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.

Uszkodzone 3-kołowe zestawy danych obrazu

82 tys. zdjęć z adnotacjami (1000 na model) pojazdów trójkołowych wraz z metadanymi

Uszkodzone 4-kołowe zestawy danych obrazu

32k zdjęć z adnotacjami (wraz z metadanymi) uszkodzonych czterokołowców.

Uszkodzone pojazdy (drobne) zestaw danych wideo

5.5 tys. filmów z samochodami z niewielkimi uszkodzeniami z regionów Indii i Ameryki Północnej

Wyświetl więcej zestawów danych wizji komputerowej…

Kto odnosi korzyści?

Pomóc może model ML oparty na wysokiej jakości danych firmy Shaip

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

Tworzenie klinicznego NLP jest krytycznym zadaniem, które wymaga ogromnej wiedzy specjalistycznej w danej dziedzinie. Wyraźnie widzę, że wyprzedzacie Państwo Google w tej dziedzinie o kilka lat. Chcę z tobą pracować i skalować cię.

Google Inc. Dyrektor

Mój zespół inżynierów współpracował z zespołem Shaip przez ponad 2 lata podczas opracowywania interfejsów API mowy dla służby zdrowia. Byliśmy pod wrażeniem ich pracy wykonanej w NLP specyficznej dla opieki zdrowotnej i tego, co są w stanie osiągnąć dzięki złożonym zestawom danych.

Google Inc. Kierownik działu inżynierii

Gotowy na wykorzystanie mocy sztucznej inteligencji? Skontaktuj się!