Podjetje Optilab je na tekmovanju Start:up Slovenija, kjer je sodelovalo 34 novoustanovljenih domačih podjetij, prejelo nagrado za najbolje spisan poslovni načrt in bilo tudi med sedmimi finalisti v najožjem izboru. S Štefanom Furlanom, direktorjem Optilaba, smo spregovorili o nastanku podjetja, iskanju idej, znanja ter uporabi umetne inteligence za doseganje boljših rezultatov.
Kje ste dobili idejo o pripravi programske rešitve za odkrivanje zavarovalniških goljufij? Kaj je Optilab?
Optilab je odcepljeno podjetje Fakultete za računalništvo in informatiko. Prav na fakulteti smo se prvič srečali z goljufijami, in sicer najprej na področju telekomunikacij. Delovali smo v okviru Laboratorija za informatiko. To področje se nam je zdelo izredno zanimivo, poleg tega pa smo prejeli zelo pozitiven odziv trga, kjer domačih rešitev za ugotavljanje goljufij pravzaprav ni bilo. Ko smo ocenili, da je tržna priložnost dovolj velika, smo se odločili, da naredimo podjetje, ki bo specializirano za odkrivanje goljufij. Kot rečeno, nastal je Optilab, za svoje programske rešitve, namenjene odkrivanju goljufij, pa smo izbrali ime Admiral.
Katera znanja so potrebna za oblikovanje rešitve, kakršna je Admiral? Kako zahteven je sam razvoj?
Razvoj je precej zahteven, saj so za razvoj izdelka, kot je Admiral, potrebna specifična znanja. To so znanja, ki jih ima v Sloveniji samo nekaj ljudi. Pri razvoju veliko sodelujemo z različnimi inštitucijami znanja in tudi s posameznimi strokovnjaki. Razvoj je zahteven z dveh plati. Po eni strani je v sam proces razvoja treba vračunati, da imamo veliko zunanjih sodelavcev z visoko stopnjo ekspertize, po drugi strani pa gre za razvoj izdelka. Produktni razvoj programske opreme je nekaj, s čimer v Sloveniji nihče nima veliko izkušenj, saj je to počne le malo podjetij.
Vaša ekipa je visoko strokovno izobražena. Imate kakšne težave s pridobivanjem novih kadrov, je v Sloveniji na voljo dovolj strokovnjakov z vam zanimivih področij?
Dobrih kadrov primanjkuje v vseh branžah. V računalništvu in informatiki pa se mi zdi, da je ta primanjkljaj še veliko večji. Problem ni v visoko specializiranih kadrih, torej ekspertih s specifičnimi znanji – ti so navadno doktorji znanosti na določenem področju ali celo profesorji. Njihovega znanja ne potrebujemo v tolikšni meri, da bi se nam jih splačalo zaposliti, zato sodelujemo predvsem projektno. Večjo težavo imamo s pridobivanjem kadrov, ki so res dobri in izkušeni v praktičnih znanjih na področjih, kot so na primer Enterprise Java, razvoj bogatih spletnih aplikacij in podatkovnih zbirk.
Kaj pa pridobivanje ažurnih podatkov in njihova dostopnost v digitalni obliki? Pri prometnih nesrečah običajno policija in zavarovalnica potrebujeta več tednov za izmenjavo podatkov?
Naš program se v največji meri opira na interne podatkovne vire zavarovalnice in veliko manj na zunanje vire. Predvsem se osredotočamo na vire, ki so javno dostopni prek interneta. Na področju zdravstvenega zavarovanja je ogromno koristnih podatkov in informacij na spletnih straneh Zavoda za zdravstveno zavarovanje Slovenije.
Izmenjava podatkov med inštitucijami, kot sta zavarovalnica in policija, pa je problem organizacijske narave. Z vidika tehnologije je stvar, kako to narediti, jasna. Težave nastopijo drugje, denimo, na kakšni pravni podlagi se lahko kateri podatki zahtevajo, problem varstva osebnih podatkov in podobno. Trenutno izmenjava podatkov med policijo in zavarovalnicami poteka prek Slovenskega zavarovalnega združenja.
Koliko časa traja povprečna obravnava posameznih zahtevkov v zavarovalništvu in od česa je odvisna? Je čas sploh dejavnik v tem primeru (običajno si zavarovalnica vzame tudi mesec dni za reševanje posameznega primera)? Lahko Admiral te čase občutno zmanjša?
Čas pri odkrivanju zavarovalniških goljufij ni tako zelo pomemben dejavnik, kot je na primer pri telekomunikacijah. Tam so pomembne milisekunde, saj se je velikokrat treba odločiti v drobcu sekunde. Preden se na primer vzpostavi telefonska zveza, se mora sistem za odkrivanje goljufij odločiti, ali bo zvezo dopustil ali ne. Na področju zavarovalništva operiramo z veliko daljšimi časi. Proces ni povsem avtomatiziran, saj se v ključnih odločitvah odloča človek, Admiral mu pri tem le pomaga.
