Ubezpieczenie samochodowe
Wykrywanie uszkodzeń samochodów dla przemysłu motoryzacyjnego
Zbieraj, dodawaj adnotacje i segmentuj zbiory danych wideo i obrazów przez ekspertów domeny
Wyróżnieni klienci
Umożliwianie zespołom tworzenia wiodących na świecie produktów AI.
Sztuczna inteligencja (AI) nie jest już modnym hasłem. Jest tak mainstreamowy, jak to tylko możliwe. Od aplikacji randkowych po Automotive AI, każdy element technologiczny ma w sobie odrobinę sztucznej inteligencji, a ubezpieczenie motoryzacyjne nie różni się
Sztuczna inteligencja w ubezpieczeniach samochodowych ma duży potencjał do szybkiego oszacowania szkód samochodowych. Wkrótce, wraz z rozwojem algorytmów AI, ocena dokonywana ręcznie będzie już przeszłością. Tradycyjnie ocenę szkód przeprowadzało wiele stron, które były czasochłonne, bardzo podatne na błędy ludzkie, co prowadziło do niedokładnych szacunków kosztów
Przemysł:
Wielkość globalnego rynku napraw powypadkowych w branży motoryzacyjnej wyniosła w 185.98 r. 2020 mld USD 2.1% od 2021 do 2028.
Przemysł:
Wielkość rynku napraw powypadkowych w Stanach Zjednoczonych została wyceniona na 33.75 mld USD w 2018 r. i oczekuje się, że wzrośnie w tempie CAGR wynoszącym 1.5% od 2019 do 2025
Według Verisk – firmy zajmującej się analizą danych, ubezpieczyciele samochodów w USA tracą rocznie 29 miliardów dolarów z powodu błędów i pominiętych informacji w wykrywaniu i ocenie uszkodzeń pojazdów
Jak sztuczna inteligencja pomaga w wykrywaniu uszkodzeń samochodów
Uczenie maszynowe jest szeroko stosowane, jeśli chodzi o automatyzację powtarzalnych procesów ręcznych. Dzięki technologii, algorytmom i strukturom nowej generacji sztuczna inteligencja może zrozumieć proces identyfikowania i rozpoznawania uszkodzonych części, oceniania zakresu uszkodzeń, przewidywania rodzaju potrzebnej naprawy i szacowania całkowitego kosztu. Można to osiągnąć za pomocą adnotacji obrazu/wideo do wizji komputerowej, aby trenować modele ML. Modele ML mogą wyodrębniać, analizować i oferować spostrzeżenia, które skutkują szybkim procesem inspekcji, który z większą dokładnością uwzględnia drogę, pogodę, oświetlenie, prędkość, rodzaj uszkodzenia, powagę wypadku i ruch uliczny.
Kroki do zbudowania solidnych danych szkoleniowych AI
Aby wyszkolić modele uczenia maszynowego pod kątem wykrywania i oceny uszkodzeń pojazdów, wszystko zaczyna się od pozyskania wysokiej jakości danych szkoleniowych, a następnie adnotacji danych i segmentacji danych.
Zbieranie danych
Uczenie modeli ML wymaga ogromnego zestawu odpowiednich danych obrazu/wideo. Im więcej danych z różnych źródeł, tym lepszy byłby model. Współpracujemy z dużymi firmami ubezpieczeniowymi, które posiadają już liczne zdjęcia zepsutych części samochodowych. Pomożemy Ci zbierać obrazy i/lub filmy pod kątem 360° z całego świata, aby trenować Twoje modele ML.
Licencjonowanie danych
Licencjonowanie gotowego zestawu danych obrazu pojazdu/zestawu danych obrazu samochodu w celu trenowania modeli uczenia maszynowego w celu dokładnej oceny uszkodzeń pojazdu, aby przewidywać roszczenia ubezpieczeniowe przy jednoczesnym minimalizowaniu strat dla firm ubezpieczeniowych.
Adnotacja danych
Po zebraniu danych system powinien automatycznie identyfikować i analizować obiekty i scenariusze, aby ocenić szkody w świecie rzeczywistym. W tym miejscu adnotatory danych pomagają dodawać adnotacje do tysięcy obrazów/filmów, które można dodatkowo wykorzystać do trenowania modeli ML.
