Insurans Automotif

Pengesanan Kerosakan Kereta untuk Industri Automotif

Kumpul, Anotasi & Segmen Set Data Video & Imej oleh pakar domain

Pelanggan Pilihan

Memperkasakan pasukan untuk membina produk AI yang terkemuka di dunia.

Kecerdasan Buatan (AI) bukan lagi kata kunci. Ia seperti arus perdana. Daripada apl Temu janji hingga AI Automotif, setiap elemen teknologi mempunyai secebis kecerdasan buatan di dalamnya, & insurans automotif tidak berbeza

AI dalam insurans automotif mempunyai potensi besar untuk menganggarkan kerosakan kenderaan dengan cepat. Tidak lama lagi dengan kemajuan dalam algoritma AI, penilaian yang dilakukan secara manual akan menjadi perkara yang telah berlalu. Secara tradisinya, penilaian kerosakan dilakukan oleh pelbagai pihak yang memakan masa, sangat terdedah kepada kesilapan manusia, yang membawa kepada anggaran kos yang tidak tepat

Industri:

Saiz pasaran pembaikan perlanggaran automotif global ialah USD 185.98 bilion pada 2020. Ia dijangka berkembang pada CAGR sebanyak 2.1% dari 2021 untuk 2028.

Industri:

Saiz pasaran pembaikan perlanggaran automotif AS bernilai USD 33.75 bilion pada 2018 dan dijangka berkembang pada CAGR sebanyak 1.5% dari 2019 2025 untuk

Menurut Verisk – syarikat analitik data, penanggung insurans kereta Amerika Syarikat kehilangan $29 bn setiap tahun disebabkan kesilapan dan kehilangan maklumat dalam pengesanan dan penilaian kerosakan kenderaan

Cara AI membantu dalam Pengesanan Kerosakan Kereta

Pembelajaran Mesin telah melihat penggunaan meluas apabila ia datang untuk mengautomasikan proses manual yang berulang. Dengan teknologi, algoritma dan rangka kerja generasi seterusnya, AI boleh memahami proses mengenal pasti dan mengecam bahagian yang rosak, menilai tahap kerosakan, meramalkan jenis pembaikan yang diperlukan dan menganggarkan jumlah kos. Ini boleh dicapai dengan bantuan Anotasi Imej/Video untuk penglihatan Komputer untuk melatih model ML. Model ML boleh mengekstrak, menganalisis dan menawarkan cerapan yang menghasilkan proses pemeriksaan pantas yang mengambil kira jalan, cuaca, pencahayaan, kelajuan, jenis kerosakan, keterukan kemalangan dan trafik dengan lebih ketepatan.

Langkah untuk membina Data Latihan AI yang mantap

Untuk melatih Model Pembelajaran Mesin anda untuk Pengesanan dan Penilaian Kerosakan Kenderaan, semuanya bermula dengan mendapatkan Data Latihan berkualiti tinggi, diikuti oleh Anotasi Data dan Pembahagian Data.

Pengumpulan Data

Melatih model ML memerlukan set besar data imej/video yang berkaitan. Lebih banyak data daripada sumber yang berbeza, lebih baik modelnya. Kami bekerjasama dengan syarikat insurans kereta besar yang sudah mempunyai banyak imej bahagian kereta yang rosak. Kami boleh membantu anda mengumpul imej dan/atau video dengan sudut 360° dari seluruh dunia untuk melatih model ML anda.

Pelesenan Data

Lesenkan dataset imej kenderaan/set data imej kereta di luar rak untuk melatih model pembelajaran mesin untuk menilai kerosakan kenderaan dengan tepat, untuk meramalkan tuntutan insurans sambil meminimumkan kerugian bagi syarikat insurans.

Anotasi Data

Sebaik sahaja data dikumpul, sistem harus mengenal pasti dan menganalisis objek dan senario secara automatik untuk menilai kerosakan di dunia nyata. Di sinilah penganotasi data membantu anda menganotasi beribu-ribu imej/video yang selanjutnya boleh digunakan untuk melatih model ML.

Anotasi boleh membantu anda menganotasikan lekuk, bunyi atau retak dari panel luar/dalam kereta yang termasuk: bampar, spatbor, panel suku, pintu, tudung, enjin, tempat duduk, storan, batang, dsb.

Segmentasi Data

Setelah data diberi anotasi, data yang sama boleh dibahagikan atau diklasifikasikan sebagai:

Kerosakan vs tidak rosak
Bahagian Kerosakan: Depan, Belakang, Belakang
Keterukan kerosakan: Kecil, Sederhana, Teruk
Klasifikasi Kerosakan: Kemek Bampar, Kemek Pintu, Kaca pecah, Lampu Depan Pecah, Lampu Ekor pecah, Calar, Hancur, Tiada kerosakan, dsb.

Set Data Pengesanan Kerosakan Kenderaan

Set Data Imej 2 roda rosak

55k imej beranotasi (1000 setiap model) 2-roda berserta metadata.

Set Data Imej 3 roda rosak

82k imej beranotasi (1000 setiap model) 3-roda berserta metadata

Set Data Imej 4 roda rosak

32k imej beranotasi (bersama dengan metadata) kenderaan 4 roda yang rosak.

Set Data Video Kenderaan (Minor) Rosak

5.5k video kereta dengan kerosakan kecil dari wilayah India dan Amerika Utara

Lihat Lagi Set Data Penglihatan Komputer…

Siapa Manfaat?

Model ML yang dibina pada data berkualiti tinggi daripada Shaip boleh membantu

Keupayaan Kami

orang

Pasukan yang berdedikasi dan terlatih:

30,000+ kolaborator untuk Pembuatan Data, Pelabelan & QA
Pasukan Pengurusan Projek yang diperakui
Pasukan Pembangunan Produk yang berpengalaman
Pasukan Penyediaan Bakat & Pasukan Bakat

Proses

Kecekapan proses tertinggi dijamin dengan:

Proses Gerbang Tahap Sigma 6 yang kuat
Pasukan khusus 6 tali pinggang hitam Sigma - Pemilik proses utama & Pematuhan kualiti
Gelung Penambahbaikan & Maklum Balas yang Berterusan

platform

Platform yang dipatenkan menawarkan faedah:

Platform hujung ke hujung berasaskan web
Kualiti yang sempurna
TAT lebih pantas
Penghantaran lancar

Kenapa Shaip?

Tenaga kerja terurus untuk kawalan, kebolehpercayaan & produktiviti sepenuhnya

Platform hebat yang menyokong pelbagai jenis anotasi

Ketepatan minimum 95% dijamin untuk kualiti unggul

Projek global di 60+ negara

SLA gred perusahaan

Kumpulan data pemanduan kehidupan sebenar terbaik di kelas

Membuat NLP klinikal adalah tugas kritikal yang memerlukan kepakaran domain yang luar biasa untuk diselesaikan. Saya dapat melihat dengan jelas bahawa anda masih beberapa tahun mendahului Google dalam bidang ini. Saya mahu bekerjasama dengan anda dan skala anda.

Google, Inc. Pengarah

Pasukan kejuruteraan saya bekerja dengan pasukan Shaip selama 2+ tahun semasa pembangunan API ucapan kesihatan. Kami kagum dengan kerja mereka yang dilakukan dalam NLP khusus penjagaan kesihatan dan apa yang dapat mereka capai dengan kumpulan data yang kompleks.

Google, Inc. Ketua Kejuruteraan

Bersedia memanfaatkan kekuatan AI? Hubungi!