Rohan Malhotra, grunnlegger og CEO av Roadzen – Intervju-serie

Rohan Malhotra er CEO, grunnlegger og direktør i Roadzen, et globalt insurtech-selskap som driver AI på krysningspunktet mellom mobilitet og forsikring.

Roadzen har banebrent datamaskin-syn-forskning, generativ AI og telematikk, inkludert verktøy og produkter for veisikkerhet, underwriting og skade. Selskaper som Axa, Allianz, Tata og Audi bruker Roadzen for å gi en bedre bilforsikringsopplevelse til alle sjåfører på vei. Tidligere var herr Malhotra administrerende direktør i Avacara, et selskap som tilbyr programvare og dataanalyse-tjenester til Fortune 500-selskaper. Herr Malhotra har en bachelorgrad i ingeniørvitenskap fra NSIT, Delhi University, India og en mastergrad i elektro- og datateknikk fra Carnegie Mellon University, hvor han studerte AI og robotikk.

Hva var det som opprinnelig tiltalte deg til datamaskin-teknikk og maskinlæring?

Jeg ble tiltrukket av robotikk i en tidlig alder, fascinert av tanken på å lage maskiner som kunne utføre oppgaver selvstendig. Denne fascinasjonen med robotikk var min innføring i feltet datamaskin-teknikk. Etterhvert som jeg lærte mer, observerte jeg at maskinvare kan abstraheres til programvare og utviklet en interesse for å bygge systemer som kan skaleres og lære. Nå bruker vi disse idéene i Roadzen for å gjøre biler mer intelligente og den tradisjonelle forsikringsverden dynamisk og sanntid.

Kunne du dele historien bak Roadzen?

Roadzen ble født ut av en frustrerende opplevelse i 2015, da en venns ulykke ledet til lange forsinkelser i å få veghjelp, flere telefonoppringer for å melde skade over fire og en halv time. Denne utfordrende episoden utløste min ekspertise innen AI for å forbedre veisikkerheten og transformere bilforsikringsindustrien.

Hvordan bruker Roadzen datamaskin-syn for å vurdere verdien av et kjøretøy?

Roadzen bruker datamaskin-syn gjennom sitt kjøretøy-inspeksjons- og vurderingsplattform VIA for å bestemme verdien av et kjøretøy. VIA anvender AI, maskinlæring og høyoppløselige bilder for å utføre digitale kjøretøy-inspeksjoner, og overvinne utfordringene forbundet med manuelle inspeksjoner, som menneskelige feil, subjektivitet og forsinkelser i behandlingen.

Teknologien gir en omfattende oversikt over kjøretøyets tilstand ved å integrere sanntidsdata og historiske registreringer. Datamaskin-syn-kapasitetene til VIA muliggjør nøyaktig skade-gjenkjenning og underwriting, ved å utnytte millioner av underwriting-beslutninger. Det inkluderer også svindel-avdekning gjennom automatisk analyse av mønster og bruker-atferd. Plattformen sikrer høy transparens med tilpassbar tilgangskontroll for forsikringsgivere under inspeksjons- og underwriting-prosessen.

VIA bidrar til en sømløs, effektiv og transparent kjøretøy-inspeksjon og underwriting, og fremskynder prosessen samtidig som den leverer pålitelige vurderinger gjennom dynamiske rapporter og sanntids-varslinger.

Den samme teknologien brukes etter ulykker, kunne du diskutere prosessen for kunder og inspektører på bakken?

Roadzens skadehåndteringsteknologi kan gjenkjenne ethvert bil-del og identifisere ti typer skader på mindre enn ett sekund, og denne teknologien fremskynder betydelig skadehåndteringsprosessen. Den endrer skadehåndteringsprosessen fra reaktiv til proaktiv, og utløser skadehåndteringsprosessen når en ulykke skjer, og lar kundene behandle sine skader på ulykkesstedet i stedet for å vente i uker.

Roadzens automatiserte skadehåndteringsplattform xClaim, engasjerer kunder og forsikringsgivere i en effektiv skadehåndteringsprosess. Kundene kan raskt melde hendelser gjennom en app, og levere initial visuell dokumentasjon gjennom video og bilder tatt av kunden, eller fjern-engage inspektører for nøyaktig skade-gjenkjenning innen minutter. Systemet inkluderer også svindel-avdekking, og forbedrer integriteten i skadehåndteringsprosessen. Plattformen leverer dynamiske rapporter og sanntids-varslinger som fremskynder skadehåndtering, og dedikert kundestøtte sikrer transparens og assistanse for alle interessenter. Plattformens tilpassbar tilgangskontroll forbedrer kundeopplevelsen, og skaper en digital registrering av informasjon som er tilgjengelig for fremtidig referanse.

