AI System for Automated Insurance Claim Validation

Jiří Kos

Master's thesis

AI systém pro automatizovanou validaci pojistných událostí

Abstract:

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.

Abstract:

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.

Keywords

automatizace, detekce objektů, PaddleOCR, rozpoznávání textu, umělá inteligence, validace pojistných událostí, YOLOv8

Keywords

artificial intelligence, automation, insurance claim validation, object detection, PaddleOCR, text recognition, YOLOv8

Language used: English

Date on which the thesis was submitted / produced: 26. 6. 2024

Thesis defence

• Date of defence: 2024
• Supervisor: Pavel Zimmermann
• Reader: Jiří Procházka

Vysoká škola ekonomická v Praze

Master programme:
Data a analytika pro business