AI systém pro automatizovanou validaci pojistných událostí

Název práce: AI System for Automated Insurance Claim Validation
Autor(ka) práce: Kos, Jiří
Typ práce: Diploma thesis
Vedoucí práce: Zimmermann, Pavel
Oponenti práce: Procházka, Jiří
Jazyk práce: English
Abstrakt:
This thesis focuses on automating the task of extracting data from vehicle images in the insurance claims process. It proposes the design, development, and evaluation of an AI system for a major Czech insurance company. The system uses a fine-tuned YOLOv8 model for object detection and a PaddleOCR model for text recognition to extract key information from claim images: license plates, odometers, and VIN. Modification and verification rules are defined to ensure the validity of the extracted texts. The developed system undergoes validation to assess its overall performance. The proposed system achieved an overall accuracy of 80.4 % in extracting key vehicle data. License plate extraction proved particularly successful, reaching an accuracy of 98 %. This translates to considerable cost savings and a more streamlined customer experience, leading to higher customer satisfaction.
Klíčová slova: artificial intelligence; automation; insurance claim validation; object detection; PaddleOCR; text recognition; YOLOv8
Název práce: AI systém pro automatizovanou validaci pojistných událostí
Autor(ka) práce: Kos, Jiří
Typ práce: Diplomová práce
Vedoucí práce: Zimmermann, Pavel
Oponenti práce: Procházka, Jiří
Jazyk práce: English
Abstrakt:
Tato práce se zaměřuje na automatizaci úkolu extrakce dat z obrázků vozidel v procesu likvidace pojistných událostí. Navrhuje, vyvíjí a vyhodnocuje systém umělé inteligence pro významnou českou pojišťovnu. Systém využívá natrénovaný model YOLOv8 pro detekci objektů a model PaddleOCR pro extrakci textu z fotografií vozidel zachycujícího registrační značky, odometry a VIN. Pro zajištění platnosti extrahovaných textů jsou definována pravidla pro jejich modifikaci a verifikaci. Vyvinutý systém prochází validací za účelem posouzení jeho celkové výkonnosti. Navrhovaný systém dosáhl celkové přesnosti 80,4 % extrakce klíčových údajů o vozidle. Zvláště úspěšná se ukázala extrakce registračních značek, která dosáhla přesnosti 98 %. Automatizace procesu se promítá do značných úspor nákladů a zefektivnění zákaznického servisu, což vede k jejich vyšší spokojenosti.
Klíčová slova: automatizace; detekce objektů; PaddleOCR; rozpoznávání textu; umělá inteligence; validace pojistných událostí; YOLOv8

Informace o studiu

Studijní program / obor: Data a analytika pro business
Typ studijního programu: Magisterský studijní program
Přidělovaná hodnost: Ing.
Instituce přidělující hodnost: Vysoká škola ekonomická v Praze
Fakulta: Fakulta informatiky a statistiky
Katedra: Katedra informačních technologií

Informace o odevzdání a obhajobě

Datum zadání práce: 29. 11. 2023
Datum podání práce: 26. 6. 2024
Datum obhajoby: 2024

Soubory ke stažení

Soubory budou k dispozici až po obhajobě práce.

    Poslední aktualizace: