পাইথন-ভিত্তিক অপটিক্যাল ক্যারেক্টার রিকগনিশন ব্যবহার করে ইন্স্যুরেন্সে স্বয়ংক্রিয় আন্ডাররাইটিং

দক্ষতা বিতরণ করা হয়েছে

ব্যাকএন্ড, ডেটা সায়েন্স এবং QA

শিল্প

বীমা

আমাদের ক্লায়েন্ট,

মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের সবচেয়ে বড় বীমা দালালদের মধ্যে একটি, 25 বছরেরও বেশি অভিজ্ঞতা রয়েছে৷ তারা অটো, মোটরসাইকেল, নৌকা, জীবন, স্বাস্থ্য, পোষা প্রাণী এবং অন্যান্য বীমা পরিষেবা অন্তর্ভুক্ত 40+ টিরও বেশি স্থানে পরিষেবা অফার করে।

একজন বীমা দালাল হিসাবে, আমাদের ক্লায়েন্ট মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র জুড়ে অসংখ্য বীমা প্রদানকারীর জন্য আন্ডাররাইটিং পরিষেবাও পরিচালনা করে।

প্রকল্পের সুযোগ

ক্লায়েন্টদের ব্যক্তিগত এবং আর্থিক তথ্য সম্বলিত বীমা নথির সত্যতা যাচাই করতে বীমাকারীরা আন্ডাররাইটিং ব্যবহার করে। এই প্রক্রিয়াটি সাধারণত ম্যানুয়ালি করা হয় কিন্তু মেশিন লার্নিং, ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং এবং কগনিটিভ কম্পিউটিং-এর মতো এআই-ভিত্তিক প্রযুক্তি ব্যবহার করে স্বয়ংক্রিয় হতে পারে।

গ্রাহকদের একটি উচ্চ প্রবাহের সাথে, গ্রাহকদের ব্যস্ততা বাড়াতে এবং ম্যানুয়াল কাজের চাপ কমানোর জন্য অটোমেশন প্রবর্তন সর্বাপেক্ষা গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠেছে।

আমাদের ক্লায়েন্টের প্রকল্পের সুযোগটি আন্ডাররাইটিং কাজগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করার চারপাশে ঘোরে। এতে দাবি নিবন্ধনের সময় অফার করা গ্রাহকের তথ্য যাচাইকরণ এবং ডিজিটাইজ করা অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।

এই নথি অন্তর্ভুক্ত:

• মোটর ভেহিক্যাল রেকর্ডস (MVR) যাতে দাবিদারের নাম, লাইসেন্স নম্বর, জন্ম তারিখ, লিঙ্গ, পলিসি নম্বর এবং আরও অনেক কিছু থাকে।
• দাবিদারের স্বাক্ষর (ইলেক্ট্রনিক বা ফটোগ্রাফিক)।
• যানবাহনের বিশদ: উত্পাদন বছর, তৈরি, মডেল এবং যানবাহন সনাক্তকরণ নম্বর (ভিআইএন)।
• একজন দাবিদারের ব্যাঙ্কের শংসাপত্র ক্রস-ভেরিফাই করা।

চ্যালেঞ্জ

আন্ডাররাইটিং একটি ক্লান্তিকর প্রক্রিয়া হতে পারে যা ঐতিহ্যগতভাবে বিভিন্ন নথি এবং প্রমাণ ম্যানুয়ালি যাচাই করা জড়িত। মূল্যায়ন করার সময়, একজন আন্ডাররাইটারকে অবশ্যই অত্যন্ত মনোযোগী হতে হবে কারণ তাদের প্রাথমিকভাবে কোম্পানির ঝুঁকি রক্ষা করতে হবে।

এই ধরনের দীর্ঘ বিক্রয় চক্রের জন্য ম্যানুয়াল যাচাইকরণ প্রক্রিয়াটি যথেষ্ট সময়, শক্তি এবং কর্মশক্তির দাবি করে এবং তবুও ত্রুটির জন্য জায়গা ছেড়ে দেয়, যার ফলে গ্রাহকদের ক্ষতি হয়।

