業種: BFSI
クライアントは、インドの民間一般保険部門の著名なプレーヤーとして、健康保険、旅行保険、自動車保険などを含む幅広い保険プランとカスタマイズされた保険を提供しています。 その広範なネットワークは、全国に展開する 131 のオフィスと 90,000 を超える仲介業者で構成されています。
ビジネス上の課題
車両の損傷評価には物理的な検査が必要であり、広範な文書作成と検査官との話し合いを伴う、10～12 日間にわたる長期にわたる保険和解手続きが必要になりました。
Tableau には自然言語処理 (NLP) や機械学習などの高度な機能がないため、レポート作成の効率と容易さが制限されています。
当社のソリューション
Celebal Technologies とクライアントは協力して、AI を活用した画像分析プラットフォームである RAPID を作成しました。
Celebal のチームは、Azure ML と Cognitive Services を使用して、車両の損傷を特定するための画像検出アルゴリズムを開発しました。 1,000 万を超えるサンプル画像が Microsoft Azure Cognitive Vision モデルでトレーニングされ、その後モデルのキャリブレーションと調整が行われました。
Databricks の Azure BLOB から取得されたデータは、Computer Vision を使用して前処理を受けました。 Azure Custom Vision とカスタム構築された YOLO-V3 モデルのアンサンブルが、Mask R-CNN とともに使用され、専用の顧客アプリケーションを介して提示される正確な損傷評価、インスタント レポート、修理費用の見積もりが行われました。
使用されている技術
ビジネスへの影響
Celebal Technologies と協力し、AI を活用した車両損傷検出を活用することで、大手保険会社は保険金請求処理ワークフローの課題に対処することに成功しました。 この革新的なソリューションは効率を向上させただけでなく、顧客満足度も向上させ、保険会社を業界のフロントランナーとしての地位を確立しました。 このケーススタディは、保険分野における AI テクノロジーの変革的な影響と、保険金請求管理に革命をもたらす可能性を示しています。
