Pojištění automobilů

Datový soubor detekce poškození auta pro automobilový průmysl

Sbírejte, komentujte a segmentujte datové sady videí a obrázků pro modelování

Posouzení poškození vozidla

Vybraní klienti

Posílení postavení týmů při vytváření špičkových produktů umělé inteligence na světě.

Amazonka
Google
Microsoft
Cogknit

Umělá inteligence (AI) již není módním slovem. Je to tak mainstream, jak to jen jde. Od seznamovacích aplikací po automobilovou umělou inteligenci – každý technický prvek má v sobě smítko umělé inteligence a pojištění automobilů se nijak neliší.

Umělá inteligence v pojištění automobilů má významný potenciál pro rychlý odhad škod na vozidlech. Brzy s pokrokem v algoritmech AI bude ruční hodnocení minulostí. Posouzení škod tradičně provádělo více stran, což bylo časově náročné, vysoce náchylné k lidské chybě, což vedlo k nepřesným odhadům nákladů

Průmysl:

Globální trh s opravami kolize automobilů v roce 185.98 činil 2020 miliardy USD. Očekává se, že se bude rozšiřovat při CAGR 2.1% z 2021 na 2028.

Průmysl:

Velikost trhu s opravami autohavárií v USA byla v roce 33.75 oceněna na 2018 miliardy USD a očekává se, že poroste o CAGR 1.5% od 2019 do 2025

Podle společnosti Verisk – společnosti zabývající se analýzou dat, americké pojistitelé automobilů ztrácejí ročně 29 miliard dolarů kvůli chybám a vynechaným informacím při zjišťování a hodnocení poškození vozidel

Jak AI pomáhá při detekci poškození auta 

Strojové učení zaznamenalo široké přijetí, pokud jde o automatizaci opakujících se manuálních procesů. Díky technologii, algoritmům a rámcům nové generace dokáže umělá inteligence porozumět procesu identifikace a rozpoznávání poškozených částí, posouzení rozsahu poškození, předpovídání druhu potřebné opravy a odhadu celkových nákladů. Toho lze dosáhnout pomocí Image/Video Anotace pro počítačové vidění pro trénování ML modelů. Modely ML dokážou extrahovat, analyzovat a nabízet poznatky, které vedou k rychlému kontrolnímu procesu, který bere v úvahu silnici, počasí, osvětlení, rychlost, typ poškození, závažnost nehody a provoz s větší přesností.

Kroky k vybudování robustních školicích dat AI

Chcete-li trénovat své modely strojového učení pro detekci a hodnocení poškození vozidla, vše začíná získáním vysoce kvalitních školicích dat, po kterých následuje anotace dat a segmentace dat.

Sběr dat

Tréninkové modely ML vyžadují obrovskou sadu relevantních obrazových/video dat. Čím více dat z různých zdrojů, tím lepší by byl model. Spolupracujeme s velkými autopojišťovnami, které již mají četné snímky rozbitých autodílů. Můžeme vám pomoci shromažďovat obrázky a/nebo videa s 360° úhlem z celého světa, abyste mohli trénovat své modely ML.

Shromažďování údajů o posouzení poškození vozidla
Anotace dat hodnocení poškození vozidla

Licencování dat

Licence na standardní datovou sadu obrázku vozidla / datovou sadu obrázku automobilu pro trénování modelů strojového učení pro přesné posouzení poškození vozidla, aby bylo možné předvídat pojistné události a zároveň minimalizovat ztráty pro pojišťovny.

Datová anotace

Jakmile jsou data shromážděna, systém by měl automaticky identifikovat a analyzovat objekty a scénáře pro posouzení škod v reálném světě. Zde vám anotátory dat pomohou anotovat tisíce obrázků/videí, které lze dále použít k trénování modelů ML.

