Memperkasakan pasukan untuk membina produk AI yang terkemuka di dunia.
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
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
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.
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.
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.
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.
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.
Setelah data diberi anotasi, data yang sama boleh dibahagikan atau diklasifikasikan sebagai:
55k imej beranotasi (1000 setiap model) 2-roda berserta metadata.
82k imej beranotasi (1000 setiap model) 3-roda berserta metadata
32k imej beranotasi (bersama dengan metadata) daripada
kenderaan 4 roda rosak.
5.5k video kereta dengan kerosakan kecil dari wilayah India dan Amerika Utara
Model ML yang dibina pada data berkualiti tinggi daripada Shaip boleh membantu
yang membina Model Pembelajaran Mesin untuk Insurans Automobil
dengan menghalang penipuan dan mempercepatkan proses pengunderaitan
dengan membawa masuk ketelusan yang diperlukan dalam anggaran kos dan pembaikan
dengan membawa ketelusan antara pelanggan dan syarikat penyewaan semasa menyewa kereta
Pasukan yang berdedikasi dan terlatih:
Kecekapan proses tertinggi dijamin dengan:
Platform yang dipatenkan menawarkan faedah:
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!
