विशेषज्ञता प्रदान की गई बैकएंड, डेटा साइंस और क्यूए उद्योग बीमा हमारे क्लाइंट, संयुक्त राज्य अमेरिका में सबसे बड़े बीमा दलालों में से एक, 25 से अधिक वर्षों का अनुभव है। वे 40 से अधिक स्थानों पर सेवाएँ प्रदान करते हैं जिनमें ऑटो, मोटरसाइकिल, नाव, जीवन, स्वास्थ्य, पालतू जानवर और अन्य बीमा सेवाएँ शामिल हैं। एक बीमा दलाल के रूप में, हमारा ग्राहक अमेरिका भर में कई बीमा प्रदाताओं के लिए हामीदारी सेवाएं भी संचालित करता है। परियोजना गुंजाइश बीमाकर्ता व्यक्तिगत और वित्तीय जानकारी वाले ग्राहकों के बीमा दस्तावेजों की प्रामाणिकता को सत्यापित करने के लिए अंडरराइटिंग का उपयोग करते हैं। यह प्रक्रिया आम तौर पर मैन्युअल रूप से की जाती है, लेकिन मशीन लर्निंग, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और संज्ञानात्मक कंप्यूटिंग जैसी एआई-आधारित तकनीकों का उपयोग करके इसे स्वचालित किया जा सकता है। ग्राहकों की बढ़ती संख्या को देखते हुए, ग्राहक सहभागिता बढ़ाने और मैनुअल कार्यभार को कम करने के लिए स्वचालन को लागू करना अत्यंत महत्वपूर्ण हो गया है। हमारे क्लाइंट की परियोजना का दायरा अंडरराइटिंग कार्यों को स्वचालित करने के इर्द-गिर्द घूमता था। इसमें दावों के पंजीकरण के दौरान दी गई ग्राहक जानकारी का सत्यापन और उसका डिजिटलीकरण शामिल है। इन दस्तावेजों में शामिल हैं: मोटर वाहन रिकॉर्ड (एमवीआर) जिसमें दावेदार का नाम, लाइसेंस नंबर, जन्म तिथि, लिंग, पॉलिसी नंबर आदि शामिल होता है। दावेदार के हस्ताक्षर (इलेक्ट्रॉनिक या फोटोग्राफिक)। वाहन विवरण: निर्माण वर्ष, मेक, मॉडल और वाहन पहचान संख्या (VIN)। दावेदार की बैंक प्रमाण-पत्र का क्रॉस-सत्यापन करना। चुनौती अंडरराइटिंग एक थकाऊ प्रक्रिया हो सकती है जिसमें पारंपरिक रूप से विभिन्न दस्तावेजों और प्रमाणों को मैन्युअल रूप से सत्यापित करना शामिल है। मूल्यांकन करते समय, एक अंडरराइटर को अत्यधिक चौकस रहना चाहिए क्योंकि उन्हें मुख्य रूप से कंपनी के जोखिमों की रक्षा करनी होती है। इतने लम्बे विक्रय चक्र के लिए मैन्युअल सत्यापन प्रक्रिया में पर्याप्त समय, ऊर्जा और कार्यबल की आवश्यकता होती है, तथा इसमें त्रुटि की गुंजाइश बनी रहती है, जिसके परिणामस्वरूप ग्राहक खो जाते हैं। अंडरराइटिंग के लिए हमारे क्लाइंट की शर्त ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकॉग्निशन मॉडल के साथ इस चुनौती का सामना करना था जो दावेदार के दस्तावेजों को जल्दी से स्कैन कर सकता था। इनमें नुकसान की पहली सूचना के दस्तावेज, बैंक स्टेटमेंट, क्रेडिट स्कोर और अन्य मुद्रित या हस्तलिखित दावा-प्रसंस्करण दस्तावेज शामिल हैं। मॉडल उसी को ट्रांसक्राइब करेगा और एक डिजिटाइज्ड कॉपी प्रदान करेगा। हमारा ग्राहक बीमा उद्योग के लिए अनुकूलित समाधान तैयार करने में विशेषज्ञता और अनुभव रखने वाले के साथ साझेदारी करना चाहता था। एआई समाधान साझेदार उनकी आवश्यकताएं निम्नलिखित थीं: एफएनओएल, बैंक स्टेटमेंट, क्रेडिट स्कोर आदि जैसे दस्तावेजों को डिजिटल