আন্ডাররাইটিংয়ের জন্য আমাদের ক্লায়েন্টের পূর্বশর্ত ছিল একটি অপটিক্যাল ক্যারেক্টার রিকগনিশন মডেলের সাথে এই চ্যালেঞ্জটি পূরণ করা যা দাবিকারীর নথিগুলি দ্রুত স্ক্যান করতে পারে। এতে ক্ষতির নথি, ব্যাঙ্ক স্টেটমেন্ট, ক্রেডিট স্কোর এবং অন্যান্য মুদ্রিত বা হাতে লেখা দাবি-প্রক্রিয়াকরণ নথিগুলির প্রথম নোটিশ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। মডেলটি একই প্রতিলিপি করবে এবং একটি ডিজিটাইজড কপি রেন্ডার করবে।

আমাদের ক্লায়েন্ট বীমা শিল্পের জন্য উপযোগী সমাধান তৈরি করার দক্ষতা এবং অভিজ্ঞতার সাথে একটি AI সমাধান অংশীদারের সাথে অংশীদার হতে চেয়েছিলেন।

তাদের প্রয়োজনীয়তা অন্তর্ভুক্ত:

• এফএনওএল, ব্যাঙ্ক স্টেটমেন্ট, ক্রেডিট স্কোর ইত্যাদির মতো ডকুমেন্ট ডিজিটাইজ করুন।
• ম্যানুয়াল বা মুদ্রিত নথিগুলি যাচাই করুন, যেমন ড্রাইভারের লাইসেন্স, গাড়ির নিবন্ধন শংসাপত্র, নীতির ধরন এবং বিশদ বিবরণ এবং আরও অনেক কিছু, কোনও ডেটা এড়িয়ে না গিয়ে আসল গ্রাহকের নথির সাথে ক্রস-রেফারেন্স করে৷
• কোনো মানুষের হস্তক্ষেপ ছাড়াই সমান্তরালভাবে, 24 x 7 একাধিক অ্যাপ্লিকেশন প্রক্রিয়া করুন।
• ডুপ্লিকেশন ছাড়া পদ্ধতিগতভাবে প্রক্রিয়াকৃত ডেটা সংরক্ষণ করুন।
• একটি আনুমানিক সময় ফ্রেমে এজেন্ট বা গ্রাহকদের সাথে যাচাই অবস্থা শেয়ার করুন।

মারুতি টেকল্যাবস কেন?

Maruti Techlabs এর আগে বীমা শিল্পের মধ্যে AI প্রকল্পে কাজ করেছিল। আমরা তাদের আন্ডাররাইটিং প্রক্রিয়া বাড়ানোর বিষয়ে আমাদের দক্ষতা নিয়ে আলোচনা করতে ক্লায়েন্টের দলের সাথে সংযুক্ত হয়েছি। আমাদের বিশেষজ্ঞরা তাদের আন্ডাররাইটিং এবং সম্পর্কিত অপারেশনাল প্রক্রিয়াগুলির গভীর অন্তর্দৃষ্টি অর্জন করতে চেয়েছিলেন যা এআই সমাধানগুলি ব্যবহার করে সমাধান করা যেতে পারে।

তাদের চ্যালেঞ্জগুলি শেখার পরে এবং আমাদের ক্ষমতাগুলি মূল্যায়ন করার পরে, উভয় পক্ষই একটি ট্রায়াল রান হিসাবে একটি সময়-সীমাবদ্ধ প্রুফ অফ কনসেপ্ট (PoC) নিয়ে এগিয়ে যেতে সম্মত হয়েছে৷

PoC-এর সফল সম্পাদনের পর, তারা তাদের অটোমেশন উদ্যোগের সাথে এগিয়ে যায়। পরবর্তীকালে, আমরা প্রকল্পের সুযোগ শিখেছি এবং একটি ব্যাপক সময়রেখা তৈরি করেছি।

তাদের ব্যবসায়িক লক্ষ্য বোঝার জন্য আমাদের দৃষ্টিভঙ্গি, একটি সময়-সীমিত প্রুফ অফ কনসেপ্টের মাধ্যমে প্রস্তাবিত সমাধানকে যাচাই করা এবং শিল্প সমকক্ষদের সুপারিশগুলি আমাদের ক্লায়েন্টের সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়ার জন্য গুরুত্বপূর্ণ কারণ ছিল। এই বিষয়গুলি আমাদের ক্লায়েন্টকে Maruti Techlabs-এর সাথে এগিয়ে যাওয়ার আত্মবিশ্বাস দিয়েছে।