Roadzen tilbyr sanntids-sikkerhetsdata for sjåfører, kunne du diskutere hvordan AI-analyser hvor trygg en bestemt sjåfør er?Hvordan brukes denne informasjonen så for å forebygge ulykker?

Når vi kombinerer de prediktive egenskapene til AI med sanntidsdata, åpner det vei for en virkelig dynamisk og effektiv sjåførsikkerhet – hvor risikonivået for enkeltpersoner kan vurderes og varsles mot.

Roadzens omfattende telematikk-suite inkluderer et datamaskin-syn-system som identifiserer sjåfør-atferd-mønster. Dette systemet utnytter sanntids kjøretøy-data og anvender datamaskin-syn for kritiske beslutninger som tid til kollisjon, ulykkesforebygging og hindringsdeteksjon.

En av Roadzens viktigste innovasjoner er distraksjons-overvåking. Med avansert ansiktsgjenkjenningsteknologi installert i kjøretøy, kan systemet bestemme om sjåfører er søvnige, distraherede av telefoner eller ikke bruker setebelter. Denne proaktive tilnærmingen kan betydelig redusere ulykker forårsaket av distrakt sjåføring.

Roadzen har suksessfullt løst vei-objekt-deteksjon, en av de mest komplekse utfordringene i datamaskin-syn. Teknologien kan nøyaktig måle avstanden mellom kjøretøy, en kritisk sikkerhetsmessig måling for å forebygge kollisjoner.

Mens en menneskelig sjåfør vanligvis trenger 1,3 sekunder for å reagere før en ulykke, kan Roadzens teknologi varsle sjåføren omtrent 3 sekunder før, og effektivt tripplere reaksjonstiden. Dette kunne potensielt utrydde 60% av ulykkene forårsaket av menneskelige feil eller distraksjon, og markerer en betydelig gjennombrudd i forsikringssektoren.

Roadzens teknologistakk bruker telematikk for å samle inn denne dataen, lage en omfattende sjåfør-profil, og levere en dynamisk pris tilpasset hver sjåfør. Denne individualiserte tilnærmingen forbedrer risikovurderingsnøyaktigheten og sikrer rettferdig premieprising basert på personlige kjørevaner og forhold.

Hva er noen av de andre AI- og maskinlærings-teknologiene som brukes i Roadzen?

Roadzen fokuserer på å fremme AI gjennom grunnleggende og anvendt forskning, med en spesialisert fokus på krysningspunktet mellom mobilitet og forsikring. AI-forsknings-teamet i Roadzen (AIR) er dedikert til å dykke dyptere inn i kritiske områder som datamaskin-syn, generativ AI og kjerne-maskinlæring. Datamaskin-syn tillater maskiner å tolke og handle på visuell data, en kritisk funksjon i mobilitet og forsikring på grunn av den rike informasjonen visuelle inndata gir. I tillegg legger vi betydelig innsats i Maskinlærings-Operasjoner (MLOps), som strømlinjeformer hvordan våre team trener og distribuerer modeller nøyaktig og raskt. Vi bruker også syntetisk eller generativ AI for å akselerere modell-trening.

Hva er noen av utfordringene som integreringen av AI bringer til forsikringssektoren?

Utfordringene inkluderer navigering av komplekse datastrukturer, håndtering av legacy-data og kvalitetsdata fra den enorme mengden data som genereres. Det er viktig å adresse potensielle problemer rundt data-privatitet, sikkerhet og algoritme-bias for å bygge tillit og sikre en rettferdig bruk av AI i forsikring. Utvikling av åpen og ansvarlig AI vil være avgjørende for å sikre rettferdige praksiser, forebygge bias i AI-drevne beslutninger og beskytte kundedata.

Kunne du dele din visjon for fremtiden av forsikring og AI?

Som landskapet av mobilitet forandrer seg, hvor de fleste biler vil være koblet og autonome, har AI potensialet til å skape en mer effektiv, kunde-sentrert forsikringsøkosystem for koblet mobilitet. Prediktiv modellering for risikovurdering vil føre til mer nøyaktig prising og bedre risikostyring. AI og avanserte analytikk vil enable forsikringsgivere til å forutse kunde-behov, tilpasse tilbud og forbedre kundeopplevelsen.

Med fremgang i datamaskin-syn og telematikk, vil vi se store skritt i ulykkesforebygging og forbedret sjåfør-atferd. Dette vil føre til færre skader, reduserte kostnader og tryggere veier.

Automatiserte skade-vurderinger vil strømlinjeforme skadehåndteringsprosessen, og gjøre den raskere og mer objektiv. AI vil også transformere underwriting ved å gjøre det raskere og rettferdigere, ved å vurder risiko mer nøyaktig og eliminere menneskelig bias. Og vi arbeider for å sikre at denne fremtiden bygges på ansvarlige AI-prinsipper.

Takk for det flotte intervjuet, lesere som ønsker å lære mer kan besøke Roadzen.