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.

Beskadiget 3-hjuls billeddatasæt

82 kommenterede billeder (1000 pr. model) af 3-hjulede biler sammen med metadata

Beskadiget 4-hjuls billeddatasæt

32k kommenterede billeder (sammen med metadata) af beskadigede 4-hjulede motorer.

Beskadigede køretøjer (mindre) videodatasæt

5.5k videoer af biler med mindre skader fra regioner i Indien og Nordamerika

Se flere Computer Vision-datasæt...

Hvem fordeler?

En ML-model bygget på data af høj kvalitet fra Shaip kan hjælpe

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

Oprettelse af klinisk NLP er en kritisk opgave, der kræver enorm domæneekspertise at løse. Jeg kan tydeligt se, at du er flere år foran Google på dette område. Jeg vil arbejde med dig og skalere dig.

Google, Inc. Direktør

Mit ingeniørhold arbejdede med Shaips team i mere end 2 år under udviklingen af API'er til sundhedstale. Vi er blevet imponeret over deres arbejde i sundhedsspecifik NLP og hvad de er i stand til at opnå med komplekse datasæt.

Google, Inc. Teknikchef

Klar til at udnytte kraften i AI? Kontakt os!