Duomenų hakatono (angl. Datathon) dalyviai visą parą kiekvienas prie savo kompiuterio fokusavosi į konkrečią verslo sritį – sukčiavimų tyrimą žalose. Komandos kūrė seklį robotą, kuris moka atpažinti sukčiavimų schemas bei mokė dirbtinį intelektą atpažinti „padailintas“ nuotraukas.
„Mūsų duomenimis, šiemet per tris pirmus metų ketvirčius išaiškintų sukčiavimų suma siekė 1,2 mln. eurų. Draudimo bendrovės taiko vis inovatyvesnius įrankius, gebančius automatiškai identifikuoti įtariamus nesąžiningus pranešimus apie žalas, draudikams padeda ir robotai, pasitelkiamas ir dirbtinis intelektas. Dėl naudojamų inovatyvių įrankių, draudikams kasmet pavyksta išaiškinti vis daugiau nesąžiningų bandymų pasisavinti draudimo išmoką, už kurią vėliau sumokėtų kiti vartotojai“, – apie žalų tyrimus kalba Aidas Ignatavičius, vienas iš „Lietuvos draudimo“ Hakatono organizatorių.
Nors pasitaiko ir pavienių bandymų padidinti nuostolio dydį ar pranešti apie nebūtą įvykį, jį inscenizuoti, draudikai vis dažniau pastebi, kad nesąžiningi klientai veikia organizuotai.
„Lietuvos draudimo“ seklys robotas „ŠerlokAI“
„Lietuvos draudimas“ pirmame nuotoliniame hakatone per parą sukūrė ir išvystė seklio roboto prototipą, kuris remiasi sąryšiais tarp žalų. Seklys robotas gali automatiškai identifikuoti įtartinas žalas duomenų bazėje, suranda sąsajas tarp jų ir taip padeda žalų tyrėjams kasdieniame darbe. Įrankis naudoja grafus, kurie yra plačiai taikomi duomenų ryšiams analizuoti pačiose įvairiausiose srityse – nuo žalų sukčiavimų tyrimo iki pasaulio futbolo čempionato laimėtojo prognozės.
„Komanda užprogramavo 8 skirtingų tipų sukčiavimo schemas, kurias įrankis galės automatiškai identifikuoti iš duomenų. Įrankis naudoja specialią grafų duomenų bazę, kuri leidžia efektyviau analizuoti sąryšius tarp duomenų“, - sako vienas iš „Lietuvos draudimo“ Hakatono organizatorių Aidas Ignatavičius.
Atpažįsta ir „padailintas“ nuotraukas
Pasitaiko vartotojų, kurie apdrausdami automobilį ar kitą turtą draudimo kompanijai pateikia „padailintas“ nuotraukas. Juose įvairių įrankių pagalba „užtušuojamos“ žalos, vėliau apie tokią „žalą“ pranešama draudimo kompanijai ir siekiama gauti draudimo išmoką. Labai dažnai tokių padailinimų plika akimi neįmanoma pamatyti.
„Lietuvos draudimo“ duomenų analitikos hakatone buvo sukurtas dirbtiniu intelektu paremtas „Pixelių genomo“ prototipas, kuris atseka „pakoreguotas“ nuotraukas. Įrankis yra paremtas duomenų analitika ir ilgainiui išmoksta atpažinti netikras nuotraukas. Hakatono dalyviai varžėsi tarpusavyje – „feikerių“ komanda „padailino“ daugiau nei 200 nuotraukų, kurios buvo panaudotos apmokant ir išbandant „gaudytojų“ komandos kuriamą įrankį.
„Mūsų sukurtas prototipas apjungė skirtingus metodus – nuo paprastesnių metodų iki neuroninių tinklų – kurie skirtingais būdais bando identifikuoti „padailintas“ nuotraukas. Nedidele persvara nugalėjo „gaudytojų“ komanda, kas yra gera žinia mūsų prototipui. Šio sukurto prototipo tolesnis tobulėjimas bus paremtas vis didesnio nuotraukų kiekio apdorojimu ir išbandymu“, - pasakoja Hakatono organizatorius Aidas Ignatavičius.
Ankstesniuose hakatonuose komandos prototipus kurdavo visą parą užsidariusios biure. Hakatonus „Lietuvos draudimas“ pradėjo rengti ir nuolat organizuoja nuo 2017-ųjų. Hakatonų metu buvo sukurta ir išvyksta nuosavo „Lietuvos draudimo“ kriptovaliutos – LDCoin idėja, dirbtinis intelektas mokytas atpažinti lietuvių kalbą ir kitos iniciatyvos.
