Bilforsikring
Datasæt til registrering af bilskade til bilindustrien
Indsaml, annotér og segmentér video- og billeddatasæt til modeltræning
Fremhævede klienter
Styrke teams til at opbygge verdensledende AI-produkter.
Kunstig intelligens (AI) er ikke længere et buzzword. Det er så mainstream, som det bliver. Fra datingapps til automotive AI, hvert teknologielement har en fnug af kunstig intelligens i sig, og bilforsikring er ikke anderledes
AI i bilforsikring rummer et betydeligt potentiale til hurtigt at estimere køretøjsskader. Snart med fremskridtene inden for AI-algoritmer ville vurdering udført manuelt være en saga blot. Traditionelt blev skadesvurderingen udført af flere parter, som var tidskrævende, meget tilbøjelige til menneskelige fejl, hvilket førte til unøjagtige omkostningsestimater
Branche:
Det globale marked for bilkollisionsreparationer var USD 185.98 milliarder i 2020. Det forventes at vokse med en CAGR på 2.1 % fra 2021 til 2028.
Branche:
Det amerikanske marked for bilkollisionsreparationer blev vurderet til USD 33.75 milliarder i 2018 og forventes at vokse med en CAGR på 1.5 % fra 2019 til 2025
Ifølge Verisk – et dataanalytics co., mister amerikanske bilforsikringsselskaber 29 mia. USD årligt på grund af fejl og udeladte oplysninger i registrering og vurdering af køretøjsskader
Hvordan AI hjælper med at opdage bilskade
Machine Learning har været udbredt, når det kommer til automatisering af gentagne manuelle processer. Med næste generations teknologi, algoritmer og rammer kan AI forstå processen med at identificere og genkende beskadigede dele, vurdere omfanget af skader, forudsige den nødvendige reparationstype og estimere de samlede omkostninger. Dette kan opnås ved hjælp af Image/Video Annotation for Computer vision for at træne ML-modeller. ML-modellerne kan udtrække, analysere og tilbyde indsigt, der resulterer i en hurtig inspektionsproces, der tager højde for vej, vejr, belysning, hastighed, skadestype, ulykkesgrad og trafik med større nøjagtighed.
Trin til at opbygge robuste AI-træningsdata
For at træne dine maskinlæringsmodeller til registrering og vurdering af køretøjsskader starter det hele med at indkøbe træningsdata af høj kvalitet, efterfulgt af dataannotering og datasegmentering.
Dataindsamling
Træning af ML-modeller kræver et stort sæt relevante billed-/videodata. Jo flere data fra forskellige kilder, jo bedre ville modellen være. Vi samarbejder med store bilforsikringsselskaber, der allerede har talrige billeder af ødelagte bildele. Vi kan hjælpe dig med at indsamle billeder og/eller videoer med en 360° vinkel fra hele kloden for at træne dine ML-modeller.
Datalicensering
Giv tilladelse til hyldevare Køretøjsbilleddatasæt/bilbillededatasæt til at træne maskinlæringsmodeller til nøjagtigt at vurdere køretøjsskader, således at forudsige forsikringskrav og samtidig minimere tab for forsikringsselskaberne.
Datanotering
Når dataene er indsamlet, bør systemet automatisk identificere og analysere objekter og scenarier for at vurdere skaderne i den virkelige verden. Det er her dataannotatorer hjælper dig med at kommentere tusindvis af billeder/videoer, som yderligere kan bruges til at træne ML-modeller.
Annotatorerne kan hjælpe dig med at kommentere en bule, bule eller revne fra bilens ydre/indvendige paneler, som omfatter: kofangere, fendere, kvarte paneler, døre, hætter, motor, sæder, opbevaring, bagagerum osv.
Datasegmentering
Når først dataene er kommenteret, kan de samme segmenteres eller klassificeres som:
- Skader vs ikke-beskadiget
- Skader Side: For, Bag, Bag
- Skadens alvor: Mindre, Moderat, Svær
- Skadeklassificering: Bumperbule, Dørbule, Glassplintring, Forlygte knust, Baglygte ødelagt, Ridse, Smash, Ingen skader osv.
Datasæt til registrering af køretøjsskade
Beskadiget 2-hjuls billeddatasæt
55 kommenterede billeder (1000 pr. model) af 2-hjulede biler sammen med metadata.
- Brug Case: Registrering af køretøjsskader
- Format: Billeder
- Volumen: 55,000 +
- Kommentar: Ja
Beskadiget 3-hjuls billeddatasæt
82 kommenterede billeder (1000 pr. model) af 3-hjulede biler sammen med metadata
- Brug Case: Registrering af køretøjsskader
- Format: Billeder
- Volumen: 82,000 +
- Kommentar: Ja
Beskadiget 4-hjuls billeddatasæt
32k kommenterede billeder (sammen med metadata) af beskadigede 4-hjulede motorer.
- Brug Case: Registrering af køretøjsskader
- Format: Billeder
- Volumen: 32,000 +
- Kommentar: Ja
Beskadigede køretøjer (mindre) videodatasæt
5.5k videoer af biler med mindre skader fra regioner i Indien og Nordamerika
- Brug Case: Registrering af køretøjsskader
- Format: Videoer
- Volumen: 5,500 +
- Kommentar: Ingen
Hvem fordeler?
En ML-model bygget på data af høj kvalitet fra Shaip kan hjælpe
AI-virksomheder
der bygger maskinlæringsmodeller til bilforsikring
Forsikringsselskaber
ved at forhindre svig og fremskynde underwritingsprocessen
Bilreparationer
ved at indbringe den nødvendige gennemsigtighed i omkostningsberegning og reparationer
Biludlejningstjenester
ved at bringe gennemsigtighed mellem kunde og udlejningsfirma, mens man lejer en bil
Vores evne
Mennesker
Dedikerede og uddannede hold:
- 30,000+ samarbejdspartnere til oprettelse af data, mærkning og kvalitetssikring
- Godkendt projektledelsesteam
- Erfaren produktudviklingsteam
- Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
Proces
Højeste proceseffektivitet sikres med:
- Robust 6 Sigma Stage-Gate-proces
- Et dedikeret team med 6 Sigma-sorte bælter - Nøgleprocessejere og overholdelse af kvalitet
- Løbende forbedring og feedback
perron
Den patenterede platform giver fordele:
- Web-baseret ende-til-ende platform
- Upåklagelig kvalitet
- Hurtigere TAT
- Problemfri levering
Hvorfor Shaip?
Administreret arbejdsstyrke til komplet kontrol, pålidelighed og produktivitet
En kraftfuld platform, der understøtter forskellige typer kommentarer
Minimum 95% nøjagtighed sikres for overlegen kvalitet
Globale projekter i mere end 60 lande
SLA'er af virksomhedskvalitet
Klassens bedste datasæt i det virkelige liv
Klar til at udnytte kraften i AI? Kontakt os!