Страхование

Intelligent Voice применяет графические процессоры NVIDIA для стабильной работы своего ПО

~ 3 мин

Технические возможности процессоров NVIDIA обеспечивают гибкость и производительность как со стороны программирования, так и со стороны поддержки глубокого обучения в системах компании

Intelligent Voice- NVIDIA

Случаи страхового мошенничества ежегодно обходятся Великобритании в миллиарды фунтов стерлингов. В среднем за одну мошенническую операцию теряется более 10 тысяч фунтов стерлингов, и в результате потребителям страховых услуг приходится оплачивать дополнительно 50 фунтов стерлингов за полис. Чтобы уменьшить эти цифры, компания Intelligent Voice, Strenuus и Университет Восточного Лондона создали систему ИИ и технологию распознавания голоса, которые помогают выявлять мошеннические заявления.

Решение глобальных проблем

Страховые компании в настоящее время сталкиваются с двумя серьезными проблемами. Во-первых, они получают большое количество звонков по поводу мошенничества. Во-вторых – это адаптация к недавнему закону GDPR, который запрещает так называемые политики черного ящика. Вместо этого страховые компании должны иметь возможность объяснять своим клиентам, а также регулирующим органам, как были приняты страховые решения.

В ответ на это лондонская компания Intelligent Voice приступила к разработке набора алгоритмов машинного обучения, которые могут определять мошенническое поведение в режиме реального времени. Цель состояла в том, чтобы сделать процессы более эффективными и результативными, а также уменьшить утомляемость операторов, обрабатывающих вызовы. 

Компания Intelligent Voice соединила собственные навыки машинного обучения и распознавания речи со знаниями поведенческой аналитики фирмы Strenuus, также базирующейся в Лондоне, а специалисты Университета Восточного Лондона работали над добавлением в технологию функции объяснимости, которая определяет, как и когда были приняты решения в каждом конкретном случае. Эти действия являются частью работы Next Generation Services Industrial Strategy Challenge Fund. Проект был начат государством в 2019 году и рассчитан на два с половиной года.

Алгоритмы машинного обучения Intelligent Voice обучаются с использованием сотен тысяч телефонных обращений, которые уже проверены вручную. Для ускорения этого обучения применяется набор графических процессоров NVIDIA, а программное обеспечение компании работает на графических процессорах NVIDIA Tensor Core V100. Технический директор Intelligent Voice подчеркнул, что с технологической точки зрения компания не нашла ничего лучше, чем графические процессоры NVIDIA. Они обеспечивают гибкость и производительность как со стороны программирования, так и со стороны поддержки глубокого обучения.

Выявление мошенничества до выплаты

Во время звонков страховщикам система улавливает сигналы о возможном обмане. Они могут выражаться в определенных словах или фразах, а также в тоне голоса. Сеть долговременной краткосрочной памяти (LSTM) была обучена распознавать сигналы в реальном времени, поэтому агенты, отвечающие на вызов, могут отреагировать на сигналы тревоги немедленно и, соответственно, изменить свои ответы. В результате такой работы производительность сотрудников повышается, потому что звонки, помеченные технологией, представлены в виде списка с потенциально мошенническими маркерами. Агенты сразу переходят к отмеченным разделам для проверки.

LSTM представляет собой рекуррентную нейронную сеть, специально разработанную для предотвращения затухания или взрыва выходных данных нейронной сети для заданных входных данных при прохождении циклов обратной связи. Петли обратной связи позволяют рекуррентным сетям лучше распознавать образы, чем другие нейронные сети. Память прошлых входных данных имеет решающее значение для решения задач обучения последовательности, и сети с долговременной краткосрочной памятью обеспечивают лучшую производительность по сравнению с другими архитектурами RNN, облегчая так называемую проблему исчезающего градиента.

Обращайтесь к нам, чтобы внедрить такое решение в своей компании
Департамент корпоративных решений

    ;