Proje İçeriği

Assistcam olarak sigorta şirketleri ve filo yönetim firmaları için yürüttüğümüz hasar yönetim süreçlerini uçtan uca yapay zeka ile dönüştürüyoruz. Projemiz; kaza veya arıza sonrası araçlardan çekilen fotoğrafların, özgün görüntü işleme (Computer Vision) algoritmalarımızla analiz edilmesini kapsar.

Sistem üç ana katmanda çalışmaktadır:

1. Otonom Hasar Tespiti: Fotoğraftaki parçayı (tampon, far, panel vb.) ve hasar tipini (çizik, göçük, kırık) %90+ doğrulukla otomatik tanımlar.
2. Akıllı Parça ve İşçilik Denetimi: Servislerin girdiği verilerle fotoğraftaki hasarın uyumunu denetler, tutarsız maliyetleri anında raporlar.
3. Görsel Tabanlı Suistimal (Fraud) Önleme: Geçmiş veri tabanımızla görsel DNA karşılaştırması yaparak, aynı hasarın mükerrer kullanımını saniyeler içinde tespit eder.

Projenin Amacı

Temel amacımız, "dosya inceleme ve onay" süreçlerini insan bağımlı ve yavaş bir yapıdan, otonom ve hatasız bir yapıya taşımaktır. Optimum Otomotiv bünyesindeki operasyonel verimlilik artışı, müşterilerimiz olan sigorta şirketlerine "AssistCam Trust-Line" adını verdiğimiz, insan hatasından arındırılmış, şeffaf ve yüksek hızlı bir katma değerli hizmet olarak sunulmuştur. Proje, sektördeki "güven" parametresini teknolojiyle standardize etmeyi hedefler.

Proje içindeki en büyük inovasyon nedir? (yeni bir teknoloji veya var olan teknolojinin farklı kullanımı gibi. IOT, M2M, AI vb.)

Sektördeki geleneksel "insan gözüyle kontrol" sürecini, derin öğrenme modelleriyle "tam otonom denetime" dönüştürmesidir. En büyük inovasyonumuz; Assistcam’in yıllardır biriktirdiği yerel hasar veri setini kullanarak, Türkiye’nin heterojen araç parkına ve yerel onarım kültürüne özelleşmiş bir model eğitmiş olmamızdır. Global rakiplerin aksine, yerel hasar dinamiklerini anlayan ve "öğrenen" bu yapı, sektörde yüksek doğruluklu yerli yapay zeka standartlarını belirlemektedir.

Proje kurum içindeki hangi bölüme fayda sağlamıştır?(satış, pazarlama, finans, İK, IT, Üretim, Planlama, Satın alma, Lojistik Müşteri İlişkileri gibi)

Öncelikli olarak Hasar Operasyon ve Denetim departmanlarında dijital dönüşüm sağlamıştır. Manuel iş yükünü minimize ederek çalışanların daha kompleks dosyalara odaklanmasına imkan tanımıştır. Ayrıca, anlık ve şeffaf veri akışı sayesinde Üst Yönetim ve Raporlama birimlerine stratejik karar alma desteği sağlamaktadır.

Projenin hayata geçirilmesi konusunda üst yönetimin desteğini tam olarak alabildiniz mi?

Evet, proje bizzat şirket yönetimi tarafından stratejik öncelik olarak belirlenmiş ve desteklenmiştir. Gerekli bütçe ve insan kaynağı üst yönetim vizyonuyla tahsis edilmiştir.

Proje sonunda ortaya çıkan sonuçları analiz edebildiniz mi? Rakamsal verilerle ifade eder misiniz?(ROI, maliyetlerde yüzdesel azalma, üretim süresinde azalma, hata payının düşmesi vs.)

Pilot uygulamalarımızda ve canlı kullanımda şu somut sonuçlar elde edilmiştir:

• Operasyonel Hız: Dosya inceleme süresi 15 dakikadan 4 dakikaya düşürülerek %73 zaman tasarrufu sağlanmıştır.
• Maliyet Kontrolü: AI denetimiyle engellenen gereksiz parça değişimleri sayesinde dosya başı maliyetlerde %10 direkt tasarruf potansiyeli realize edilmiştir.
• Hizmet Kalitesi: Müşteri geri dönüş hızı (SLA) %40 artarak müşteri memnuniyetinde rekor seviyeye ulaşılmıştır.
• Hata Payı: İnsan kaynaklı gözden kaçırma hataları minimize edilerek denetim kalitesi %95 üzerine çıkarılmıştır.

Projenizde şirket içinden kaç kişi aktif olarak görev almıştır? Ekip birimleri hakkında kısaca bilgi verir misiniz?

Projede 15 kişilik multidisipliner bir ekip görev almıştır. Bu ekip; derin öğrenme ve görüntü işleme konusunda uzman veri bilimciler, kıdemli hasar denetim uzmanları, yazılım mimarları ve iş analistlerinden oluşmaktadır. Operasyonel saha tecrübesi ile ileri teknoloji geliştirme yetkinliği aynı masada birleştirilmiştir.

Projenizde (varsa)işbirliği kurduğunuz veya destek aldığınız bilişim şirketlerini belirtiniz.

Gt Motive, Inspeklaps, WorkApps, DIGILERA

Proje sırasında kullandığınız ve spesifik önemi olan markaları (varsa) belirtiniz. (Yazılım veya donanım markaları)

Gt Motive, Inspeklaps, WorkApps