AI Damage Locator od MakoLab

Nasz lokalizator uszkodzeń oparty na AI usprawnił i zredukował koszty obsługi roszczeń pojazdów dla naszego klienta, automatyzując wykrywanie uszkodzeń oraz rekomendowanie niezbędnych napraw.
Podsumowanie
Lider sektora usług ubezpieczeniowych i finansowych szukał narzędzia, które usprawniłoby proces obsługi roszczeń z tytułu uszkodzeń pojazdów. Wykorzystaliśmy zaawansowane techniki uczenia maszynowego, aby stworzyć lokalizator uszkodzeń AI, automatyzujący wykrywanie szkód, ocenę roszczeń i rekomendowanie naprawy. Nasze rozwiązanie zoptymalizowało czas potrzebny na wykonanie wszystkich związanych z tym operacji, znacząco redukując przy tym koszty.
Klient
Sektor
Automotive
Usługa
AI, Machine Learning, automatyzacja, Data, ontologie, OCR
Realizacja
System zarządzania roszczeniami z tytułu szkód

Szczegóły

Wyzwanie

Tradycyjny proces likwidacji szkód pojazdów jest czasochłonny i wymaga dużych zasobów, wiąże się z ręcznymi ocenami i niespójnym przetwarzaniem danych. Jest też podatny na błędy oraz nadużycia.

Kluczowe wyzwania, przed którymi stanęliśmy, obejmowały:

  • długi czas przetwarzania roszczeń
  • niespójne wyceny szkód wynikające z subiektywnej oceny człowieka
  • ograniczone możliwości skalowania do trybu pracy 24/7
  • słabe możliwości wykrywania anomalii i nadużyć
Cel

Naszym celem było zaprojektowanie, zbudowanie i wdrożenie rozwiązania zapewniającego:

  • możliwości uczenia maszynowego umożliwiające skuteczną obsługę roszczeń dotyczących szkód pojazdów
  • wsparcie dla firm ubezpieczeniowych, ekspertów i osób zajmujących się likwidacją szkód w wykrywaniu i ocenie uszkodzeń
  • potencjalne wykrywanie nadużyć dzięki semantycznej analizie danych i porównaniom historycznym
  • obniżenie kosztów operacyjnych przy jednoczesnym zapewnieniu przejrzystości procesu i doświadczenia klienta
Rozwiązanie

Lokalizator uszkodzeń AI wytrenowany na tysiącach zdjęć uszkodzonych pojazdów. Narzędzie to identyfikuje uszkodzone części i automatycznie generuje ich opisy, a zostało zbudowane z wykorzystaniem Python, PyTorch oraz technologii Google AI.

Nasz lokalizator uszkodzeń AI potrafi:

  • sugerować naprawy na podstawie wykrytych uszkodzeń
  • wykorzystywać mechanizmy samouczące się do szacowania zakresu uszkodzeń i kosztów napraw
  • standaryzować dane dzięki integracji z ontologią, co umożliwia semantyczne rozumienie danych i wykrywanie nadużyć
  • wykorzystywać technologię OCR do odczytu obrazów i wykrywania anomalii w opisach
Kluczowe cechy rozwiązania
  • Automatyczna ocena uszkodzeń na podstawie zdjęć, dostępna 24/7
  • Rozwiązania dostosowane do polityk firmy i wymagań regionalnych
  • Przejrzyste, oparte na danych decyzje dotyczące naprawy lub odpisu szkody całkowitej
  • Możliwości internacjonalizacji zapewniające globalną skalowalność
Kluczowe rezultaty

Wdrożenie AI Damage Locatora przyniosło następujące efekty:

  • skuteczność wykrywania na poziomie 80-90%
  • optymalizacja czasu realizacji wyceny o 16-20%
  • zwiększona dokładność dzięki zastosowaniu algorytmów samouczących się
  • lepsza wycena szkód dzięki wykorzystaniu danych historycznych
  • redukcja kosztów operacyjnych, ponieważ automatyzacja minimalizuje potrzebę ręcznej interwencji
  • skuteczniejsze wykrywanie niezgodności i prób oszustw dzięki analizie opartej na ontologiach
  • szybsza i dokładniejsza informacja zwrotna, co przekłada się na lepsze doświadczenie użytkownika