Mobile KI-Schadenregulierungslösung für Versicherer
Wichtige Herausforderungen
Wichtige Ergebnisse
Übersicht
Mobile und KI-gestützte Schadenmanagementlösung für Versicherer
MotionsCloud unterstützt Sach- und Kfz-Versicherer dabei, Schadenprozesse mittels mobiler Selbstbedienung, KI-basierter Bilderkennungstechnologien zur Schadensbewertung und Live-Videoinspektionsmodulen zu optimieren und zu automatisieren, die in bestehende Schadenregulierungssysteme integriert werden können. Die Lösung verkürzt die Bearbeitungszeit von Schäden von Tagen auf Stunden, senkt die Schadenbearbeitungskosten um bis zu 75 % und verbessert das Kundenerlebnis bei der Schadenabwicklung. Derzeit betreut MotionsCloud Kunden in den USA, Europa und Südostasien.
Herausforderungen
Derzeit nutzt der MotionsCloud-Kunde Bilderkennungstechnologien für Live-Inspektionen, um den Schadenprozess zu beschleunigen. Sie wollten eine Lösung entwickeln, die gefälschte Versicherungsansprüche erkennt, wenn ein manipuliertes oder bearbeitetes Bild hochgeladen wird. Der Kunde möchte eine skalierbare Infrastruktur aufbauen, um monatlich über 10.000 Bilder aus rund 1000 Versicherungsfällen zu analysieren und festzustellen, ob Bilder bearbeitet wurden.
Lösung
- Ankercloud hat ein KI-Modell auf Basis der AWS-Cloud-Infrastruktur entwickelt und trainiert. Das Modell wurde unter Verwendung von Diensten wie Sagemaker und Lambda erstellt, um betrügerische Bilder aus dem Bildmaterial zu identifizieren.
- Um den Prozess einfacher und bequemer zu gestalten, wurde eine Benutzeroberfläche entwickelt, über die Bilder hochgeladen werden können und Dienste wie Amazon S3 zum Speichern der Ergebnisse sowie der Bilder genutzt werden.
- Anschließend unterstützte Ankercloud bei der Containerisierung der ML-Trainings- und Testcodes des Kunden mithilfe des Amazon Elastic Container Service. Dies trug dazu bei, die Anwendungsleistung bei Skalierung zu stabilisieren und die Betriebseffizienz zu verbessern.
Geschäftsergebnis
- Die Geschwindigkeit und Genauigkeit bei der Erkennung gefälschter Bilder waren bemerkenswert, und der Kunde konnte die Bearbeitungszeit um 80 % reduzieren und eine hohe Genauigkeit erzielen.
- Die Lösung bot zudem Automatisierung, um wachsende Unternehmen zu unterstützen, ohne zusätzliche Ressourcen aufstocken zu müssen.
