ロハン・マルホートラ、Roadzenの創設者＆CEO – インタビュー・シリーズ

ロハン・マルホートラは、RoadzenのCEO、創設者、ディレクターです。Roadzenは、モビリティと保険の交差点でAIを進化させているグローバルなインシュアテック企業です。

Roadzenは、コンピュータビジョン研究、ジェネレーティブAI、テレマティクスを先駆的に行っています。これには、道路安全、保険の承認、クレーム処理のためのツールや製品が含まれます。Axa、Allianz、Tata、Audiなどの企業は、Roadzenを使用して、道路上のすべての運転手に優れた自動車保険の体験を提供しています。以前、Mr.マルホートラは、Fortune 500企業に製品開発サービスを提供するエンタープライズソフトウェアおよびデータアナリティクス企業であるAvacaraの最高経営責任者を務めていました。Mr.マルホートラは、インドのデリー大学のNSITでエンジニアリングの学士号を、カーネギーメロン大学で電気およびコンピューターエンジニアリングの修士号を取得しています。彼は、カーネギーメロン大学でAIとロボティクスを研究しました。

コンピューターエンジニアリングと機械学習に最初に惹かれたのは何ですか？

私はロボティクスに早い時期から惹かれていました。自律的にタスクを実行する機械を作るというアイデアに魅了されました。このロボティクスへの関心が、私をコンピューターエンジニアリングの分野に導きました。私は、ハードウェアをソフトウェアに抽象化できることを学び、スケーラブルで学習可能なシステムを構築することに興味を持つようになりました。現在、Roadzenでは、これらのアイデアを適用して、車をより賢くし、保険の伝統的な世界をダイナミックでリアルタイムにします。

Roadzenの創設ストーリーを共有できますか？

Roadzenは、2015年に友人の事故が起こり、道路救援の長い遅延、4.5時間以上にわたる複数の電話でのクレーム処理に直面したというフラストレーションから生まれました。この難しい経験が、私のAIの専門知識を道路安全の向上と自動車保険業界の変革に向けて適用するきっかけとなりました。

Roadzenはコンピュータビジョンを使用して車両の価値をどのように評価しますか？

Roadzenは、車両の検査と評価プラットフォームVIAを通じて、コンピュータビジョンを使用して車両の価値を決定します。VIAは、AI、機械学習、高解像度イメージングを使用してデジタル車両検査を実行し、人間のエラー、主観性、処理遅延などの手動検査に関連する課題を克服します。

このテクノロジーは、リアルタイムデータと歴史的なレコードを統合することで、車両の状態の包括的なビューを提供します。VIAのコンピュータビジョンの機能により、数百万の保険の承認決定を利用して、正確な損傷認識と保険の承認が可能になります。また、自動分析によるパターンとユーザーの行動の分析を通じて、不正検出も実行されます。プラットフォームは、検査と保険の承認プロセス中に保険会社がカスタマイズ可能なアクセス制御を提供することで、高い透明性を保証します。

VIAは、ダイナミックなレポートとリアルタイムの通知を提供することで、スムーズで効率的な車両検査と保険の承認プロセスに貢献し、プロセスを迅速化しながら、信頼性の高い評価を提供します。

同じテクノロジーは事故後にも使用されます。顧客と現場の検査員のプロセスについて説明できますか？

Roadzenのクレーム管理テクノロジーは、1秒未満で任意の車の部品を認識し、10種類の損傷を識別することができます。このテクノロジーは、クレームプロセスを大幅に迅速化します。クレームプロセスを反応的なものからプロアクティブなものにシフトし、事故が発生したときにクレームプロセスをトリガーし、顧客が事故現場でクレームを処理できるようにします。

Roadzenの自動クレームプラットフォーム xClaim は、顧客と保険会社を効率的なクレームプロセスにシームレスに接続します。顧客は、アプリを通じて迅速にインシデントを報告し、ビデオと画像を初期の視覚的な文書化として提供するか、または遠隔で検査員を参加させて数分以内に正確な損傷認識を行うことができます。システムには、クレームプロセスの完全性を高める不正検出も含まれます。ダイナミックなレポートとリアルタイムの通知がクレーム処理を迅速化し、専用のカスタマーサポートがすべての利害関係者に対する透明性と支援を保証します。プラットフォームのカスタマイズ可能なアクセス制御により、顧客の体験が向上し、将来の参照のためにアクセス可能な情報のデジタルレコードが作成されます。

