UAB Clarus.AI yra 2023 m. įkurtas startuolis, vykdantis programinės įrangos kūrimo ir susijusias veiklas. Įmonės steigėjas ir vadovas yra Eigminas Dagys – Patyręs IT specialistas ir lyderis, dirbantis draudimo sektoriuje ir besikoncentruojantis į duomenų ir analizės sprendimus draudimo bendrovėms. Kitas steigėjas – Dominykas Čeledinas – taip pat ilgametis IT ir draudimo paslaugų sektoriaus profesionalas. Projekte planuojamas kurti įrankis Clarus Fraud Detection yra pritaikytas draudimo sektoriui ir padės identifikuoti bei paaiškinti draudimo žalų sukčiavimo atvejus. Pagrindiniai šio įrankio tiksliniai vartotojai - draudimo kompanijų darbuotojai (žalų vertintojai bei analitikai). Planuojamas kurti dirbtinio intelekto (DI) sprendimas padins specialistų našumą, paspartins žalų valdymą, padės greičiau ir tiksliau identifikuoti potencialius sukčiavimo atvejus bei atrasti naujas sukčiavimo schemas. Nors įmanoma kurti apibendrintus draudimo sukčiavimo nustatymo ir prevencijos sprendimus, šiame projekte bus orientuojamasi specifiškai į automobilių draudimo rinką. Automobilių draudimo ieškiniai paprastai yra susiję su sutartimi tarp draudimo bendrovės ir apdrausto asmens ar organizacijos, o jų tikslas yra padengti išlaidas, susijusias su transporto priemonės vagyste ar atsitiktiniu sugadinimu. Nesąžiningus ieškinius gali pateikti pavieniai sukčiai arba organizuotos grupės. Tradiciškai nustatant sukčiavimo atvejus daugiausia remiamasi rankiniu auditu ir šios srities ekspertų atliekamais vertinimais, kurie gali brangiai kainuoti ir būti neefektyvūs. Taip yra ir todėl, kad sukčiavimo atvejus reikia aptikti iki žalos išmokėjimo, todėl sukčiavimo aptikimo veiklos yra apribotos laike. Dėl to ilgą laiką mėginama automatizuoti sukčiavimo atvejų aptikimą. Pastaruosius kelis metus pradėjo populiarėti mašininio mokymo ir duomenų gavybos metodų taikymai. Šių inovatyvių metodų taikymas naudojant išaugusią skaičiuojamąją galią gali padėti aptikti sukčiavimo atvejus ir tiksliau, ir greičiau. Rinkoje egzistuoja įvairūs sprendimai, o kuriamas produktas išsiskirs tuo, kad pastarųjų metų pažangūs dirbtinio intelekto metodai bus sujungti vienoje sistemoje ir taikys kombinuotą priėjimą sukčiavimo atvejų aptikimui. Visa sistema susidės iš dviejų pagrindinių dalių – (1) duomenų analizės / apmokymo posistemio, kuris skirtas dirbtinio intelekto modelių sudarymui ir (2) sukčiavimo atvejų nustatymo posistemio, kuris naudos sudarytus dirbtinio intelekto modelius sukčiavimo atvejų aptikimui. Duomenų analizės posistemis naudos realius draudimo bendrovės duomenis (apie 100 tūkst. automobilių draudimo žalų per metus, iš kurių 3%-5% identifikuoti sukčiavimo atvejai). Duomenų analizės / apmokymo posistemis generuos du modelius. Vienas iš jų bus skirtas sukčiavimo atvejų aptikimui naudojant prižiūrimo mokymosi (angl. supervised learning) metodą, kitas – naudojant anomalijų aptikimą. Anomalijų aptikimas tarnaus kaip papildomas sluoksnis, kuris leis patvirtinti sukčiavimo atvejus rastus naudojant prižiūrimojo mokymosi metodą ir aptikti naujus