Rohan Malhotra, Gründer und CEO von Roadzen – Interview-Serie

Rohan Malhotra ist CEO, Gründer und Direktor von Roadzen, einem globalen Insurtech-Unternehmen, das KI an der Schnittstelle von Mobilität und Versicherungen vorantreibt.

Roadzen hat Computer-Vision-Forschung, generative KI und Telematik sowie Werkzeuge und Produkte für Straßensicherheit, Underwriting und Schadensregulierung entwickelt. Unternehmen wie Axa, Allianz, Tata und Audi nutzen Roadzen, um jedem Fahrer auf der Straße eine bessere Autoversicherungserfahrung zu bieten. Zuvor war Herr Malhotra als Chief Executive Officer von Avacara tätig, einem Unternehmen für Unternehmenssoftware und Datenanalyse, das Produktentwicklungsleistungen für Fortune-500-Unternehmen erbrachte. Herr Malhotra hat einen Bachelor-Abschluss in Ingenieurwesen von der NSIT, Delhi University, Indien, und einen Master-Abschluss in Elektrotechnik und Informatik von der Carnegie Mellon University, wo er KI und Robotik studierte.

Was hat Sie ursprünglich zur Computer-Ingenieurwissenschaft und zum Maschinellen Lernen hingezogen?

Ich wurde bereits in jungen Jahren von der Robotik fasziniert und war von der Idee begeistert, Maschinen zu bauen, die autonom agieren können. Diese Faszination für die Robotik war mein Einstieg in die Computer-Ingenieurwissenschaft. Als ich mehr darüber lernte, stellte ich fest, dass Hardware in Software abstrahiert werden kann, und entwickelte ein Interesse daran, Systeme zu bauen, die skalieren und lernen. Jetzt wenden wir diese Ideen bei Roadzen an, um Autos intelligenter und die traditionelle Welt der Versicherungen dynamischer und Echtzeit-fähiger zu machen.

Können Sie die Entstehungsgeschichte hinter Roadzen teilen?

Roadzen entstand aus einer frustrierenden Erfahrung im Jahr 2015, als ein Unfall meines Freundes zu langen Verzögerungen bei der Straßenhilfe und mehreren Telefonanrufen zur Schadensmeldung über vier Stunden führte. Diese schwierige Episode löste die Anwendung meiner KI-Expertise zur Verbesserung der Straßensicherheit und zur Transformation der Autoversicherungsbranche aus.

Wie nutzt Roadzen Computer-Vision, um den Wert eines Fahrzeugs zu bewerten?

Roadzen nutzt Computer-Vision durch seine Fahrzeug-Inspektion- und Bewertungsplattform VIA, um den Wert eines Fahrzeugs zu bestimmen. VIA setzt KI, Maschinelles Lernen und hochauflösende Bildgebung ein, um digitale Fahrzeuginspektionen durchzuführen und die Herausforderungen, die mit manuellen Inspektionen verbunden sind, wie menschliche Fehler, Subjektivität und Verzögerungen bei der Verarbeitung, zu überwinden.

Die Technologie bietet eine umfassende Übersicht über den Zustand eines Fahrzeugs, indem sie Echtzeit-Daten und historische Aufzeichnungen integriert. Die Computer-Vision-Fähigkeiten von VIA ermöglichen eine genaue Schadenserfassung und Underwriting, indem sie Millionen von Underwriting-Entscheidungen nutzen. Sie umfasst auch Betrugsbekämpfung durch automatisierte Analyse von Mustern und Benutzerverhaltensweisen. Die Plattform gewährleistet eine hohe Transparenz mit anpassbarer Zugriffskontrolle für Versicherer während des Inspektion- und Underwriting-Prozesses.

VIA trägt zu einer nahtlosen, effizienten und transparenten Fahrzeuginspektion und Underwriting bei, beschleunigt den Prozess und liefert zuverlässige Bewertungen durch dynamische Berichte und Echtzeit-Benachrichtigungen.

