Samle inn, kommenter og segmenter video- og bildedatasett for modelltrening
AI i bilforsikring har et betydelig potensial for raskt å estimere kjøretøyskader. Snart med fremskrittet innen AI-algoritmer, ville vurdering gjort manuelt være en saga blott. Tradisjonelt ble skadevurderingen utført av flere parter som var tidkrevende, svært utsatt for menneskelige feil, noe som førte til unøyaktige kostnadsestimater
Bransje:
Det globale markedet for kollisjonsreparasjoner på biler var 185.98 milliarder USD i 2020. Det forventes å vokse med en årlig vekstrate (CAGR) på 2.1 % fra 2021 til 2028.
Bransje:
Det amerikanske markedet for kollisjonsreparasjoner ble verdsatt til 33.75 milliarder dollar i 2018, og det forventes at markedet vil vokse med en årlig vekstrate (CAGR) på 1.5 % fra 2019 til 2025.
I følge Verisk – et dataanalytisk co. taper amerikanske bilforsikringsselskaper 29 milliarder dollar årlig på grunn av feil og utelatt informasjon i oppdagelse og vurdering av kjøretøyskader
Machine Learning har sett utbredt bruk når det gjelder automatisering av repeterende manuelle prosesser. Med neste generasjons teknologi, algoritmer og rammeverk kan AI forstå prosessen med å identifisere og gjenkjenne skadede deler, vurdere skadeomfanget, forutsi hva slags reparasjon som trengs og estimere totalkostnaden. Dette kan oppnås ved hjelp av Image/Video Annotation for Computer vision for å trene ML-modeller. ML-modellene kan trekke ut, analysere og tilby innsikt som resulterer i en rask inspeksjonsprosess som tar hensyn til vei, vær, lys, hastighet, skadetype, ulykkesgrad og trafikk med større nøyaktighet.
For å trene maskinlæringsmodellene dine for registrering og vurdering av kjøretøyskader, starter det hele med å skaffe opplæringsdata av høy kvalitet, fulgt opp av datakommentarer og datasegmentering.
Trenings ML-modeller krever et stort sett med relevante bilde-/videodata. Jo mer data fra forskjellige kilder, jo bedre vil modellen være. Vi samarbeider med store bilforsikringsselskaper som allerede har en rekke bilder av ødelagte bildeler. Vi kan hjelpe deg med å samle inn bilder og/eller videoer med en 360° vinkel fra hele kloden for å trene ML-modellene dine.
Lisensier hyllevare for kjøretøybildedatasett/bilbildedatasett for å trene maskinlæringsmodeller til å nøyaktig vurdere kjøretøyskader, for å forutsi forsikringskrav samtidig som tap for forsikringsselskapene minimeres.
Når dataene er samlet inn, skal systemet automatisk identifisere og analysere objekter og scenarier for å vurdere skadene i den virkelige verden. Det er her dataannotatorer hjelper deg med å kommentere tusenvis av bilder/videoer som videre kan brukes til å trene ML-modeller.
Annotatorene kan hjelpe deg med å kommentere en bulk, hakk eller sprekk fra de ytre/innerste panelene på bilen som inkluderer: støtfangere, fendere, kvartpaneler, dører, panser, motor, seter, oppbevaring, bagasjerom, etc.
Når dataene er kommentert, kan de samme segmenteres eller klassifiseres som:
55 1000 kommenterte bilder (2 per modell) av XNUMX-hjulinger sammen med metadata.
82k kommenterte bilder (1000 per modell) av 3-hjulinger sammen med metadata
32k kommenterte bilder (sammen med metadata) av
skadet 4-hjuling.
5.5 XNUMX videoer av biler med mindre skader fra regioner i India og Nord-Amerika
En ML-modell bygget på data av høy kvalitet fra Shaip kan hjelpe
som bygger maskinlæringsmodeller for bilforsikring
ved å forhindre svindel og fremskynde underwritingsprosessen
ved å bringe inn nødvendig åpenhet i kostnadsestimering og reparasjoner
ved å bringe åpenhet mellom kunde og utleiefirma mens du leier en bil
Dedikerte og trente team:
Høyeste prosesseffektivitet er sikret med:
Den patenterte plattformen tilbyr fordeler:
Administrert arbeidsstyrke for full kontroll, pålitelighet og produktivitet
En kraftig plattform som støtter ulike typer merknader
Minimum 95 % nøyaktighet sikret for overlegen kvalitet
Globale prosjekter på tvers av 60+ land
SLAer i bedriftsgrad
Klassens beste kjøredatasett i det virkelige liv
Gir teamene mulighet til å bygge verdensledende AI-produkter.