sukčiavimo atvejus. Kuriamame produkte numatyta inovacija, kad anomalijų nustatymo metodas bus naudojamas kartu su prižiūrimojo mokymosi sukčiavimo atvejų aptikimo metodu. Šių metodų bendras veikimas produkcinėje versijoje leis einamuoju metu aptikti naudojamų metodų/modelių trūkumus ir laiku reaguoti į pasikeitusias aplinkybes (pvz. pasikeitusius duomenų rinkinius). Kombinuoto modelio rezultatai leidžia papildomai atpažinti sukčiavimo atvejus, kurie nebuvo atpažinti ekspertų. Svarbus sistemos funkcionalumas – tikėtino sukčiavimo atvejo paaiškinimas. Jo pagalba sprendimų priėmėjai galės tiksliau įvertinti įtartinus atvejus, priimti sprendimus bei palengvinti išsamų žalos atvejo tyrimą. Šiam funkcionalumui pasiekti ketinama tirti ir panaudoti mašininio mokymosi rezultatų paaiškinimo metodą SHAP. Kuriant paaiškinimų generavimo sprendimą taip pat bus naudojamas abiejų metodų (prižiūrimo mokymosi ir anomalijų aptikimo) informaciją. Bus tiriama, kaip sujungti skirtingą paaiškinimų informaciją į vientisą realistinį paaiškinimą. Paaiškinimo išsamumas bus viena išskirtinių kuriamo produkto savybių. Įgyvendinus aukščiau aprašytus tikslus, planuojamas tų pačių metodų pritaikymas draudimo sutarties vertinimui jos sudarymo metu - taip padedant nustatyti galimas sukčiavimo schemas iš anksto. Tai yra naujovė, produkto analizės metu neaptikta rinkoje egzistuojančių produktų, turinčių tokį funkcionalumą. Taigi atlikus išsamią rinkos analizę galima pagrįstai teigti, kad kuriamas produktas, įvertinus savybių ir funkcionalumų visumą, yra unikalus pasaulinėje draudimo rinkoje. Pareiškėjas pirmas į pasaulinę rinką pristatys draudimo sričiai pritaikytą produktą – Clarus Fraud detection, kuris ne tik išsiskirs tuo, kad pastarųjų metų pažangūs dirbtinio intelekto metodai bus sujungti vienoje sistemoje, bet ir taikys kombinuotą priėjimą sukčiavimo atvejų aptikimui, bei papildomai dar ir teiks išsamius tikėtino sukčiavimo atvejo paaiškinimas. Įdiegtas į rinką produktas iš esmės keis vartotojų elgseną ir nusistovėjusią praktiką. Clarus Fraud Detection irankis padės draudimo kompanijų darbuotojams (žalų vertintojai, analitikai) efektyviau, patikimiau ir greičiau dirbti savo darbą. DI sprendimas padins specialistų našumą, paspartins žalų valdymą, padės greičiau ir tiksliau identifikuoti potencialius sukčiavimo atvejus bei atrasti naujas sukčiavimo schemas. Projektas tiesiogiai prisidės prie šių Ekonomikos transformacijos ir konkurencingumo plėtros programoje nustatytų problemų sprendimo ir jų priežasčių šalinimo: problema „2. Verslas neišnaudoja skaitmeninimo potencialo“, problemos priežastis: „2.3. Kvalifikuotų ir specializuotų skaitmeninimo viešųjų paramos paslaugų ir žinomumo apie jas trūkumas“, problemos subpriežastys: „Įmonių bendradarbiavimas ir ryšių mezgimas nėra efektyvus“ ir „Trūksta prieinamos infrastruktūros, kurią naudodamos įmonės galėtų išbandyti technologinius procesus, bandymų prototipus, pradėti bandomąją gamybą, kad įsitikintų investicijų grąža“. Šiuo metu Lietuvos verslo skaitmeniniai gebėjimai nėra