Wird dieselbe Technologie auch nach Unfällen eingesetzt? Können Sie den Prozess für Kunden und vor Ort tätige Inspektoren erläutern?

Roadzens Schadensregulierungstechnologie kann jedes Autoteil erkennen und zehn Arten von Schäden in weniger als einer Sekunde identifizieren, wodurch der Schadensregulierungsprozess erheblich beschleunigt wird. Sie verlagert den Schadensregulierungsprozess von reaktiv auf proaktiv, indem sie den Schadensregulierungsprozess auslöst, wenn ein Unfall eintritt, und es Kunden ermöglicht, ihre Schäden direkt am Unfallort zu melden, anstatt wochenlang zu warten.

Roadzens automatisierte Schadensregulierungsplattform xClaim bindet Kunden und Versicherer in einen effizienten Schadensregulierungsprozess ein. Kunden können Vorfälle schnell über eine App melden und erste visuelle Dokumentationen durch Videos und Bilder bereitstellen, die vom Kunden aufgenommen wurden, oder sich remote mit Inspektoren verbinden, um eine genaue Schadenserfassung innerhalb von Minuten zu ermöglichen. Das System umfasst auch Betrugsbekämpfung, um die Integrität des Schadensregulierungsprozesses zu gewährleisten. Die Plattform liefert dynamische Berichte und Echtzeit-Benachrichtigungen, die den Schadensregulierungsprozess beschleunigen, während dediziertes Kundensupport-Team Transparenz und Unterstützung für alle Beteiligten sicherstellt. Die Plattform bietet eine anpassbare Zugriffskontrolle, die die Kundenerfahrung verbessert und eine digitale Aufzeichnung von Informationen bereitstellt, die für zukünftige Referenzen zugänglich sind.

Roadzen bietet Echtzeit-Daten zur Fahrersicherheit. Können Sie erläutern, wie die KI bewertet, wie sicher ein bestimmter Fahrer ist? Wie werden diese Informationen dann für die Unfallverhütung eingesetzt?

Wenn wir die Vorhersagefähigkeiten der KI mit Echtzeit-Daten kombinieren, ebnet dies den Weg für eine wirklich dynamische und effektive Fahrersicherheit, bei der das Risiko, das ein bestimmter Fahrer zu einem bestimmten Zeitpunkt darstellt, bewertet und dagegen gewarnt werden kann.

Roadzens umfassendes Telematik-Paket umfasst ein Computer-Vision-System, das Fahrerverhaltensmuster identifiziert. Dieses System nutzt Echtzeit-Fahrzeugdaten und wendet Computer-Vision für wichtige Entscheidungen wie Zeit bis zum Zusammenstoß, Unfallverhütung und Hinderniserkennung an.

Eine der wichtigsten Innovationen von Roadzen ist die Ablenkungsüberwachung. Mit fortschrittlicher Gesichtserkennungstechnologie, die in Fahrzeugen installiert ist, kann das System erkennen, ob Fahrer schläfrig, abgelenkt von ihrem Telefon oder nicht angeschnallt sind. Dieser proaktive Ansatz kann Unfälle, die durch abgelenktes Fahren verursacht werden, erheblich reduzieren.

Roadzen hat erfolgreich die Herausforderung der Straßenobjekterkennung gemeistert, einer der komplexesten Herausforderungen im Bereich der Computer-Vision. Die Technologie kann den Abstand zwischen Fahrzeugen genau messen, ein kritischer Sicherheitsaspekt zur Verhütung von Kollisionen.

Während ein menschlicher Fahrer normalerweise 1,3 Sekunden benötigt, um vor einem Unfall zu reagieren, kann Roadzens Technologie den Fahrer etwa 3 Sekunden im Voraus warnen, wodurch die Reaktionszeit effektiv verdreifacht wird. Dies könnte potenziell 60 % der Unfälle, die durch menschliches Versagen oder Ablenkung verursacht werden, auslöschen und einen bedeutenden Durchbruch im Versicherungssektor markieren.

