Автомобильное страхование

Обнаружение повреждений автомобиля для автомобильной промышленности

Собирайте, комментируйте и сегментируйте наборы данных видео и изображений экспертами в предметной области

Оценка повреждений автомобиля

Избранные клиенты

Расширение возможностей команд для создания ведущих в мире продуктов искусственного интеллекта.

Амазонка
Google
Microsoft
вязать

Искусственный интеллект (ИИ) больше не модное слово. Это настолько популярно, насколько это возможно. От приложений для знакомств до автомобильного ИИ - в каждом технологическом элементе есть частица искусственного интеллекта, и автомобильное страхование ничем не отличается.

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 ремонта автомобилей после ДТП в 185.98 году составил 2020 млрд долларов США. Ожидается, что он будет расти в среднем на уровне 2.1% от 2021 до 2028.

Промышленность:

Объем рынка ремонта автомобилей после столкновений в США в 33.75 году оценивался в 2018 миллиарда долларов США, и ожидается, что он будет расти в среднем на уровне 1.5% от 2019 в 2025

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.

Как ИИ помогает в обнаружении повреждений автомобиля 

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.

Шаги по созданию надежных данных для обучения ИИ

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.

Сбор 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.

Сбор данных оценки повреждений транспортного средства
Аннотация данных оценки повреждений транспортного средства

Лицензирование данных

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.

Аннотация данных

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.

Аннотация данных оценки повреждений транспортного средства
Сегментация данных оценки повреждений транспортного средства

Сегментация данных

После того, как данные аннотированы, их можно сегментировать или классифицировать как:

  • Повреждения против неповрежденных
  • Сторона повреждения: передняя, ​​задняя, ​​задняя
  • Степень повреждения: незначительная, средняя, ​​тяжелая.
  • Классификация повреждений: вмятина на бампере, вмятина на двери, осколки стекла, сломанная фара, сломанный задний фонарь, царапина, удар, отсутствие повреждений и т. Д.

Наборы данных обнаружения повреждений транспортных средств

Набор данных изображений поврежденных трехколесных транспортных средств

55 тыс. аннотированных изображений (по 1000 на модель) двухколесных транспортных средств вместе с метаданными.

Поврежденный набор данных изображений двухколесных транспортных средств

  • Вариант использования: Обнаружение повреждений автомобиля
  • Формат: Фотографии
  • Объем: 55,000+
  • Аннотация: Да

Набор данных изображений поврежденных трехколесных транспортных средств

82 тыс. аннотированных изображений (по 1000 на модель) трехколесных транспортных средств вместе с метаданными.

Поврежденный набор данных изображений двухколесных транспортных средств

  • Вариант использования: Обнаружение повреждений автомобиля
  • Формат: Фотографии
  • Объем: 82,000+
  • Аннотация: Да

Набор данных изображений поврежденных трехколесных транспортных средств

32 тыс. аннотированных изображений (вместе с метаданными) поврежденных четырехколесных транспортных средств.

Поврежденный набор данных изображений двухколесных транспортных средств

  • Вариант использования: Обнаружение повреждений автомобиля
  • Формат: Фотографии
  • Объем: 32,000+
  • Аннотация: Да

Поврежденные автомобили (незначительные) Набор видеоданных

5.5к видео автомобилей с небольшими повреждениями из регионов Индии и Северной Америки

Поврежденные автомобили (незначительные) Набор видеоданных

  • Вариант использования: Обнаружение повреждений автомобиля
  • Формат: Видео
  • Объем: 5,500+
  • Аннотация: Нет

Кому это выгодно?

Модель машинного обучения, построенная на высококачественных данных от Shaip, может помочь

ИИ компании

AI Компании

которые создают модели машинного обучения для автомобильного страхования

Страховые компании

Страховые компании

за счет предотвращения мошенничества и ускорения процесса андеррайтинга

Авторемонтные услуги

Авторемонтные услуги

за счет обеспечения необходимой прозрачности в оценке затрат и ремонтов

Прокат автомобилей

Прокат автомобилей

путем обеспечения прозрачности между клиентом и прокатной компанией при аренде автомобиля

Наши возможности

Люди

Люди

Выделенные и обученные команды:

  • Более 7000 сотрудников по созданию, маркировке и контролю качества данных
  • Аттестованная команда управления проектами
  • Опытная команда по разработке продуктов
  • Команда поиска и адаптации кадрового резерва

Процесс

Процесс

Наивысшая эффективность процесса обеспечивается:

  • Надежный 6-сигма-технологический процесс
  • Специальная команда «черных поясов 6 сигм» - владельцы ключевых процессов и соблюдение требований к качеству
  • Непрерывное совершенствование и обратная связь

Платформа

Платформа

Запатентованная платформа предлагает преимущества:

  • Сквозная веб-платформа
  • Безупречное качество
  • Быстрее ТАТ
  • Бесшовная доставка

Почему Шаип?

Управляемая рабочая сила

Управляемая рабочая сила для полного контроля, надежности и производительности

Мощный значок платформы

Мощная платформа, поддерживающая разные типы аннотаций

Значок минимальной точности

Обеспечение минимальной точности 95% для превосходного качества

Значок глобальных проектов

Глобальные проекты в 60+ странах

Значок Sla

SLA корпоративного уровня

Значок набора данных вождения

Лучшие в своем классе наборы реальных данных о вождении

Готовы использовать возможности ИИ? Связаться!