Verzamel, annoteer en segmenteer video- en afbeeldingsgegevenssets voor modeltraining
AI in autoverzekeringen heeft een aanzienlijk potentieel om snel voertuigschade te schatten. Met de vooruitgang in AI-algoritmen zou het handmatig doen van beoordelingen tot het verleden behoren. Traditioneel werd de schadebeoordeling door meerdere partijen uitgevoerd, wat tijdrovend was, zeer vatbaar voor menselijke fouten, wat leidde tot onnauwkeurige kostenramingen
Industrie:
De wereldwijde marktomvang voor autoschadeherstel bedroeg USD 185.98 miljard in 2020. Het zal naar verwachting groeien met een CAGR van 2.1% van 2021 naar 2028.
Industrie:
De marktomvang van de Amerikaanse autoschadeherstelmarkt werd in 33.75 geschat op 2018 miljard dollar en zal naar verwachting groeien met een CAGR van 1.5% van 2019 naar 2025
Volgens Verisk, een bedrijf voor gegevensanalyse, verliezen Amerikaanse autoverzekeraars $29 miljard per jaar als gevolg van fouten en weggelaten informatie bij het opsporen en beoordelen van voertuigschade
Machine Learning heeft een wijdverbreide acceptatie gezien als het gaat om het automatiseren van repetitieve handmatige processen. Met next-gen technologie, algoritmen en frameworks kan AI het proces begrijpen van het identificeren en herkennen van beschadigde onderdelen, het inschatten van de omvang van de schade, het voorspellen van het soort reparatie dat nodig is en het inschatten van de totale kosten. Dit kan worden bereikt met behulp van beeld-/videoannotatie voor computervisie om ML-modellen te trainen. De ML-modellen kunnen inzichten extraheren, analyseren en bieden die resulteren in een snel inspectieproces dat nauwkeuriger rekening houdt met de weg, het weer, de verlichting, de snelheid, het type schade, de ernst van het ongeval en het verkeer.
Om uw Machine Learning-modellen voor detectie en beoordeling van voertuigschade te trainen, begint het allemaal met het sourcen van hoogwaardige trainingsgegevens, gevolgd door gegevensannotatie en gegevenssegmentatie.
Voor het trainen van ML-modellen is een enorme hoeveelheid relevante beeld-/videogegevens nodig. Hoe meer gegevens uit verschillende bronnen, hoe beter het model zou zijn. Wij werken samen met grote autoverzekeraars die al tal van afbeeldingen hebben van kapotte auto-onderdelen. We kunnen u helpen bij het verzamelen van afbeeldingen en/of video's met een 360°-hoek van over de hele wereld om uw ML-modellen te trainen.
Licentie voor gebruiksklare voertuigbeelddataset/autobeelddataset om machine learning-modellen te trainen om voertuigschade nauwkeurig te beoordelen, om verzekeringsclaims te voorspellen en verlies voor de verzekeringsmaatschappijen te minimaliseren.
Zodra de gegevens zijn verzameld, moet het systeem automatisch objecten en scenario's identificeren en analyseren om de schade in de echte wereld te beoordelen. Dit is waar gegevensannotators u helpen bij het annoteren van duizenden afbeeldingen/video's die verder kunnen worden gebruikt om ML-modellen te trainen.
De annotators kunnen u helpen bij het annoteren van een deuk, deuk of barst van de buitenste/binnenste panelen van de auto, waaronder: bumpers, spatborden, zijpanelen, deuren, motorkappen, motor, stoelen, opbergruimte, koffers, enz.
Zodra de gegevens zijn geannoteerd, kunnen ze worden gesegmenteerd of geclassificeerd als:
55 geannoteerde afbeeldingen (1000 per model) van tweewielers samen met metadata.
82k geannoteerde afbeeldingen (1000 per model) van driewielers samen met metadata
32k geannoteerde afbeeldingen (samen met metadata) van
beschadigde vierwielers.
5.5k video's van auto's met kleine schade uit de regio's India en Noord-Amerika
Een ML-model gebouwd op hoogwaardige gegevens van Shaip kan helpen
die Machine Learning-modellen voor autoverzekeringen bouwen
door fraude te voorkomen en het acceptatieproces te versnellen
door de vereiste transparantie in kostenraming en reparaties te brengen
door transparantie te brengen tussen klant en verhuurbedrijf tijdens het huren van een auto
Toegewijde en getrainde teams:
De hoogste procesefficiëntie wordt gegarandeerd met:
Het gepatenteerde platform biedt voordelen:
Beheerd personeelsbestand voor volledige controle, betrouwbaarheid en productiviteit
Een krachtig platform dat verschillende soorten annotaties ondersteunt
Minimaal 95% nauwkeurigheid gegarandeerd voor superieure kwaliteit
Wereldwijde projecten in meer dan 60 landen
SLA's op ondernemingsniveau
Best-in-class real-life rijgegevenssets
Teams in staat stellen om toonaangevende AI-producten te bouwen.
