-
-
Specialiseret
-
-
Firmanavn
Indsaml, annotér og segmentér video- og billeddatasæt til modeltræning
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 reparation af bilskader var på 185.98 milliarder USD i 2020. Det forventes at vokse med en årlig vækstrate (CAGR) på 2.1 % fra 2021 til 2028.
Branche:
Det amerikanske marked for reparation af bilskader blev vurderet til 33.75 milliarder USD i 2018 og forventes at vokse med en årlig vækstrate (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
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.
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.
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.
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.
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.
Når først dataene er kommenteret, kan de samme segmenteres eller klassificeres som:
55 kommenterede billeder (1000 pr. model) af 2-hjulede biler sammen med metadata.
82 kommenterede billeder (1000 pr. model) af 3-hjulede biler sammen med metadata
32k kommenterede billeder (sammen med metadata) af
beskadigede 4 hjul.
5.5k videoer af biler med mindre skader fra regioner i Indien og Nordamerika
En ML-model bygget på data af høj kvalitet fra Shaip kan hjælpe
der bygger maskinlæringsmodeller til bilforsikring
ved at forhindre svig og fremskynde underwritingsprocessen
ved at indbringe den nødvendige gennemsigtighed i omkostningsberegning og reparationer
ved at bringe gennemsigtighed mellem kunde og udlejningsfirma, mens man lejer en bil
Dedikerede og uddannede hold:
Højeste proceseffektivitet sikres med:
Den patenterede platform giver fordele:
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
Styrke teams til at opbygge verdensledende AI-produkter.