Roadzenはリアルタイムの運転安全データを提供します。AIはどのようにして特定の運転手の安全性を分析しますか？この情報はどうやって事故防止に使用されますか？

AIの予測能力とリアルタイムデータを組み合わせると、真正にダイナミックで効果的な運転安全性が実現します。個々のリスクレベルを特定の時点で評価し、警告することができます。

Roadzenの包括的なテレマティクス・スイートには、運転手の行動パターンを特定するコンピュータビジョン・システムが含まれます。このシステムは、リアルタイムの車両データを利用し、衝突回避、事故防止、障害物検出などの重要な意思決定にコンピュータビジョンを適用します。

Roadzenの重要な革新の1つは、運転中の注意散漫を監視することです。車両に高度な顔検出テクノロジーを搭載することで、システムは運転手が眠気を感じているか、携帯電話で気を散らしているか、シートベルトを着用していないかを判断できます。このプロアクティブ・アプローチは、運転中の注意散漫による事故を大幅に減らすことができます。

Roadzenは、コンピュータビジョンの最も複雑な課題の1つである道路物体検出に成功しています。テクノロジーは、車両間の距離を正確に測定でき、衝突防止のための重要な安全対策となります。

人間の運転手は通常、事故前に1.3秒の反応時間が必要ですが、Roadzenのテクノロジーは、運転手に約3秒前に警告することができます。つまり、反応時間が3倍になり、人間のミスや注意散漫による約60%の事故を防ぐことができます。これは、保険業界における重要なブレークスルーとなります。

Roadzenのテクノロジー・スタックは、テレマティクスを使用してこのデータを収集し、包括的な運転手プロファイルを作成し、各運転手に合わせたダイナミックな見積もりを提供します。この個別化されたアプローチにより、リスク評価の精度が向上し、個々の運転習慣と状況に基づいて公平な保険料が設定されます。

Roadzenでは、どのような他のAIおよび機械学習テクノロジーが使用されていますか？

Roadzenは、モビリティと保険の交差点でAIを進化させることに焦点を当てています。RoadzenのAI研究チーム（AIR）は、コンピュータビジョン、ジェネレーティブAI、コアの機械学習を含む重要な分野で深い理解を深めることに尽力しています。コンピュータビジョンにより、機械が視覚データを解釈して行動できるようになり、モビリティと保険では視覚入力から得られる豊富な情報により、重要な機能となります。さらに、モデルを正確に迅速にトレーニングおよびデプロイするために、Machine Learning Operations（MLOps）に多大な努力を払っています。シンセティックまたはジェネレーティブAIも、モデルトレーニングを加速するために使用しています。

保険業界にAIを統合することで、どのような課題が生じますか？

課題には、複雑なデータ構造をナビゲートすること、レガシーデータに対処すること、データの大量生成から高品質のデータセットを管理することが含まれます。データプライバシー、セキュリティ、アルゴリズムの偏りに関する潜在的な問題に対処し、公平な慣行を確保し、AIによる意思決定における偏りを防ぎ、顧客データを保護することが重要です。オープンで責任あるAIの開発は、公平な慣行を確保し、AIによる意思決定における偏りを防ぎ、顧客データを保護するために不可欠です。

保険とAIの将来についてのあなたのビジョンを共有できますか？

モビリティの風景が変化し、多くの車が接続され自動運転になるにつれて、AIは、より効率的で顧客中心の保険エコシステムを作成する可能性があります。リスク評価の予測モデリングにより、より正確な価格設定とリスク管理が可能になります。AIと高度な分析により、保険会社は顧客のニーズを予測し、提供をパーソナライズし、顧客の体験を改善できます。

コンピュータビジョンとテレマティクスの進歩により、事故防止と運転行動の改善が大幅に進むでしょう。事故件数の減少、コストの削減、道路の安全性の向上につながります。

自動損傷評価により、クレーム処理が迅速化され、より客観的になります。AIは、保険の承認を迅速化し、より公平にすることで、保険の承認を変革します。人為的偏見を排除し、リスクをより正確に評価します。また、責任あるAIの原則に基づいてこの未来を構築するために取り組んでいます。

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