pakankami. Pagal Vadybos vystymo instituto (Institute for Management Development – IMD) World Digital Competitiveness Ranking 2020 bendrą Skaitmeninio konkurencingumo indeksą Lietuva 2020 m. užėmė 29-ą vietą (iš 64 valstybių): žinių srityje 25 vietą (plg. 2019 m. – 26-ą), technologijų srityje – 29-ą vietą (plg. 2019 m. – 25-ą), pasirengimo ateičiai srityje – 30-ą vietą (plg. 2019 m. – 32-ą). Nors, remiantis Skaitmeninės ekonomikos ir visuomenės indekso 2021 (Digital Economy and Society Index – DESI) duomenimis, pagal Skaitmeninių technologijų integracijos indeksą (verslo skaitmeninimas ir e. prekyba) Lietuva 12-ta ir lenkia ES vidurkį, didelė dalis Lietuvos įmonių vis dar nesinaudoja skaitmeninių technologijų teikiama nauda (MVĮ, kurių skaitmeninis intensyvumas bent bazinio lygio, 2020 m. sudarė tik 54 proc. (plg. ES vidurkis 60 proc.); nors e. prekybos apyvarta yra didesnė už ES vidurkį, e. sąskaitų faktūrų naudojimas mažėja ir yra mažesnis už ES vidurkį (2020 m. Lietuvoje 27 proc., ES vidurkis – 32 proc.). Tai atspindi ir įmonių produktyvumo rodikliai – Eurostato duomenimis, Lietuvos darbo našumo rodiklis, skaičiuojamas pagal darbuotojų dirbtų valandų skaičių, 2017 m. siekė 66,3 proc. ES vidurkio, Lietuvos pramonės skaitmeninimo kelrodžio 2020–2030 duomenimis, Lietuvos įmonėse neišnaudojamos visos pažangiųjų technologijų teikiamos galimybės, kurios padeda kurti naujoves. Projektas tiesiogiai prisidės prie inovatyvumo (kūrybingumo) horizontaliojo principo: naujų technologijų (DI, blokų grandinės technologijų, robotikos procesų automatizavimo) sprendimų ir produktų kūrimo ir taikymo siekiant įveikti aktualius iššūkius, kurti didesnę vertę ir geresnės kokybės sprendimus. Projektas nedarys neigiamo poveikio horizontaliems principams. Projekto veikla, vadovaujantis Europos Komisijos 2021 m. vasario 12 d. patvirtintomis Reikšmingos žalos nedarymo principo taikymo pagal Ekonomikos atsparumo ir didinimo priemonės reglamentą techninėmis gairėmis, atitinka reikšmingos žalos nedarymo principą, nes neturi neigiamo numatomo poveikio 6 aplinkos tikslams, nurodytiems 2020 m. birželio 18 d. Europos Parlamento ir Tarybos reglamento (ES) Nr. 2020/852 dėl sistemos tvariam investavimui palengvinti sukūrimo, kuriuo iš dalies keičiamas Reglamentas (ES) 2019/2088, 17 straipsnyje, arba numatomas jos poveikis yra nereikšmingas, t. y. nedaro tiesioginio ir pirminio netiesioginio poveikio per visą gyvavimo ciklą. Įgyvendinant projektą bus atsižvelgiama į Jungtinių Tautų neįgaliųjų teisių konvencijos nuostatas. Taip pat projekto veikla nepažeis Europos Sąjungos pagrindinių teisių chartijos pagrindinių teisių: orumo; asmenų, privataus ir šeimos gyvenimo, sąžinės ir saviraiškos laisvės; asmens duomenų; prieglobsčio ir apsaugos perkėlimo, išsiuntimo ar išdavimo atvejų; teisių į nuosavybę ir teisių užsiimti verslu; lyčių lygybės, vienodo požiūrio ir lygių galimybių, nediskriminavimo ir neįgaliųjų teisių; vaiko teisių; tinkamo administravimo, veiksmingos teisinės gynybos, teisingumo; solidarumo ir darbuotojų teisių; aplinkos apsaugos.