Ubezpieczenie samochodowe

Zbiór danych dotyczących wykrywania uszkodzeń samochodów dla przemysłu motoryzacyjnego

Zbieraj, dodawaj adnotacje i segmentuj zestawy danych wideo i obrazów na potrzeby szkolenia modeli

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:

Wartość światowego rynku napraw powypadkowych samochodów w 2020 r. wyniosła 185.98 mld USD. Oczekuje się, że w latach 2021–2028 będzie on rósł w tempie 2.1% rocznie.

Przemysł:

Wartość rynku napraw powypadkowych samochodów w USA w 2018 r. wyniosła 33.75 mld USD, a przewiduje się, że w latach 2019–2025 będzie on rósł w tempie 1.5% rocznie

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.

Gromadzenie 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

32 tys. adnotowanych obrazów (wraz z metadanymi)
uszkodzone quady.

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

Wyróżnieni klienci

Umożliwianie zespołom tworzenia wiodących na świecie produktów AI.

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

Przez ostatnie 6 miesięcy ściśle współpracowaliśmy z firmą Shaip w zakresie potrzeb naszej firmy w zakresie etykietowania. W tym czasie poznaliśmy wykwalifikowany zespół, który konsekwentnie dotrzymuje wysokich standardów i terminów. Fachowo poradzili sobie z różnorodnymi zadaniami związanymi z etykietowaniem, dostosowując się do zmieniających się wymagań. Gorąco polecamy pracę Shaipa i jesteśmy zadowoleni z wyników.

Menadżer Projektu