करें। मैनुअल या मुद्रित दस्तावेजों को सत्यापित करें, जैसे चालक लाइसेंस, वाहन पंजीकरण प्रमाण पत्र, पॉलिसी का प्रकार और विवरण, आदि, बिना किसी डेटा को छोड़े मूल ग्राहक दस्तावेजों के साथ क्रॉस-रेफरेंसिंग करके। बिना किसी मानवीय हस्तक्षेप के, 24 x 7, समानांतर रूप से एकाधिक अनुप्रयोगों को संसाधित करें। संसाधित डेटा को बिना दोहराव के व्यवस्थित रूप से संग्रहीत करें। अनुमानित समय सीमा में एजेंटों या ग्राहकों के साथ सत्यापन स्थिति साझा करें. मारुति टेकलैब्स क्यों? मारुति टेकलैब्स ने पहले बीमा उद्योग में एआई परियोजनाओं पर काम किया था। हमने क्लाइंट की टीम से संपर्क किया और उनकी अंडरराइटिंग प्रक्रियाओं को बेहतर बनाने में अपनी विशेषज्ञता पर चर्चा की। हमारे विशेषज्ञ उनकी अंडरराइटिंग और संबंधित परिचालन प्रक्रियाओं के बारे में गहन जानकारी प्राप्त करना चाहते थे, जिन्हें एआई समाधानों का उपयोग करके संबोधित किया जा सकता था। उनकी चुनौतियों को जानने और अपनी क्षमताओं का आकलन करने के बाद, दोनों पक्षों ने परीक्षण के तौर पर समयबद्ध प्रूफ ऑफ कॉन्सेप्ट (पीओसी) के साथ आगे बढ़ने पर सहमति व्यक्त की। PoC के सफल क्रियान्वयन के बाद, उन्होंने अपने स्वचालन उद्यम को आगे बढ़ाया। इसके बाद, हमने परियोजना के दायरे को जाना और एक व्यापक समयरेखा विकसित की। उनके व्यावसायिक लक्ष्यों को समझने के लिए हमारा दृष्टिकोण, समय-सीमित अवधारणा के माध्यम से प्रस्तावित समाधान को मान्य करना, और उद्योग के साथियों से सिफारिशें हमारे ग्राहक की निर्णय लेने की प्रक्रिया के लिए महत्वपूर्ण कारक थे। इन कारकों ने हमारे ग्राहक को मारुति टेकलैब्स के साथ आगे बढ़ने का विश्वास दिलाया। समाधान हमने पायथन-आधारित OCR मॉडल बनाया जो असंगतियों, गुम जानकारी या त्रुटियों की तलाश करेगा, और इन आवेदनों को मैन्युअल समीक्षा के लिए चिह्नित किया जाएगा। बिना चिह्नित किए गए दस्तावेज़ों को प्रसंस्करण के लिए अंडरराइटर्स को भेजा जाएगा। हमारा प्राथमिक लक्ष्य हस्तलिखित या मुद्रित FNOL दस्तावेज़ से आवश्यक डेटा निकालना और ग्राहक के पंजीकृत क्रेडेंशियल्स के साथ क्रॉस-रेफ़रेंसिंग करके इसे सुधारना था। हमारी विकास टीम के सामने एक बड़ी चुनौती थी मॉडल को प्रभावी ढंग से प्रशिक्षित करने के लिए उसमें मात्रात्मक और गुणात्मक डेटा डालना। ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकॉग्निशन का उपयोग करके दस्तावेज़ प्रसंस्करण को क्रियान्वित करने की चरणबद्ध प्रक्रिया यहां दी गई है: यह सबसे महत्वपूर्ण चरण है जिसे इमेज पहचान घटक वाले किसी भी कार्य के लिए किया जाना चाहिए। यहाँ, हमने छवियों को सरल बनाने, प्रासंगिक किनारों का पता लगाने और वर्णों की रूपरेखा की व्याख्या करने के लिए टेसेरैक्ट का उपयोग किया। इनपुट इमेज को प्रीप्रोसेस करना: इस चरण में, हमने छवि पर अक्षरों के चारों ओर एक बॉक्स चिह्नित किया। YOLOv5 के साथ रीयल-टाइम ऑब्जेक्ट डिटेक्शन का उपयोग करके भी यही किया गया। टेक्स्ट का पता लगाना: अंतिम चरण में पिछले चरण