Umelá inteligencia prináša hodnotu až vtedy, keď opustí sandbox a stane sa súčasťou reálnych procesov. Príklad z poisťovníctva ukazuje, že vďaka platforme OpenShift AI je možné nasadiť modely do produkcie, priebežne ich učiť a zlepšovať. Výsledkom sú rýchlejšie konania, menej chýb a lepšia kontrola rizík.
Ako AI pomohla pri poistných udalostiach
V projekte pre veľkú nadnárodnú poisťovňu mal malý administratívny tím spracúvať reklamácie prichádzajúce z e‑mailu, papiera, telefonátov a webových formulárov. Cieľom bolo uľahčiť prácu pracovníkom, nie nahradiť ich: AI sa nasadila do konkrétnych krokov konania tak, aby zrýchlila a spresnila rozhodovanie. OpenShift AI poskytol prostredie na postupné pripájanie modelov a ich bezpečný beh v prostredí zákazníka.
Generatívne modely sumarizovali dlhé texty a vyťahovali kľúčové údaje, ako kedy a kde sa nehoda stala. Analyzoval sa aj sentiment, aby bolo jasné, či je klient naladený skôr pozitívne alebo negatívne. Počítačové videnie sa učilo rozpoznávať objekty na fotografiách z dopravných nehôd a odhadovať rozsah škôd. Jednotlivé prototypy sa zaraďovali do aplikácie priebežne, čím vznikal robustný pracovný nástroj pre likvidátorov.
Merateľné výsledky a ponaučenia
Nasadenie prinieslo redukciu priemernej doby spracovania z približne 7 hodín na 2 hodiny a zníženie ľudskej chybovosti o 80 %. Zlepšila sa aj detekcia podvodov, pretože modely vedeli upozorniť na nezrovnalosti v dátach aj na fotkách. Dôležité je, že AI bola previazaná s aplikačnou vrstvou, takže výsledky sa okamžite prejavili v praxi.
Hlavné posolstvo: netreba zostávať pri sandboxových demách, ale uzavrieť „smyčku“ – učiť modely na reálnych prípadoch, merať prínos a kontinuálne zlepšovať. Projekt bežal na infraštruktúre zákazníka a jeho koncept je zovšeobecniteľný aj na iné prostredia. Tím zároveň sprístupnil riešenie ako verejný projekt, aby sa dalo preskúmať a spustiť aj inde.
