Insurans Automotif

Set Data Pengesanan Kerosakan Kereta untuk Industri Automotif

Kumpul, Anotasi & Segmen Set Data Video & Imej untuk latihan model

Penilaian Kerosakan Kenderaan

Pelanggan Pilihan

Memperkasakan pasukan untuk membina produk AI yang terkemuka di dunia.

Amazon
Google
microsoft
Cognit

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.

Pengumpulan Data Penilaian Kerosakan Kenderaan
Anotasi Data Penilaian Kerosakan Kenderaan

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.

Anotasi Data Penilaian Kerosakan Kenderaan
Segmentasi Data Penilaian Kerosakan Kenderaan

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 2 Roda Rosak

  • Kes Penggunaan: Pengesanan Kerosakan Kenderaan
  • Format: Imej
  • jumlah: 55,000 +
  • Anotasi: Ya

Set Data Imej 3 roda rosak

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

Set Data Imej 3 Roda Rosak

  • Kes Penggunaan: Pengesanan Kerosakan Kenderaan
  • Format: Imej
  • jumlah: 82,000 +
  • Anotasi: Ya

Set Data Imej 4 roda rosak

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

Set Data Imej 4 Roda Rosak

  • Kes Penggunaan: Pengesanan Kerosakan Kenderaan
  • Format: Imej
  • jumlah: 32,000 +
  • Anotasi: Ya

Set Data Video Kenderaan (Minor) Rosak

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

Set Data Video Kenderaan (Minor) Rosak

  • Kes Penggunaan: Pengesanan Kerosakan Kenderaan
  • Format: Video
  • jumlah: 5,500 +
  • Anotasi: Tidak

Siapa Manfaat?

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

Syarikat Ai

Syarikat AI

yang membina Model Pembelajaran Mesin untuk Insurans Automobil

Syarikat insurans

Syarikat insurans

dengan menghalang penipuan dan mempercepatkan proses pengunderaitan

Perkhidmatan Membaiki Kereta

Perkhidmatan Membaiki Kereta

dengan membawa masuk ketelusan yang diperlukan dalam anggaran kos dan pembaikan

Perkhidmatan Sewa Kereta

Perkhidmatan Sewa Kereta

dengan membawa ketelusan antara pelanggan dan syarikat penyewaan semasa menyewa kereta

Keupayaan Kami

orang

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

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

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

Bersedia memanfaatkan kekuatan AI? Hubungi!