Roadzens Technologie-Stack nutzt Telematik, um diese Daten zu sammeln, ein umfassendes Fahrerprofil zu erstellen und ein dynamisches Angebot anzupassen, das auf jeden Fahrer zugeschnitten ist. Dieser individualisierte Ansatz verbessert die Genauigkeit der Risikobewertung und gewährleistet eine faire Preisgestaltung auf der Grundlage individueller Fahrverhaltensweisen und -bedingungen.

Welche anderen KI- und Maschinenlern-Technologien werden bei Roadzen eingesetzt?

Roadzen konzentriert sich auf die Weiterentwicklung der KI durch grundlegende und angewandte Forschung, mit einem speziellen Fokus auf die Schnittstelle zwischen Mobilität und Versicherungen. Das KI-Forschungsteam bei Roadzen (AIR) ist bestrebt, unser Verständnis in kritischen Bereichen wie Computer-Vision, generativer KI und Kern-Maschinenlernen zu vertiefen. Computer-Vision ermöglicht es Maschinen, visuelle Daten zu interpretieren und darauf zu reagieren, eine kritische Funktion in Mobilität und Versicherungen aufgrund der reichen Informationen, die visuelle Eingaben liefern. Darüber hinaus legen wir großen Wert auf Machine Learning Operations (MLOps), die es unseren Teams ermöglichen, Modelle genau und schnell zu trainieren und zu bereitstellen. Wir nutzen auch synthetische oder generative KI, um das Modelltraining zu beschleunigen.

Welche Herausforderungen bringt die Integration von KI in den Versicherungssektor mit sich?

Herausforderungen umfassen die Navigation in komplexen Datenstrukturen, das Umgehen mit Legacy-Daten und die Verwaltung von qualitativ hochwertigen Datenmengen. Es ist wichtig, potenzielle Probleme im Zusammenhang mit Datenschutz, Sicherheit und algorithmischem Bias anzugehen, um Vertrauen aufzubauen und die gerechte Nutzung von KI in der Versicherung sicherzustellen. Die Entwicklung von offener und verantwortungsvoller KI wird entscheidend sein, um faire Praktiken zu gewährleisten, Bias in KI-getriebenen Entscheidungen zu vermeiden und Kundendaten zu schützen.

Können Sie Ihre Vision für die Zukunft der Versicherungen und KI teilen?

Wenn sich die Landschaft der Mobilität wandelt und die meisten Autos vernetzt und autonom werden, hat KI das Potenzial, ein effizienteres, kundenorientierteres Versicherungssystem für vernetzte Mobilität zu schaffen. Vorhersage-Modelle für Risikobewertung werden zu einer genaueren Preisgestaltung und besseren Risikosteuerung führen. KI und fortschrittliche Analytik werden es Versicherern ermöglichen, die Bedürfnisse der Kunden vorherzusagen, Angebote zu personalisieren und die Kundenerfahrung zu verbessern.

Durch Fortschritte in Computer-Vision und Telematik werden wir große Fortschritte in der Unfallverhütung und der Verbesserung des Fahrverhaltens sehen. Dies wird zu weniger Schadensfällen, geringeren Kosten und sichereren Straßen führen.

Automatisierte Schadensbewertungen werden den Schadensregulierungsprozess beschleunigen und ihn objektiver machen. KI wird auch das Underwriting transformieren, indem sie es schneller und fairer macht, indem sie Risiken genauer bewertet und menschliche Vorurteile eliminiert. Und wir arbeiten daran, sicherzustellen, dass diese Zukunft auf verantwortungsvollen KI-Prinzipien aufbaut.

Vielen Dank für das großartige Interview. Leser, die mehr erfahren möchten, sollten Roadzen besuchen.