Автомобильное страхование

Обнаружение повреждений автомобиля для автомобильной промышленности

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

Избранные клиенты

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

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.

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.

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.

Набор данных изображений поврежденных трехколесных транспортных средств

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

Набор данных изображений поврежденных трехколесных транспортных средств

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

Поврежденные автомобили (незначительные) Набор видеоданных

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

Посмотреть больше наборов данных компьютерного зрения…

Кому это выгодно?

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

Наши возможности

Люди

Выделенные и обученные команды:

Более 30,000 сотрудников по созданию, маркировке и контролю качества данных
Аттестованная команда управления проектами
Опытная команда по разработке продуктов
Команда поиска и адаптации кадрового резерва

Обработка

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

Запатентованная платформа предлагает преимущества:

Сквозная веб-платформа
Безупречное качество
Быстрее ТАТ
Бесшовная доставка

Почему Шаип?

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

Создание клинического НЛП - важная задача, для решения которой требуется огромный опыт в данной области. Я ясно вижу, что вы на несколько лет впереди Google в этой области. Я хочу работать с вами и масштабировать вас.

Google, Inc. директор

Моя команда инженеров работала с командой Шайпа более 2 лет во время разработки API-интерфейсов для медицинской речи. Мы были впечатлены их работой, проделанной в области НЛП для здравоохранения, и тем, чего они могут достичь с помощью сложных наборов данных.

Google, Inc. Начальник инженерного отдела

Готовы использовать возможности ИИ? Связаться!

Свяжитесь с нами