Pojištění automobilů
Datový soubor detekce poškození auta pro automobilový průmysl
Sbírejte, komentujte a segmentujte datové sady videí a obrázků pro modelování
Vybraní klienti
Posílení postavení týmů při vytváření špičkových produktů umělé inteligence na světě.
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.
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.
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.
- 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
- 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.
- 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
- 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
které vytvářejí modely strojového učení pro pojištění automobilů
Pojišťovny
předcházením podvodům a urychlením procesu upisování
Autoservisy
vnesením požadované transparentnosti do odhadu nákladů a oprav
Půjčovna aut
vnesením transparentnosti mezi zákazníka a půjčovnu při půjčování auta
Naše schopnost
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
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
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!