-
-
O компании
Собирайте, комментируйте и сегментируйте наборы данных видео и изображений для обучения моделей.
Искусственный интеллект в автомобильном страховании обладает значительным потенциалом для быстрой оценки повреждений транспортных средств. Вскоре с развитием алгоритмов искусственного интеллекта ручная оценка уйдет в прошлое. Традиционно оценка ущерба проводилась несколькими сторонами, что отнимало много времени, было очень подвержено человеческим ошибкам, что приводило к неточной оценке затрат.
Промышленность:
Объем мирового рынка кузовного ремонта автомобилей в 2020 году составил 185.98 млрд долларов США. Ожидается, что в период с 2021 по 2028 год он будет расти со среднегодовым темпом роста в 2.1% .
Промышленность:
Объем рынка кузовного ремонта автомобилей в США в 2018 году оценивался в 33.75 млрд долларов США и, как ожидается, будет расти со среднегодовым темпом роста в 1.5% в период с 2019 по 2025 год.
По данным Verisk - компании по анализу данных, автостраховщики в США теряют 29 млрд долларов ежегодно из-за ошибок и пропущенной информации при обнаружении и оценке повреждений транспортных средств.
Машинное обучение получило широкое распространение, когда дело доходит до автоматизации повторяющихся ручных процессов. Благодаря технологиям, алгоритмам и фреймворкам нового поколения ИИ может понять процесс выявления и распознавания поврежденных частей, оценить степень повреждения, спрогнозировать тип необходимого ремонта и оценить общую стоимость. Этого можно достичь с помощью аннотации изображений / видео для компьютерного зрения для обучения моделей машинного обучения. Модели машинного обучения могут извлекать, анализировать и предлагать идеи, которые приводят к быстрому процессу проверки, который с большей точностью учитывает дорогу, погоду, освещение, скорость, тип повреждения, серьезность аварии и трафик.
Чтобы обучить модели машинного обучения обнаружению и оценке повреждений транспортных средств, все начинается с поиска высококачественных обучающих данных, за которыми следуют аннотации данных и сегментация данных.
Для обучения моделей машинного обучения требуется огромный набор соответствующих изображений / видео данных. Чем больше данных из разных источников, тем лучше будет модель. Мы работаем с крупными страховыми компаниями, у которых уже есть многочисленные изображения сломанных автомобильных запчастей. Мы можем помочь вам собрать изображения и / или видео под углом 360 ° со всего мира для обучения ваших моделей машинного обучения.
Лицензируйте готовый набор данных изображений транспортных средств / набор данных изображений автомобилей для обучения моделей машинного обучения точной оценке повреждений транспортных средств с целью прогнозирования страховых случаев при минимизации потерь для страховых компаний.
После сбора данных система должна автоматически идентифицировать и анализировать объекты и сценарии для оценки повреждений в реальном мире. Здесь аннотаторы данных помогут вам аннотировать тысячи изображений / видео, которые в дальнейшем можно использовать для обучения моделей машинного обучения.
Аннотаторы могут помочь вам отметить вмятины, вмятины или трещины на внешних / внутренних панелях автомобиля, включая: бамперы, крылья, боковые панели, двери, капоты, двигатель, сиденья, багажники, багажники и т. Д.
После того, как данные аннотированы, их можно сегментировать или классифицировать как:
55 тыс. аннотированных изображений (по 1000 на модель) двухколесных транспортных средств вместе с метаданными.
82 тыс. аннотированных изображений (по 1000 на модель) трехколесных транспортных средств вместе с метаданными.
32 тыс. аннотированных изображений (вместе с метаданными)
поврежденные 4-колесные транспортные средства.
5.5к видео автомобилей с небольшими повреждениями из регионов Индии и Северной Америки
Модель машинного обучения, построенная на высококачественных данных от Shaip, может помочь
которые создают модели машинного обучения для автомобильного страхования
за счет предотвращения мошенничества и ускорения процесса андеррайтинга
за счет обеспечения необходимой прозрачности в оценке затрат и ремонтов
путем обеспечения прозрачности между клиентом и прокатной компанией при аренде автомобиля
Выделенные и обученные команды:
Наивысшая эффективность процесса обеспечивается:
Запатентованная платформа предлагает преимущества:
Управляемая рабочая сила для полного контроля, надежности и производительности
Мощная платформа, поддерживающая разные типы аннотаций
Обеспечение минимальной точности 95% для превосходного качества
Глобальные проекты в 60+ странах
SLA корпоративного уровня
Лучшие в своем классе наборы реальных данных о вождении
Расширение возможностей команд для создания ведущих в мире продуктов искусственного интеллекта.