Je pa res, da tudi sami vlagamo ogromno napora, da naša rešitev pomaga čim hitreje in čim učinkoviteje razreševati sumljive primere. Najprej nas je zanimalo, kako odkrivati goljufije, in temu smo posvetili ogromno časa. Preiskali smo najrazličnejše algoritme in pri zaznavanju postali zelo dobri. Zatem smo ugotovili, da zavarovalnice porabijo ogromno časa in denarja, da škodne primere, ki kažejo sume goljufije, razrešijo. Takrat smo se začeli zelo intenzivno ukvarjati z moduli, ki pomagajo zavarovalnicam pri procesih preiskovanja, razreševanja ter pri pravdnih in sodnih postopkih, ki nazadnje pripeljejo do povračila izgubljenega denarja. Za zavarovalnico je izjemno pomembno, da je sposobna odkriti vse sumljive škodne zahtevke. Prav tako, če ne še bolj, pa je pomembno, da je zavarovalnica sposobna na vse sumljive škodne zahtevke hitro in ustrezno reagirati.
Kako ustvarjate umetno inteligenco? Kaj lahko od umetne pameti pričakujemo danes in kaj v prihodnje?
Umetna inteligenca je nekaj podobnega, kot so rozine v kolaču, če povzamem enega od gurujev umetne inteligence. Rozine pomenijo zelo majhen delček kolača, a kljub temu veliko prispevajo k okusu. V današnjih aplikacijah je vse več digitalnih rozin.
Baze podatkov v velikih organizacijah, kot so zavarovalnice, postajajo čedalje popolnejše in vedno bolj strukturirane. Praktično vsi pomembni poslovni procesi so danes že informatizirani. Ustvarjajo se ogromne zbirke podatkov, kar je priložnost, da se začne te podatke analizirati. Podjetja analizirajo podatke in na podlagi teh ugotavljajo, kje so dobri in kje ne. Umetna inteligenca se danes veliko uporablja pri analizi trendov in iskanju korelacij med različnimi dogodki.
V prihodnosti pričakujem porast uporabe umetne inteligence, saj je izboljševanje informacijske podpore logični naslednji korak informatizacije poslovanja. In ravno umetna inteligenca lahko veliko pripomore k izboljšanju kakovosti poslovanja.
Ali ugotovitve računalnika zatem še vedno preverjajo ljudje? Zakaj?
Nadzor je vedno nujen, saj računalnik vedno dela na podlagi podatkov. Ti podatki opisujejo svet, a so vedno zgolj abstrakcija realnosti. Nekateri podatki vedno manjkajo. Računalnik torej dela na podlagi nepopolnih informacij, zato njegovim odločitvam ne moremo povsem zaupati.
Računalniki nam lahko pomagajo pri tem, da stvari naredimo hitreje, bolj kakovostno ali ceneje. In naloga razvijalcev programske opreme je razvijati take programe, da to, glede na namembnost naloge, čim bolje izkoristimo.
Admiral ne poskuša zamenjati škodnega analitika, ampak mu želi ponuditi ustrezno informacijsko podporo. Ključne odločitve sprejme človek, Admiral pa mu pomaga, da so te odločitve bolj kakovostne in da do sklepov pride veliko hitreje.
Pravite, da je vaš izdelek prilagojen specifičnim slovenskim razmeram in zakonodaji. Obstajajo tudi podobne tuje rešitve? Kaj pa vaše ambicije? Boste izdelek v prilagojeni obliki ponudili tudi tujim trgom? Katerim in kdaj?
Trenutno ponujamo rešitvi AdmiralMotor in AdmiralHealth, namenjeni avtomobilskim in zdravstvenim zavarovalnicam. Medtem ko se sistemi zdravstvenega zavarovanja zelo razlikujejo od države do države, je avtomobilsko zavarovanje med državami zelo podobno.
Naša ambicija je že od samega začetka podjetja jasna – uspeti globalno. Razvijamo partnerski model, s katerim bomo lahko naredili ta preboj zunaj meja naše države. Na segmentu avtomobilskega zavarovanja sodelujemo predvsem s sistemskimi integratorji, na segmentu zdravstvenega zavarovanja pa tudi s podjetji, ki nam lahko pomagajo pri vsebini. Tako rešujemo izziv prilagajanja izdelka razmeram na tujih trgih.
V tujini, predvsem v Severni Ameriki, obstaja več podobnih rešitev. Vendar gre za rešitve, ki rešujejo samo problem odkrivanja goljufij. Kot sem že omenil, se sami vse bolj usmeerjamo na to, kako pomagati zavarovalnicam tudi razreševati sumljive primere. Razvili smo in še vedno nadgrajujemo module, ki pomagajo analizirati primere, zbrati dokazno gradivo, zgraditi primer, ustrezno stopnjevati razgovore s kršitelji, izbrati ustrezno sodno pot in podobno. Imamo računalniško rešitev, ki je celovita, in v tem je naša prednost pred konkurenti.
Moj mikro, Maj 2009 | Miran Varga