Adnotatory mogą pomóc Ci opisać wgniecenie, wgniecenie lub pęknięcie na zewnętrznych/wewnętrznych panelach samochodu, które obejmują: zderzaki, błotniki, panele boczne, drzwi, maskę, silnik, siedzenia, schowki, bagażniki itp.
Segmentacja danych
Gdy dane zostaną opatrzone adnotacjami, można je podzielić lub sklasyfikować jako:
- Obrażenia kontra nieuszkodzone
- Strona uszkodzeń: przód, tył, tył
- Stopień uszkodzenia: Niewielkie, Umiarkowane, Poważne
- Klasyfikacja uszkodzeń: wgniecenie zderzaka, wgniecenie drzwi, rozbite szkło, zepsuty reflektor, zepsuta lampa tylna, zadrapanie, rozbicie, brak uszkodzeń itp.
Zbiory danych wykrywania uszkodzeń pojazdów
Uszkodzone 2-kołowe zestawy danych obrazu
55 tys. zdjęć z adnotacjami (1000 na model) pojazdów dwukołowych wraz z metadanymi.
- Przypadek użycia: Wykrywanie uszkodzeń pojazdu
- Format: Obrazy
- Tom: 55,000 +
- Adnotacja: Tak
Uszkodzone 3-kołowe zestawy danych obrazu
82 tys. zdjęć z adnotacjami (1000 na model) pojazdów trójkołowych wraz z metadanymi
- Przypadek użycia: Wykrywanie uszkodzeń pojazdu
- Format: Obrazy
- Tom: 82,000 +
- Adnotacja: Tak
Uszkodzone 4-kołowe zestawy danych obrazu
32k zdjęć z adnotacjami (wraz z metadanymi) uszkodzonych czterokołowców.
- Przypadek użycia: Wykrywanie uszkodzeń pojazdu
- Format: Obrazy
- Tom: 32,000 +
- Adnotacja: Tak
Uszkodzone pojazdy (drobne) zestaw danych wideo
5.5 tys. filmów z samochodami z niewielkimi uszkodzeniami z regionów Indii i Ameryki Północnej
- Przypadek użycia: Wykrywanie uszkodzeń pojazdu
- Format: Filmy
- Tom: 5,500 +
- Adnotacja: Nie
Kto odnosi korzyści?
Pomóc może model ML oparty na wysokiej jakości danych firmy Shaip
Firmy AI
które budują modele uczenia maszynowego dla ubezpieczeń samochodowych
Firmy ubezpieczeniowe
zapobiegając oszustwom i przyspieszając proces underwritingu
Usługi naprawy samochodów
poprzez wprowadzenie wymaganej przejrzystości w kosztorysowaniu i naprawach
Usługi wynajmu samochodów
poprzez zapewnienie przejrzystości pomiędzy klientem a wypożyczalnią podczas wynajmu samochodu
Nasze możliwości
Ludzie
Dedykowane i przeszkolone zespoły:
- Ponad 30,000 współpracowników w zakresie tworzenia danych, etykietowania i kontroli jakości Q
- Uznany Zespół Zarządzania Projektami
- Doświadczony zespół rozwoju produktu
- Zespół ds. pozyskiwania i wdrażania puli talentów
Przetwarzanie
Najwyższą wydajność procesu zapewniają:
- Solidny proces 6 Sigma Stage-Gate
- Dedykowany zespół 6 czarnych pasów Sigma – Właściciele kluczowych procesów i zgodność z jakością
- Ciągłe doskonalenie i pętla sprzężenia zwrotnego
Platforma
Opatentowana platforma oferuje korzyści:
- Kompleksowa platforma internetowa
- Nienaganna jakość
- Szybsze TAT
- Bezproblemowa dostawa
Dlaczego Shaip?
Zarządzana siła robocza zapewniająca pełną kontrolę, niezawodność i produktywność
Potężna platforma obsługująca różne typy adnotacji
Minimalna dokładność 95% zapewniona dla najwyższej jakości
Globalne projekty w ponad 60 krajach
Umowy SLA klasy korporacyjnej
Najlepsze w swojej klasie zestawy rzeczywistych danych dotyczących jazdy
Gotowy na wykorzystanie mocy sztucznej inteligencji? Skontaktuj się!