Zbieraj, dodawaj adnotacje i segmentuj zestawy danych wideo i obrazów na potrzeby szkolenia modeli
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
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.
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.
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 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.
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.
Gdy dane zostaną opatrzone adnotacjami, można je podzielić lub sklasyfikować jako:
55 tys. zdjęć z adnotacjami (1000 na model) pojazdów dwukołowych wraz z metadanymi.
82 tys. zdjęć z adnotacjami (1000 na model) pojazdów trójkołowych wraz z metadanymi
32 tys. adnotowanych obrazów (wraz z metadanymi)
uszkodzone quady.
5.5 tys. filmów z samochodami z niewielkimi uszkodzeniami z regionów Indii i Ameryki Północnej
Pomóc może model ML oparty na wysokiej jakości danych firmy Shaip
które budują modele uczenia maszynowego dla ubezpieczeń samochodowych
zapobiegając oszustwom i przyspieszając proces underwritingu
poprzez wprowadzenie wymaganej przejrzystości w kosztorysowaniu i naprawach
poprzez zapewnienie przejrzystości pomiędzy klientem a wypożyczalnią podczas wynajmu samochodu
Dedykowane i przeszkolone zespoły:
Najwyższą wydajność procesu zapewniają:
Opatentowana platforma oferuje korzyści:
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
Umożliwianie zespołom tworzenia wiodących na świecie produktów AI.
