Underwriting
Riskbaserad premiesättning
Inkorporera skickpoäng per rum i era premiemodeller som strukturerade indata. Fastigheter med förhöjda badrum- eller fuktighetsrisker kan flaggas, indelas i segment eller avvisas vid ansökan automatiskt.
Försäkringsbolag
Riskbedömning baserad på faktiskt fastighetsskick.
Skickpoäng per rum och bildanalys ger er ett objektivt, standardiserat underlag för premiesättning och skaderiskbedömning, inte bara vad registret säger.
Skickpoäng
Varje rum poängsatt. Konsekvent. I skala.
Vision Engine™ analyserar uppladdade fastighetsbilder och returnerar en standardiserad skickpoäng för varje del av fastigheten: kök, badrum, interiör och exteriör bedöms separat.
Kök
C2
Gott skick
Moderna vitvaror, uppdaterade ytor. Ingen synlig slitage eller skada. Låg skadeindikator.
Badrum
C4
Acceptabelt skick
Daterade armaturer, synligt kakel-slitage. Förhöjd fuktighetsrisk. Flagga för granskning vid förnyelse.
Interiör
C3
Medelskick
Standard finish, mindre kosmetiskt slitage. Förenligt med byggnadens ålder. Normal riskprofil.
Exteriör
C1
Utmärkt skick
Nyligen underhållen. Ingen synlig skada eller väderpåverkan. Lägsta riskkategori.
Användningsfall
Där skickpoäng förändrar era beslut.
Portföljgranskning
Riskscreening vid förnyelse
Vid förnyelse, begär uppdaterade bilder och poängsätt fastigheten på nytt. Identifiera fastigheter där skicket försämrats sedan teckning och justera premier därefter, innan en skada inträffar.
Skadehantering
Referensnivå före skada
Etablera en dokumenterad skickbaslinje vid teckning. Vid skada ger skickpoängen objektivt underlag om fastighetens tillstånd före händelsen, vilket minskar tvister.
Datakvalitet
Bortom registret
Officiella register speglar sällan faktiskt skick. En fastighet från 1960 kan ha renoverats fullständigt förra året eller vara i dåligt skick. Skickpoäng ger er den verkliga bilden.
Integration
Passar in i era befintliga premiemodeller.
Skickpoäng levereras som strukturerad JSON via API och kan mappas direkt till era befintliga variabler. Vi tillhandahåller dokumentation och mappingexempel vid onboarding.
REST API
Strukturerad JSON-output
Skickpoäng per rum, total fastighetspoäng, konfidensindikator och råa feature flags. Allt returneras som strukturerad JSON, redo att matas in i er premieberäkningsmotor.
Bildformat
JPEG, PNG och HEIC
Bilder kan skickas via API eller laddas upp i Nezto Pro. Ingen specialutrustning krävs. Standard smartphone-foton ger tillförlitliga skickpoäng.
Datakällor
Bilder + registerdata
Skickpoäng fungerar enbart från bilder. I kombination med marknadsdata berikas output med byggnadsålder, områdesegenskaper och lokal riskkontext.
Vanliga frågor
Hur används bildanalys för skaderiskbedömning?
Vision Engine™ analyserar uppladdade bilder och returnerar skickpoäng per rum: kök, badrum, interiör och exteriör bedöms separat på en standardiserad skala. Resultaten kan användas som indata till egna riskmodeller för att identifiera fastigheter med förhöjd skaderisk före teckning eller vid förnyelse.
Kan skickpoäng integreras i befintliga premiemodeller?
Ja. Skickpoäng levereras som strukturerad JSON via API och kan mappas direkt till era befintliga variabler. Vi tillhandahåller dokumentation och mappingexempel för de vanligaste premiemodellarkitekturerna vid onboarding.
Vilka bildformat och datakällor stöds?
Nezto stöder JPEG, PNG och HEIC för bildanalys. Bilder kan skickas via API eller laddas upp direkt i Nezto Pro. För marknadsdata aggregerar plattformen bland annat SCB, Boverket, och Lantmäteriet data, samt proprietär transaktionsdata från mäklarpartners.
Hur tillförlitlig är poängsättningen utan professionell fotografering?
Standard smartphone-foton räcker för tillförlitlig skickpoäng. Modellen är tränad på ett brett spektrum av bildkvaliteter. Konfidensnivåer returneras med varje resultat och indikerar när bildkvalitet kan påverka tillförlitligheten.
Teckna på det ni faktiskt ser.
Boka demo och se skickpoäng köras på riktiga fastigheter från er portfölj.