Anotátory vám mohou pomoci označit promáčklinu, rýhu nebo prasklinu na vnějších/vnitřních panelech vozu, což zahrnuje: nárazníky, blatníky, čtvrtstěny, dveře, kapoty, motor, sedadla, úložný prostor, kufry atd.

Anotace dat hodnocení poškození vozidla
Segmentace dat hodnocení poškození vozidla

Segmentace dat

Jakmile jsou data anotována, mohou být segmentována nebo klasifikována jako:

  • Poškození vs nepoškození
  • Strana poškození: Přední, Zadní, Zadní
  • Závažnost poškození: Menší, Střední, Těžká
  • Klasifikace poškození: Promáčknutí nárazníku, promáčknutí dveří, rozbití skla, rozbitá čelovka, rozbitá koncová svítilna, škrábnutí, rozbití, žádné poškození atd.

Datové sady detekce poškození vozidla

Poškozená tříkolka Image Dataset

55 1000 anotovaných obrázků (2 XNUMX na model) dvoukolových vozidel spolu s metadaty.

Poškozená datová sada obrázků 2 Wheeler

  • Případ použití: Detekce poškození vozidla
  • Formát: snímky
  • Objem: 55,000+
  • Anotace: Ano

Poškozená tříkolka Image Dataset

82 1000 anotovaných obrázků (3 XNUMX na model) tříkolových vozidel spolu s metadaty

Poškozená datová sada obrázků 3 Wheeler

  • Případ použití: Detekce poškození vozidla
  • Formát: snímky
  • Objem: 82,000+
  • Anotace: Ano

Poškozená tříkolka Image Dataset

32 4 anotovaných obrázků (spolu s metadaty) poškozených čtyřkolek.

Poškozená datová sada obrázků 4 Wheeler

  • Případ použití: Detekce poškození vozidla
  • Formát: snímky
  • Objem: 32,000+
  • Anotace: Ano

Video datový soubor poškozených vozidel (menší).

5.5 XNUMX videí vozů s drobným poškozením z Indie a oblastí Severní Ameriky

Video datový soubor poškozených vozidel (menší).

  • Případ použití: Detekce poškození vozidla
  • Formát: Videa
  • Objem: 5,500+
  • Anotace: Ne

Kdo těží?

Pomoci může model ML postavený na kvalitních datech od Shaip

Společnosti Ai

Společnosti AI

které vytvářejí modely strojového učení pro pojištění automobilů

Pojišťovny

Pojišťovny

předcházením podvodům a urychlením procesu upisování

Autoservisy

Autoservisy

vnesením požadované transparentnosti do odhadu nákladů a oprav

Půjčovna aut

Půjčovna aut

vnesením transparentnosti mezi zákazníka a půjčovnu při půjčování auta

Naše schopnost

Lidé

Lidé

Specializované a vyškolené týmy:

  • Více než 30,000 XNUMX spolupracovníků pro vytváření, označování a kontrolu dat
  • Tým pověřeného řízení projektů
  • Zkušený tým vývoje produktů
  • Tým získávání a přihlašování talentů

Proces

Proces

Nejvyšší účinnost procesu je zajištěna pomocí:

  • Robustní 6stupňový proces sigma-gate
  • Specializovaný tým 6 černých pásů Sigma - klíčoví vlastníci procesů a dodržování kvality
  • Neustálé zlepšování a zpětná vazba

Plošina

Plošina

Patentovaná platforma nabízí výhody:

  • Webová platforma typu end-to-end
  • Bezvadná kvalita
  • Rychlejší TAT
  • Bezproblémové doručení

Proč Shaip?

Řízená pracovní síla pro úplnou kontrolu, spolehlivost a produktivitu

Výkonná platforma, která podporuje různé typy anotací

Zajištěna minimální 95% přesnost pro vynikající kvalitu

Globální projekty ve více než 60 zemích

SLA na podnikové úrovni

Nejlepší soubory jízdních údajů v reálném životě ve své třídě

Jste připraveni využít sílu AI? Být v kontaktu!