Objetivo
CCC utiliza NVIDIA DGX Cloud para gestionar y organizar el flujo de trabajo de desarrollo, lo que agiliza la entrega de soluciones basadas en IA.
Cliente
CCC Intelligent Solutions Inc.
Caso de uso
Entrenamiento de IA
Tecnología
NVIDIA AI Enterprise, NVIDIA Base Command, NVIDIA DGX A100, NVIDIA DGX Cloud
Fundada en 1980, CCC Intelligent Solutions (CCC) es una plataforma líder de software como servicio (SaaS) para la economía de seguros de propiedad y accidentes, que impulsa operaciones para aseguradoras, talleres de reparación, fabricantes de automóviles, proveedores de piezas, entidades de préstamo y mucho más. Más de 300 aseguradoras y 28 000 talleres de reparación de siniestros de todo el país utilizan la tecnología de CCC para procesar los siniestros y las reparaciones con rapidez y mayor eficacia. CCC gestiona un entorno de producción íntegramente en la nube, lo que proporciona a los clientes una plataforma flexible para la innovación continua.
La visión de CCC es acelerar la transformación digital de los sectores de seguros y automoción mediante soluciones con tecnología de IA que automaticen los flujos de trabajo y permitan una mejor toma de decisiones. La empresa es la primera del sector de las tramitaciones de siniestros de automóviles en permitir el procesamiento directo de estimaciones de reparación. CCC® Estimate (STP) utiliza IA, reglas orientadas a las aseguradoras y el amplio ecosistema de CCC para digitalizar el proceso de estimación de siniestros en cuestión de segundos, lo que mejora la experiencia del cliente. Los clientes procesan más de 16 millones de siniestros al año con las soluciones de CCC. Los clientes de seguros han procesado más de 14 millones de siniestros únicos utilizando la IA de visión artificial de CCC hasta 2022.
Desafío: Apoyo a científicos de datos e ingenieros en el entrenamiento de modelos de IA para ofrecer soluciones al mercado en menos tiempo
CCC cuenta con un gran equipo de científicos de datos comprometidos con la innovación y la agilización de los siniestros de automóviles y la experiencia de reparación para sus clientes. Sin embargo, la gestión de múltiples equipos y flujos de trabajo en multitud de innovaciones puede suponer un reto. "Para innovar de forma constante y desarrollar soluciones inteligentes para la tramitación de siniestros de automóviles, necesitamos establecer una organización óptima con los conjuntos de herramientas adecuados para ofrecer soluciones basadas en IA de forma eficaz", afirma Reza Rooholamini, director general de ciencia de CCC. Rooholamini afirma: "Nuestros científicos de datos desempeñan un papel crucial en la creación de nuevas soluciones y la capacidad de crear modelos. Experimentar e integrar fácilmente estos modelos en nuestros flujos de trabajo de IA es fundamental".
CCC ha creado un proceso de desarrollo y entrenamiento de IA de nube híbrida integral. Esta infraestructura utiliza más de 150 GPU NVIDIA A100 Tensor Core, incluidos DGX Cloud y otros sistemas NVIDIA DGX locales.
Los equipos de desarrollo de CCC utilizan DGX Cloud como solución de entrenamiento de IA como servicio para complementar la capacidad local, soportar repuntes de demanda de supercomputación y acelerar el desarrollo de IA en general.
Con entre un 25 % y un 30 % del tiempo de sus científicos de datos y equipos de ingeniería dedicado a la experimentación, junto con conjuntos de datos masivos que aumentan cada día, CCC necesitaba habilitar una multinube híbrida, multiplataforma y más escalable para su entorno de desarrollo.
Imagen cortesía de CCC
- CCC quería minimizar las tareas repetitivas de poco valor y gran volumen en las estimaciones de siniestros.
- Estableció un proceso integral para el entrenamiento de modelos de IA mediante una infraestructura basada en la nube y componentes adicionales locales.
- NVIDIA DGX™ Cloud garantiza que CCC pueda entrenar modelos fácilmente desde cualquier lugar y obtener acceso a las GPU bajo demanda ininterrumpidamente.
- Integraron la plataforma NVIDIA Base Command™ Platform en su proceso de desarrollo para la gestión y organización de conjuntos de datos, lo que multiplicó por 2 la velocidad de ejecución de los experimentos de sus científicos de datos.
- Este proceso de IA ha permitido a CCC introducir nuevas innovaciones en el mercado, como su tecnología CCC Estimate-STP, que proporciona estimaciones de siniestros por línea en cuestión de segundos basándose en las normas de la aseguradora.
NVIDIA DGX Cloud: optimización del flujo de trabajo de los desarrolladores con acceso bajo demanda a un potente sistema informático
"Dado que contamos con un proceso de desarrollo de IA básico que se integra en otros procesos y complementos, para nosotros es importante disponer de una plataforma centralizada que gestione y organice los recursos informáticos de IA para nuestros desarrolladores. Así nos aseguramos de que los distintos equipos que trabajan con recursos compartidos obtengan los recursos informáticos que necesitan para sus proyectos", afirma Andrey Ptashnik, arquitecto empresarial jefe en CCC.