সমাধান

আমরা একটি পাইথন-ভিত্তিক OCR মডেল তৈরি করেছি যা অসঙ্গতি, অনুপস্থিত তথ্য, বা ত্রুটিগুলি সন্ধান করবে এবং এই অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে ম্যানুয়াল পর্যালোচনার জন্য পতাকাঙ্কিত করা হবে৷ পতাকাবিহীন নথিগুলি প্রক্রিয়াকরণের জন্য আন্ডাররাইটারদের কাছে পাঠানো হবে।

আমাদের প্রাথমিক লক্ষ্য ছিল একটি হস্তলিখিত বা মুদ্রিত FNOL নথি থেকে প্রয়োজনীয় ডেটা বের করা এবং গ্রাহকের নিবন্ধিত শংসাপত্রের সাথে ক্রস-রেফারেন্স করে এটিকে সংশোধন করা।

আমাদের ডেভেলপমেন্ট টিম একটি বড় চ্যালেঞ্জের মুখোমুখি হয়েছিল যেটি কার্যকরভাবে প্রশিক্ষণের জন্য মডেলটিতে পরিমাণগত এবং গুণগত ডেটা সরবরাহ করা।

অপটিক্যাল ক্যারেক্টার রিকগনিশন ব্যবহার করে ডকুমেন্ট প্রসেসিং বাস্তবায়নের ধাপে ধাপে প্রক্রিয়া এখানে রয়েছে:

1. ইনপুট ইমেজ প্রি-প্রসেসিং: এটি একটি সর্বাগ্রে পদক্ষেপ যা একটি ইমেজ শনাক্তকরণ উপাদান সহ যেকোনো কাজের জন্য পরিচালনা করা আবশ্যক। এখানে, আমরা চিত্রগুলি সরল করতে, প্রাসঙ্গিক প্রান্তগুলি সনাক্ত করতে এবং অক্ষরের রূপরেখা ব্যাখ্যা করতে Tesseract ব্যবহার করেছি।

2. পাঠ্য সনাক্তকরণ: এই ধাপে, আমরা চিত্রের অক্ষরের চারপাশে একটি বাক্স চিহ্নিত করেছি। YOLOv5 এর সাথে রিয়েল-টাইম অবজেক্ট ডিটেকশন ব্যবহার করে একই কাজ করা হয়েছিল।

3. অক্ষরের স্বীকৃতি: চূড়ান্ত ধাপে পূর্ববর্তী ধাপে বক্স করা অক্ষরগুলিকে শনাক্ত করা অন্তর্ভুক্ত। PyTorch একই বাস্তবায়নের জন্য লিভারেজ করা হয়েছিল।

   
   

আমরা ক্লায়েন্ট দ্বারা প্রদত্ত পরীক্ষার ডেটা ব্যবহার করে আমাদের মডেল পরীক্ষা করেছি। একবার মডেলটি চেষ্টা করা হয়েছিল এবং অসংখ্য ব্যবহারের ক্ষেত্রে পরীক্ষা করা হয়েছিল, এটি তাদের অনলাইন প্ল্যাটফর্মগুলিতে স্থাপন করা হয়েছিল।

যোগাযোগ এবং সহযোগিতা

Maruti Techlabs-এ, আমরা যেকোনো প্রকল্পে কাজ করার সময় যোগাযোগে স্বচ্ছতা নিশ্চিত করতে চাই।

আমরা এই প্রকল্পের জন্য স্প্রিন্ট ম্যানেজমেন্ট, টাস্ক তৈরি, রোডম্যাপ ট্র্যাকিং এবং ব্যাকলগ গ্রুমিং-এর জন্য JIRA-এর সুবিধা নিয়েছি।

এটি ছাড়াও, আমরা প্রকল্পের উন্নয়ন অগ্রগতি এবং সুনির্দিষ্ট বিবরণ শেয়ার করার জন্য Google Meet-এ সাপ্তাহিক কলের সময় নির্ধারণ করেছি। উভয় পক্ষই প্রতিদিনের যোগাযোগের জন্য স্ল্যাক ব্যবহার করে।

