de Risco é gerada de forma análoga, com a aquisição de aproximadamente 12.750 datapoints para quantificar e predizer todos os possíveis riscos envolvendo o transporte de carga ou os bens de uma família.
Acidentes, quebra do veículo, roubo do caminhão ou da mudança, perdas, danos, atrasos, demora, desvios, manutenção, combustível, gastos, rotas, condições das estradas, condições do motorista, sinistros etc… Tudo é analisado. Pra conseguir isso, o iMoving adquire um enorme volume de dados em tempo real, extraídos de centenas de fontes variadas relativas ao transporte. Esses dados são analisados, quantificados, qualificados, parametrizados e então a Predição de Risco é gerada. No final, é produzida uma avaliação pormenorizada do transporte de carga ou mudança, predizendo a melhor rota, aquela com menor risco de acidente ou roubo, a mais cara ou mais barata, a mais eficiente em termos de combustível, manutenção, condições, metereologia, estimativas de entrega, entre outros. 
O transporte de mudanças é uma situação muito mais delicada do que o transporte rodoviário de cargas, se considerarmos que o que será transportado é tudo que uma família possui: roupas, móveis, itens pessoais, eletrônicos, eletrodomésticos etc. Imagine o sofrimento dessa família se o caminhão com a mudança vier a ser roubado ou se acidentar no caminho? Todos os bens poderão ser danificados, o que vai depender da gravidade do acidente. O seguro mudança cobre? Depende. Praticamente 60% das mudanças realizadas no país são transportadas sem seguro mudança. E dentre os 40% restantes, o usuário desconhece que a apólice do seguro não cobre todos os itens da mudança, isto é, aqueles não declarados no inventário não serão ressarcidos pelo seguro. 
Para evitar isso, a predição de risco do iMoving compara a mudança mais recente da plataforma com todas as outras mudanças já realizadas até hoje por todas as transportadoras em atividade na plataforma, para identificar datapoints relacionais ou pontos em comum. Esses pontos em comum podem ser a cidade de origem e destino da mudança, a transportadora, o tamanho da família e do imóvel, os tipos de itens etc… Como são mais de 12.000 datapoints, o iMoving encontra centenas e até milhares de pontos em comum. Dessa comparação, a plataforma gera uma análise extensa de fatos passados envolvendo essas mudanças, usando RLM ou Regressão Logística Multivariada. 
Na sequência, o sistema adquire em tempo real, reviews de clientes anteriores, dados metereológicos, condições das estradas, dados da ANTT, estatísticas de crimes, acidentes e roubos nas rodovias, distâncias, rotas, combustível, pedágios, tempo de chegada, entre muitos outros. 
Após fazer um cruzamento com o primeiro relatório, o iMoving gera o RPR, um Relatório de Predição de Risco. Nesse relatório, a plataforma prediz o risco de acidente para cada possível rota, de roubo do caminhão, de danos aos itens da mudança e de sinistro para a apólice de seguro de acordo à cobertura considerando todos os itens declarados no inventário da mudança. Para minimizar todos esses riscos, o iMoving rastreia o caminhão de mudança em tempo real pelo aplicativo. A arquitetura funciona com cinco tecnologias, além da Predição de Risco: Inteligência Artificial, Machine Learning, Big Data, Data Mining e Automação. O objetivo é predizer para o usuário a melhor transportadora e para transportadora e seguradora, as melhores rotas, preços, apólices de seguro, além de outras variáveis logísticas necessárias. Ler reviews de transportadoras, receber orçamentos, fazer pesquisa de mercado para comparar empresas de mudanças, comparar preços, segurança e qualidade do serviço, garantir sua privacidade evitando ligações indesejadas e que informações pessoais caiam nas mãos de pessoas erradas, acelerar o processo de mudança e ter a certeza de que a mudança será entregue são os benefícios para os clientes. Com os aplicativos para Android e iPhone do iMoving, o usuário acompanha o caminhão com a sua mudança em tempo real, ou seja, a família sempre vai saber onde estão os bens. 
(*) CEO e fundador do iMoving, platoforma on-line e aplicativo inéditos de mudanças vindo dos EUA para o Brasil