Roboten Tellef Taksthjelper studerer bilder og dokumentasjon av skader på frontruter, og skal bidra til at alle innmeldte glass-skader blir riktig behandlet.

- Nå som bilrutene blir dyrere med avansert sensorteknologi blir det enda viktigere for oss å få sjekket alle skader som meldes inn, og også avdekke svindelforsøk. For eksempel kan frontruteskift på en Mitsubishi Outlander Phev fort koste mellom 20.000 og 30.000 kroner, sier Jørgen Hjelm Bakkerud, leder for forsikringsoppgjør på motor i SpareBank 1 Forsikring.

Selskapet har de siste fire årene hatt omlag 100.000 glass-skader på bil. Utbetalingen på disse skadene er på over 500 millioner kroner.

- Vi må også sikre at kundene får riktig rute som tåler den belastningen som bilfabrikanten krever slik at det er trygt for våre kunder å kjøre med ny rute, sier Bakkerud.

Kunstig intelligens skal avdekke juks
I dag går de fleste glass-saker rett til utbetaling. Kun 1 av 10 innmeldte saker kontrolleres. Forsikringsselskapet avdekker jevnlig slurv, juks eller svindel i de sakene som blir kontrollert, men mener det er et langt høyere potensial. Slurv og juks går ut over felleskapet og dermed også prisen for folk flest.

- Dette ønsker vi slutt på. Derfor har vi laget Tellef Taksthjelper, en robot som skal hjelpe oss med blant annet å oppdage slurv og juks. Tellef vil jobbe med det samme datagrunnlaget som vi har i dag, men vil være mye raskere og mer treffsikker slik at vi kan forhindre at lovlydige kunder betaler for de som jukser, sier Lars Erlend Leganger, teamleder for maskinlæring og kunstig intelligens.

Tellef lærer hele tiden nye ting
Roboten Tellef skal ikke erstatte de menneskene som jobber med kontroll i dag, men hjelpe dem til å bruke tiden sin på å følge opp faktiske svindelsaker fremfor å lete etter dem. I starten vil Tellef undersøke relativt enkle og konkrete ting som at skadene er merket riktig, at det er vedlagt skademelding og annen dokumentasjon som kreves fra glassverkstedene. Dette er oppgaver som er lett å automatisere.

- En robot som Tellef gjør det han har lært og får beskjed om å utføre. Så jobben vår nå er å fortsette å mate Tellef med bilder og algoritmer slik at han lærer nye ting han skal gjøre og se etter. Vi har laget Tellef med lignende teknologi som i Googles bildegjenkjenning, sier Leganger.