আমরা প্রকল্পের উন্নয়ন পর্বের জন্য নিম্নলিখিত দলকে মোতায়েন করেছি:

• প্রজেক্ট ম্যানেজার - পুরো প্রোজেক্টের টাইমলাইন পরিকল্পনা করা, দলের সদস্যদের দায়িত্ব অর্পণ করা, এবং প্রোজেক্ট ডেলিভারেবলের সময়মত ডেলিভারি পর্যবেক্ষণ করা।
• টেকনিক্যাল লিড - নির্ধারিত ডেলিভারেবল অর্জনের জন্য ডেভেলপমেন্ট টিমকে নেতৃত্ব দেয়। এতে দলের সদস্যদের তত্ত্বাবধান করা, কাজ অর্পণ করা, প্রতিক্রিয়া প্রদান, ঝুঁকি গণনা করা এবং বিরোধ নিষ্পত্তি করা জড়িত।
• সফ্টওয়্যার বিকাশকারী - কার্যকারিতার জন্য সফ্টওয়্যার তৈরি, রক্ষণাবেক্ষণ, সংশোধন এবং আপগ্রেড করার সময় মডেলের জন্য কোড লেখা।
• QA - সতর্কতামূলক পরীক্ষা, ত্রুটি ট্র্যাকিং এবং ঝুঁকি প্রশমনের মাধ্যমে সফ্টওয়্যারের গুণমান নিশ্চিত করা।

প্রযুক্তি স্ট্যাক

ফলাফল

• আমাদের OCR মডেল আমাদের ক্লায়েন্টের আন্ডাররাইটিং প্রক্রিয়ায় নিম্নলিখিত উন্নতির প্রস্তাব দিয়েছে:

  • নথির শ্রেণীবিভাগ ব্যবহার করে ডেটা সদৃশ হওয়ার ঝুঁকি হ্রাস করার সময় এটি ডেটা নির্ভুলতা বাড়িয়েছে।

  • স্বয়ংক্রিয় আন্ডাররাইটিং কাজগুলি, 40% দ্বারা ব্যয় করা সময় হ্রাস করে এবং উচ্চ-অগ্রাধিকারমূলক কাজগুলিতে ফোকাস করার জন্য আরও সময় দেয়৷

  • ঝুঁকি-স্কোরিং এবং জালিয়াতির অন্তর্দৃষ্টি ব্যবহার করে নিরাপত্তা জোরদার করা হয়েছে।

  • এটি দাবি প্রক্রিয়াকরণের জন্য একটি ডেডিকেটেড এন্ড-টু-এন্ড প্রক্রিয়া সহ সামগ্রিক গ্রাহক অভিজ্ঞতাকে উন্নত করেছে।

    
    

আমাদের ক্লায়েন্ট তাদের আন্ডাররাইটিং প্রক্রিয়া অপ্টিমাইজ করতে এবং AI-চালিত অটোমেশনের মাধ্যমে গ্রাহকের মান তৈরি করতে Maruti Techlabs-এর সহায়তা থেকে উপকৃত হয়েছে।

আমাদের উন্নয়ন প্রক্রিয়া

আমরা একটি উচ্চতর প্রোটোটাইপ তৈরি করার জন্য অ্যাজিল, লীন, এবং DevOps সেরা অনুশীলনগুলি অনুসরণ করি যা সহযোগিতা এবং দ্রুত সম্পাদনের মাধ্যমে আপনার ব্যবহারকারীদের ধারণাগুলিকে ফলপ্রসূ করে। আমাদের শীর্ষ অগ্রাধিকার দ্রুত প্রতিক্রিয়া সময় এবং অ্যাক্সেসযোগ্যতা.

আমরা সত্যিই আপনার বর্ধিত দল হতে চাই, তাই নিয়মিত মিটিং ছাড়াও, আপনি নিশ্চিত হতে পারেন যে আমাদের দলের প্রত্যেক সদস্য একটি ফোন কল, ইমেল বা বার্তা দূরে রয়েছে।