- Wat doen ons
-
-
-
Speciality
-
-
-
- Van die rak data
-
- Oplossings
- platform
- maatskappy
Bemagtig spanne om wêreldleidende KI-produkte te bou.
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
Volgens Verisk – a data analytics co., verloor Amerikaanse motorversekeraars jaarliks $29 miljard weens foute en weggelaat inligting in die opsporing en assessering van voertuigskade
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.
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.
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.
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.
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.
Sodra die data geannoteer is, kan dieselfde gesegmenteer of geklassifiseer word as:
55k geannoteerde beelde (1000 per model) van 2-wielers saam met metadata.
82 1000 geannoteerde beelde (3 per model) van XNUMX-wielers saam met metadata
32k geannoteerde beelde (saam met metadata) van
beskadigde 4 wiele.
5.5k video's van motors met geringe skade uit Indië en Noord-Amerika streke
'n ML-model gebou op hoë-gehalte data van Shaip kan help
wat masjienleermodelle vir motorversekering bou
deur bedrog te voorkom en die onderskrywingsproses te bespoedig
deur die vereiste deursigtigheid in kosteberaming en herstelwerk in te bring
deur deursigtigheid tussen kliënt en huurmaatskappy te bring terwyl hy 'n motor huur
Toegewyde en opgeleide spanne:
Die hoogste doeltreffendheid van die proses word verseker deur:
Die gepatenteerde platform bied voordele:
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!