Asigurare Auto

Detectarea daunelor auto pentru industria auto

Colectați, adnotați și segmentați seturi de date video și imagini de către experți în domeniu

Clienți prezentați

Împuternicirea echipelor să construiască produse AI de top la nivel mondial.

Inteligența artificială (AI) nu mai este un cuvânt la modă. Este la fel de mainstream. De la aplicațiile de întâlniri până la IA auto, fiecare element tehnologic are o pată de inteligență artificială, iar asigurarea auto nu este diferită

AI în asigurările auto are un potențial semnificativ de a estima rapid daunele vehiculelor. În curând, odată cu progresul în algoritmii AI, evaluarea făcută manual ar fi de domeniul trecutului. În mod tradițional, evaluarea daunelor a fost efectuată de mai multe părți care consumau timp, foarte predispuse la erori umane, ceea ce duce la estimări inexacte ale costurilor

Industria:

Dimensiunea pieței globale de reparații de autovehicule a fost de 185.98 miliarde USD în 2020. Este de așteptat să se extindă la un CAGR de 2.1% de la la 2021 2028.

Industria:

Dimensiunea pieței americane de reparații de autovehicule a fost evaluată la 33.75 miliarde USD în 2018 și este de așteptat să crească la un CAGR de 1.5% de la 2019 la 2025

Potrivit Verisk – o companie de analiză a datelor, asigurătorii auto din SUA pierd 29 de miliarde de dolari anual din cauza erorilor și informațiilor omise în detectarea și evaluarea daunelor vehiculelor

Cum ajută AI la detectarea daunelor auto

Învățarea automată a cunoscut o adoptare pe scară largă atunci când vine vorba de automatizarea proceselor manuale repetitive. Cu ajutorul tehnologiei, algoritmilor și cadrelor de ultimă generație, AI poate înțelege procesul de identificare și recunoaștere a pieselor deteriorate, evaluând amploarea daunelor, prezice tipul de reparație necesar și estimează costul total. Acest lucru poate fi realizat cu ajutorul Adnotării Imagine/Video pentru viziunea computerizată pentru a antrena modele ML. Modelele ML pot extrage, analiza și oferi informații care au ca rezultat un proces de inspecție rapid care ia în considerare drumul, vremea, iluminatul, viteza, tipul de daune, gravitatea accidentului și traficul cu o mai mare acuratețe.

Pași pentru a construi date solide de instruire AI

Pentru a vă instrui modelele de învățare automată pentru detectarea și evaluarea daunelor vehiculelor, totul începe cu aprovizionarea cu date de instruire de înaltă calitate, urmate de adnotarea datelor și segmentarea datelor.

Colectare de date

Antrenarea modelelor ML necesită un set imens de date relevante de imagine/video. Cu cât sunt mai multe date din diferite surse, cu atât mai bine ar fi modelul. Lucrăm cu mari companii de asigurări auto care au deja numeroase imagini cu piese auto sparte. Vă putem ajuta să colectați imagini și/sau videoclipuri cu un unghi de 360° de pe tot globul pentru a vă antrena modelele ML.

Licențierea datelor

Licențiați setul de date de imagine pentru vehicule/setul de date de imagini pentru mașini pentru a instrui modele de învățare automată pentru a evalua cu precizie daunele vehiculului, astfel încât să prezică daunele de asigurare, reducând în același timp pierderile pentru companiile de asigurări.

Adnotarea datelor

Odată colectate datele, sistemul ar trebui să identifice și să analizeze automat obiectele și scenariile pentru a evalua daunele din lumea reală. Aici adnotatorii de date vă ajută să adnotați mii de imagini/videoclipuri care pot fi folosite în continuare pentru a antrena modele ML.

Adnotatorii vă pot ajuta să adnotați o adâncitură, ușurință sau crăpătură de pe panourile exterioare/interioare ale mașinii, care includ: bare de protecție, aripi, panouri, uși, capote, motor, scaune, depozitare, portbagaj etc.

Segmentarea datelor

Odată ce datele sunt adnotate, aceleași pot fi segmentate sau clasificate ca:

Daune vs nedeteriorate
Deteriorare laterală: față, spate, spate
Severitatea daunei: minoră, moderată, gravă
Clasificarea daunelor: zgârietura barei de protecție, zgârietura ușii, sticlă spartă, far spart, lampă spate ruptă, zgârietură, spargere, fără daune etc.

Seturi de date pentru detectarea daunelor vehiculelor

Set de date imagine pentru vehicule cu 2 roți deteriorate

55 de imagini adnotate (1000 per model) de vehicule cu două roți împreună cu metadate.

Set de date imagine pentru vehicule cu 3 roți deteriorate

82 de imagini adnotate (1000 per model) de vehicule cu 3 roți împreună cu metadate

Set de date imagine pentru vehicule cu 4 roți deteriorate

32 de imagini adnotate (împreună cu metadate) ale mașinilor cu 4 roți deteriorate.

Set de date video pentru vehicule avariate (minore).

5.5k videoclipuri cu mașini cu avarii minore din regiunile India și America de Nord

Vezi mai multe seturi de date Computer Vision...

Cine Beneficii?

Un model ML construit pe date de înaltă calitate de la Shaip poate ajuta

Capacitatea noastră

oameni

Echipe dedicate și pregătite:

Peste 30,000 de colaboratori pentru crearea datelor, etichetare și asigurare a calității
Echipa de management de proiect acreditată
Echipa de dezvoltare a produselor cu experiență
Echipa Talent Pool Sourcing & Onboarding

Proces

Cea mai mare eficiență a procesului este asigurată cu:

Proces robust 6 Sigma Stage-Gate
O echipă dedicată de centuri negre 6 Sigma – proprietari cheie de proces și conformitate cu calitatea
Îmbunătățire continuă și buclă de feedback

Platformă

Platforma patentata ofera beneficii:

Platformă end-to-end bazată pe web
Calitate impecabilă
TAT mai rapid
Livrare fără întreruperi

De ce Shaip?

Forța de muncă gestionată pentru control complet, fiabilitate și productivitate

O platformă puternică care acceptă diferite tipuri de adnotări

Precizie de minim 95% asigurată pentru o calitate superioară

Proiecte globale în peste 60 de țări

SLA-uri la nivel de întreprindere

Cele mai bune seturi de date de conducere din viața reală din clasa sa

Crearea PNL clinică este o sarcină esențială care necesită o expertiză extraordinară în domeniu. Văd clar că sunteți cu câțiva ani înaintea Google în acest domeniu. Vreau să lucrez cu tine și să te scalez.

Google, Inc. Director

Echipa mea de ingineri a lucrat cu echipa lui Shaip timp de peste 2 ani în timpul dezvoltării API-urilor de vorbire în domeniul sănătății. Am fost impresionați de munca lor realizată în NLP specifică asistenței medicale și de ceea ce sunt capabili să realizeze cu seturi de date complexe.

Google, Inc. Șef de inginerie

Sunteți gata să profitați de puterea AI? Intrați în legătură!