Motorversekering

Datastel vir die opsporing van motorskade vir die motorbedryf

Versamel, annoteer en segmenteer video- en beelddatastelle vir modelopleiding

Voertuigskadebepaling

Voorgestelde kliënte

Bemagtig spanne om wêreldleidende KI-produkte te bou.

Amazon
Google
Microsoft
Cogknit

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.

Voertuigskade-evaluering Data-insameling
Voertuigskade-evaluering-data-aantekening

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.

Voertuigskade-evaluering-data-aantekening
Voertuigskade-evaluering Datasegmentering

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.

Beskadigde 2 Wheelers-beelddatastel

  • 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

Beskadigde 3 Wheelers-beelddatastel

  • 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.

Beskadigde 4 Wheelers-beelddatastel

  • 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

Beskadigde voertuie (klein) videodatastel

  • 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

Ai Maatskappye

KI Maatskappye

wat masjienleermodelle vir motorversekering bou

Versekeringsmaatskappye

Versekeringsmaatskappye

deur bedrog te voorkom en die onderskrywingsproses te bespoedig

Motorherstelwerk

Motorherstelwerk

deur die vereiste deursigtigheid in kosteberaming en herstelwerk in te bring

Car Rental Services

Car Rental Services

deur deursigtigheid tussen kliënt en huurmaatskappy te bring terwyl hy 'n motor huur

Ons vermoë

Mense

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

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

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!