Bilforsikring

Datasett for registrering av bilskade for bilindustrien

Samle inn, kommenter og segmenter video- og bildedatasett for modelltrening

Utvalgte klienter

Gir teamene mulighet til å bygge verdensledende AI-produkter.

Kunstig intelligens (AI) er ikke lenger et buzzword. Det er så mainstream som det blir. Fra datingapper til automotive AI, hvert teknologielement har en flekk av kunstig intelligens i seg, og bilforsikring er ikke annerledes

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 bilkollisjonsreparasjoner var USD 185.98 milliarder i 2020. Det forventes å utvides med en CAGR på 2.1% fra 2021 til 2028.

Bransje:

Størrelsen på det amerikanske markedet for bilkollisjonsreparasjoner ble verdsatt til 33.75 milliarder USD i 2018 og forventes å vokse med en 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

Hvordan AI hjelper i bilskadedeteksjon

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.

Trinn for å bygge robuste AI Training Data

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.

Datainnsamling

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.

Datalisensiering

Lisensier hyllevare for kjøretøybildedatasett/bilbildedatasett for å trene maskinlæringsmodeller til å nøyaktig vurdere kjøretøyskader, for å forutsi forsikringskrav samtidig som tap for forsikringsselskapene minimeres.

Datanotering

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.

Datasegmentering

Når dataene er kommentert, kan de samme segmenteres eller klassifiseres som:

Skade vs ikke-skadet
Skadeside: foran, bak, bak
Skadens alvorlighetsgrad: Mindre, Moderat, Alvorlig
Skadeklassifisering: Støtfangerbulk, dørbulk, glassknuser, hodelykt ødelagt, baklykt ødelagt, ripe, knuse, ingen skade osv.

Datasett for registrering av kjøretøyskade

Skadet 2-hjuls bildedatasett

55 1000 kommenterte bilder (2 per modell) av XNUMX-hjulinger sammen med metadata.

Skadet 3-hjuls bildedatasett

82k kommenterte bilder (1000 per modell) av 3-hjulinger sammen med metadata

Skadet 4-hjuls bildedatasett

32k kommenterte bilder (sammen med metadata) av skadede firehjulinger.

Videodatasett for skadede kjøretøy (mindre).

5.5 XNUMX videoer av biler med mindre skader fra regioner i India og Nord-Amerika

Se flere datasett for datasyn …

Hvem fordeler?

En ML-modell bygget på data av høy kvalitet fra Shaip kan hjelpe

Vår evne

porsjoner

Dedikerte og trente team:

30,000+ samarbeidspartnere for dataskaping, merking og kvalitetssikring
Godkjent prosjektlederteam
Erfarent produktutviklingsteam
Talentpool-innkjøps- og onboarding-team

Prosess

Høyeste prosesseffektivitet er sikret med:

Robust 6 Sigma Stage-Gate-prosess
Et dedikert team av 6 Sigma svarte belter – nøkkelprosesseiere og overholdelse av kvalitet
Kontinuerlig forbedring og tilbakemeldingssløyfe

Plattform

Den patenterte plattformen tilbyr fordeler:

Nettbasert ende-til-ende-plattform
Upåklagelig kvalitet
Raskere TAT
Sømløs levering

Hvorfor Shaip?

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

Å lage klinisk NLP er en kritisk oppgave som krever enorm domenekompetanse for å løse. Jeg kan tydelig se at du er flere år foran Google på dette området. Jeg vil jobbe med deg og skalere deg.

Google, Inc. Regissør

Ingeniørteamet mitt jobbet med Shaips team i mer enn 2 år under utviklingen av tale -APIer for helsetjenester. Vi har blitt imponert over arbeidet deres med helsespesifikk NLP og hva de kan oppnå med komplekse datasett.

Google, Inc. Sjef for ingeniørfag

Klar til å utnytte kraften til AI? Ta kontakt!