Motorversekering
Opsporing van motorskade vir die motorbedryf
Versamel, annoteer en segmenteer video- en beelddatastelle deur domeinkundiges
Voorgestelde kliënte
Bemagtig spanne om wêreldleidende KI-produkte te bou.
Kunsmatige intelligensie (KI) is nie meer 'n modewoord nie. Dit is so hoofstroom soos dit kom. Van Dating-apps tot Automotive AI, elke tegnologiese element het 'n stukkie kunsmatige intelligensie daarin, en motorversekering is nie anders nie
KI in motorversekering hou aansienlike potensiaal in om voertuigskade vinnig te skat. Binnekort met die vooruitgang in AI-algoritmes, sou assessering wat met die hand gedoen word, iets van die verlede wees. Tradisioneel is die skadebepaling deur verskeie partye uitgevoer wat tydrowend was, hoogs geneig was tot menslike foute, wat gelei het tot onakkurate kosteberamings
Bedryf:
Die wêreldwye motorbotsingsherstelmarkgrootte was USD 185.98 miljard in 2020. Dit sal na verwagting uitbrei teen 'n CAGR van 2.1% uit 2021 om 2028.
Bedryf:
Die Amerikaanse motorbotsingsherstelmarkgrootte is in 33.75 op $2018 miljard gewaardeer en sal na verwagting groei teen 'n CAGR van 1.5% van 2019 na 2025
Volgens Verisk – a data analytics co., verloor Amerikaanse motorversekeraars jaarliks $29 miljard weens foute en weggelaat inligting in die opsporing en assessering van voertuigskade
Hoe KI help met die opsporing van motorskade
Masjienleer het wydverspreide aanvaarding gesien wanneer dit kom by die outomatisering van herhalende handprosesse. Met die volgende generasie tegnologie, algoritmes en raamwerke kan KI die proses verstaan om beskadigde dele te identifiseer en te herken, die omvang van skade te bepaal, die soort herstelwerk wat nodig is, te voorspel en die totale koste te skat. Dit kan bereik word met behulp van Beeld/Video-aantekening vir rekenaarvisie om ML-modelle op te lei. Die ML-modelle kan onttrek, ontleed en insigte bied wat lei tot 'n vinnige inspeksieproses wat die pad, weer, beligting, spoed, tipe skade, ongelukerns en verkeer met groter akkuraatheid in ag neem.
Stappe om 'n robuuste KI-opleidingsdata te bou
Om jou masjienleermodelle op te lei vir die opsporing en assessering van voertuigskade, begin dit alles met die verkryging van opleidingsdata van hoë gehalte, opgevolg deur data-aantekening en datasegmentering.
Data-insameling
Opleiding ML-modelle vereis 'n groot stel relevante beeld-/videodata. Hoe meer data uit verskillende bronne is, hoe beter sal die model wees. Ons werk saam met groot motorversekeringsmaatskappye wat reeds talle beelde van stukkende motoronderdele het. Ons kan jou help om beelde en/of video's met 'n 360°-hoek van regoor die wêreld te versamel om jou ML-modelle op te lei.
Datalisensiëring
Lisensieer van die rak Voertuigbeelddatastel/Motorbeelddatastel om masjienleermodelle op te lei om voertuigskade akkuraat te assesseer, om sodoende versekeringseise te voorspel terwyl verlies vir die versekeringsmaatskappye tot die minimum beperk word.
Data-aantekening
Sodra die data ingesamel is, moet die stelsel outomaties voorwerpe en scenario's identifiseer en ontleed om die skade in die werklike wêreld te bepaal. Dit is waar data-annoteerders jou help om duisende beelde/video's te annoteer wat verder gebruik kan word om ML-modelle op te lei.
Die annoteerders kan jou help om 'n duik, deuk of kraak van die buite-/binnepanele van die motor te annoteer wat die volgende insluit: buffers, fenders, kwartpanele, deure, kappies, enjin, sitplekke, berging, kattebak, ens.
Datasegmentering
Sodra die data geannoteer is, kan dieselfde gesegmenteer of geklassifiseer word as:
- Skade vs nie-beskadig
- Skadekant: voor, agter, agter
- Die erns van die skade: Gering, Matig, Ernstig
- Skadeklassifikasie: Bumperduik, deurduik, glas stukkend, koplamp gebreek, agterlamp gebreek, krap, smash, geen skade, ens.
Voertuigskadeopsporingdatastelle
Beskadigde 2-wiel-beelddatastel
55k geannoteerde beelde (1000 per model) van 2-wielers saam met metadata.
- Gebruiksgeval: Opsporing van voertuigskade
- Format: Images
- Deel: 55,000 +
- body: Ja
Beskadigde 3-wiel-beelddatastel
82 1000 geannoteerde beelde (3 per model) van XNUMX-wielers saam met metadata
- Gebruiksgeval: Opsporing van voertuigskade
- Format: Images
- Deel: 82,000 +
- body: Ja
Beskadigde 4-wiel-beelddatastel
32k geannoteerde beelde (saam met metadata) van beskadigde 4-wielers.
- Gebruiksgeval: Opsporing van voertuigskade
- Format: Images
- Deel: 32,000 +
- body: Ja
Beskadigde voertuie (klein) videodatastel
5.5k video's van motors met geringe skade uit Indië en Noord-Amerika streke
- Gebruiksgeval: Opsporing van voertuigskade
- Format: Video's
- Deel: 5,500 +
- body: Geen
Wie Voordele?
'n ML-model gebou op hoë-gehalte data van Shaip kan help
KI Maatskappye
wat masjienleermodelle vir motorversekering bou
Versekeringsmaatskappye
deur bedrog te voorkom en die onderskrywingsproses te bespoedig
Motorherstelwerk
deur die vereiste deursigtigheid in kosteberaming en herstelwerk in te bring
Car Rental Services
deur deursigtigheid tussen kliënt en huurmaatskappy te bring terwyl hy 'n motor huur
Ons vermoë
Mense
Toegewyde en opgeleide spanne:
- 30,000+ medewerkers vir die skep van data, etikettering en QA
- Gesertifiseerde projekbestuurspan
- Ervare produkontwikkelingspan
- Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
proses
Die hoogste doeltreffendheid van die proses word verseker deur:
- Robuuste 6 Sigma Stage-Gate-proses
- 'N Toegewyde span van 6 Sigma swart gordels - Belangrike prosesseienaars en voldoening aan gehalte
- Deurlopende verbetering en terugvoerlus
platform
Die gepatenteerde platform bied voordele:
- Web-gebaseerde end-to-end platform
- Onberispelike kwaliteit
- Vinniger TAT
- Naadloze aflewering
Hoekom Shaip?
Bestuurde personeel vir volledige beheer, betroubaarheid en produktiwiteit
'N Kragtige platform wat verskillende soorte aantekeninge ondersteun
'N Minimum akkuraatheid van 95% word verseker vir uitstekende gehalte
Globale projekte in meer as 60 lande
SLA's van ondernemingsgraad
Best-in-klas ry-datastelle
Klaar om die krag van AI te benut? Kontak my!