में बॉक्स किए गए वर्णों को पहचानना शामिल है। इसे लागू करने के लिए PyTorch का उपयोग किया गया। वर्णों की पहचान: हमने क्लाइंट द्वारा उपलब्ध कराए गए परीक्षण डेटा का उपयोग करके अपने मॉडल का परीक्षण किया। एक बार जब मॉडल को कई उपयोग मामलों के साथ आज़माया और परखा गया, तो इसे उनके ऑनलाइन प्लेटफ़ॉर्म पर तैनात किया गया। संचार और सहयोग मारुति टेकलैब्स में, हम किसी भी परियोजना पर काम करते समय संचार में पारदर्शिता सुनिश्चित करना चाहते हैं। हमने इस परियोजना के लिए स्प्रिंट प्रबंधन, कार्य निर्माण, रोडमैप ट्रैकिंग और बैकलॉग ग्रूमिंग के लिए JIRA का लाभ उठाया। इसके अलावा, हमने विकास की प्रगति और परियोजना के बारे में विवरण साझा करने के लिए Google Meet पर साप्ताहिक कॉल शेड्यूल किए। दोनों पक्षों ने दिन-प्रतिदिन संचार करने के लिए Slack का उपयोग किया। हमने परियोजना के विकास चरण के लिए निम्नलिखित टीम तैनात की: संपूर्ण परियोजना की समय-सीमा की योजना बनाना, टीम के सदस्यों को जिम्मेदारियां सौंपना, तथा परियोजना के परिणामों की समय पर डिलीवरी की निगरानी करना। परियोजना प्रबंधक - तय किए गए डिलीवरेबल्स को प्राप्त करने के लिए विकास टीम का नेतृत्व करना। इसमें टीम के सदस्यों की देखरेख करना, कार्य सौंपना, फीडबैक देना, जोखिमों की गणना करना और विवादों का निपटारा करना शामिल है। तकनीकी नेतृत्व - सॉफ्टवेयर का निर्माण, रखरखाव, सुधार और उन्नयन करते समय मॉडल के लिए कोड लिखना। सॉफ्टवेयर डेवलपर्स - सावधानीपूर्वक परीक्षण, दोष ट्रैकिंग और जोखिम न्यूनीकरण के माध्यम से सॉफ्टवेयर की गुणवत्ता सुनिश्चित करना। क्यूए - प्रौद्योगिकी स्टैक परिणाम हमारे ओसीआर मॉडल ने हमारे ग्राहक की अंडरराइटिंग प्रक्रिया में निम्नलिखित सुधार पेश किए: इसने दस्तावेज़ वर्गीकरण का उपयोग करते हुए डेटा की सटीकता को बढ़ाया, जबकि डेटा दोहराव के जोखिम को कम किया। स्वचालित अंडरराइटिंग कार्य, जिससे लगने वाले समय में कमी आएगी तथा उच्च प्राथमिकता वाले कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए अधिक समय मिलेगा। 40% की जोखिम-स्कोरिंग और धोखाधड़ी संबंधी जानकारी का उपयोग करके सुरक्षा को मजबूत किया गया। इसने दावा प्रसंस्करण के लिए एक समर्पित एंड-टू-एंड प्रक्रिया के साथ समग्र ग्राहक अनुभव को बढ़ाया। हमारे ग्राहक को अपनी अंडरराइटिंग प्रक्रिया को अनुकूलित करने और एआई-संचालित स्वचालन के माध्यम से ग्राहक मूल्य बनाने में मारुति टेकलैब्स की सहायता से लाभ हुआ। हमारी विकास प्रक्रिया हम एक बेहतर प्रोटोटाइप बनाने के लिए एजाइल, लीन और डेवऑप्स की सर्वोत्तम प्रथाओं का पालन करते हैं जो आपके उपयोगकर्ताओं के विचारों को सहयोग और त्वरित निष्पादन के माध्यम से साकार करता है। हमारी सर्वोच्च प्राथमिकता त्वरित प्रतिक्रिया समय और पहुंच है। हम वास्तव में आपकी विस्तारित टीम बनना चाहते हैं, इसलिए नियमित बैठकों के अलावा, आप निश्चिंत रह सकते हैं कि हमारी टीम का प्रत्येक सदस्य एक फोन कॉल, ईमेल या संदेश की दूरी पर है।