"En DGX Cloud, utilizamos la API abierta de Base Command Platform y su compatibilidad con la API de Kubernetes para integrarla fácilmente en nuestro proceso interno de desarrollo de modelos, sacándole partido como gestor de programación y recursos".
CCC recopila millones de puntos de datos estructurados y no estructurados cada año, por lo que es de suma importancia disfrutar de la libertad de transferir datos entre nuestros recursos de entrenamiento a fin de garantizar la velocidad y la flexibilidad. "Además de poder lanzar trabajos y automatizarlos mucho más rápido, Base Command Platform también facilita en gran medida las transferencias de datos. Los clientes de CCC procesan millones de siniestros cada año con las soluciones de CCC, lo que genera una gran cantidad de datos. Los datos tienen que extraerse del entorno de producción en sublotes, trasladarse a la ubicación donde se desarrolla el modelo y anonimizarse antes de poder experimentar con ellos", explica Ptashnik. "Podemos extraer fácilmente conjuntos de datos en Base Command Platform y gestionarlos. Cuando programamos trabajos en DGX Cloud, podemos tomar esos conjuntos de datos de Base Command Platform y organizar y alinear nuestros recursos informáticos en consecuencia".
Reza Horrieh, director jefe de infraestructura y seguridad de IA, capacitación de IA, en CCC, explica: "Gracias a DGX Cloud, nuestro equipo obtiene acceso a una potente infraestructura de desarrolladores de IA que proporciona una nube de desarrollo especializada y bajo demanda disponible en todo momento, con un gran equipo de asistencia detrás".
Imagen cortesía de CCC
Resultados: Los experimentos se ejecutan el doble de rápido y el desarrollo de modelos se multiplica por 30
Gracias a su proceso de IA, CCC lanzó CCC Estimate (STP en 2021), que puede ofrecer una estimación detallada por líneas de una colisión basada en las reglas de la aseguradora en cuestión de segundos a partir de unas pocas fotos de teléfono móvil, frente a los varios días que puede llevar el uso de métodos manuales. Este proceso de estimación digitalizado no solo ha contribuido a mejorar la experiencia del cliente, sino que genera una mayor eficiencia para los clientes.
"Desarrollamos un conjunto de grandes modelos y DGX Cloud nos permite entrenar modelos y mejorar características con más rapidez, mientras que Base Command Platform nos permite garantizar un uso óptimo", afirma la doctora Neda Hantehzadeh, directora de Ciencia de datos en CCC. "Con las capacidades de gestión y organización de conjuntos de datos de Base Command Platform, nuestros científicos de datos han notificado una duplicación de la velocidad en la ejecución de experimentos".
DGX Cloud aceleró el desarrollo de modelos y mejoró la eficiencia de costes. "La integración de DGX Cloud en nuestro proceso de IA nos permite acelerar el desarrollo de modelos, algunos de ellos en tan solo unos días", afirma Rooholamini.
Hantehzadeh añade: "Realizamos muchos experimentos de forma local, pero podemos tener periodos intensos en los que queramos añadir, por ejemplo, 10 millones de puntos de datos más y realizar otro experimento. Si no tenemos suficiente capacidad con nuestros sistemas locales, pasamos a DGX Cloud. Base Command Platform facilita este proceso".
Resultados
- Ejecución el doble de rápida de los experimentos de los científicos de datos
- Mejora del tiempo de desarrollo de modelos de meses a días
"Al utilizar las capacidades de gestión y organización de conjuntos de datos de DGX Cloud y Base Command Platform, nuestros científicos de datos han informado de una velocidad de ejecución de experimentos el doble de rápida".
Doctora Neda Hantehzadeh
, directora de Ciencia de datos en CCCIS
De cara al futuro
CCC tiene previsto seguir invirtiendo en tecnología innovadora y flexible para mantener su posición a la vanguardia del desarrollo de la IA. "El proceso de IA integral que hemos creado nos permite dar rienda suelta a todo tipo de innovaciones. Incorporamos mucha inteligencia artificial y automatización en distintos productos", afirma Hantehzadeh. "La demanda de entrenamiento de modelos es cada vez mayor, y la capacidad de utilizar herramientas nativas de la nube que acceden fácilmente a nuestra potente infraestructura de IA, gestionar mejor nuestros recursos y gestionar la experimentación y el desarrollo a través de nubes híbridas según sea necesario nos ayudará a desplegar nuevas soluciones en el mercado de manera rápida".
De cara al futuro, el equipo prevé seguir utilizando su proceso de IA integrado con DGX Cloud para el entrenamiento multinodo de modelos lingüísticos y de visión artificial a gran escala.
"Realizamos muchos experimentos de forma local, aunque puede haber periodos de mayor actividad en los que queramos añadir, por ejemplo, 10 millones de puntos de datos más y realizar otro experimento. Si no tenemos suficiente capacidad interna, pasaremos a DGX Cloud. La plataforma Base Command Platform facilita este proceso".
Doctora Neda Hantehzadeh
, directora de Ciencia de datos en CCCIS