Autoverzekering

Dataset voor detectie van autoschade voor de auto-industrie

Verzamel, annoteer en segmenteer video- en afbeeldingsgegevenssets voor modeltraining

Beoordeling voertuigschade

Uitgelichte klanten

Teams in staat stellen om toonaangevende AI-producten te bouwen.

Amazone
Google
Microsoft
Coggebreid

Kunstmatige intelligentie (AI) is niet langer een modewoord. Het is zo mainstream als het maar kan. Van dating-apps tot Automotive AI, elk technisch element bevat een vleugje kunstmatige intelligentie, en autoverzekeringen zijn niet anders

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

Hoe AI helpt bij het opsporen van autoschade 

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.

Stappen om robuuste AI-trainingsgegevens te bouwen

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.

Data Collection

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.

Verzameling van gegevens voor beoordeling van voertuigschade
Annotatie gegevens beoordeling voertuigschade

Gegevenslicenties

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.

Gegevensannotatie

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.

Annotatie gegevens beoordeling voertuigschade
Segmentatie van gegevens voor beoordeling van voertuigschade

Gegevenssegmentatie

Zodra de gegevens zijn geannoteerd, kunnen ze worden gesegmenteerd of geclassificeerd als:

  • Schade versus niet-beschadigd
  • Schadezijde: Voor, Achter, Achter
  • De ernst van de schade: Licht, Matig, Ernstig
  • Schadeclassificatie: Bumperdeuk, Deurdeuk, Glas verbrijzelt, Koplamp kapot, Achterlicht kapot, Kras, Smash, Geen schade, etc.

Gegevenssets voor detectie van voertuigschade

Beschadigde afbeeldingsdataset voor tweewielers

55 geannoteerde afbeeldingen (1000 per model) van tweewielers samen met metadata.

Beschadigde afbeeldingsdataset van 2 Wheelers

  • Use case: Detectie van voertuigschade
  • Formaat: Afbeeldingen
  • Volume: 55,000+
  • annotatie: Ja

Beschadigde afbeeldingsdataset voor tweewielers

82k geannoteerde afbeeldingen (1000 per model) van driewielers samen met metadata

Beschadigde afbeeldingsdataset van 3 Wheelers

  • Use case: Detectie van voertuigschade
  • Formaat: Afbeeldingen
  • Volume: 82,000+
  • annotatie: Ja

Beschadigde afbeeldingsdataset voor tweewielers

32k geannoteerde afbeeldingen (samen met metadata) van beschadigde vierwielers.

Beschadigde afbeeldingsdataset van 4 Wheelers

  • Use case: Detectie van voertuigschade
  • Formaat: Afbeeldingen
  • Volume: 32,000+
  • annotatie: Ja

Beschadigde voertuigen (kleine) videodataset

5.5k video's van auto's met kleine schade uit de regio's India en Noord-Amerika

Beschadigde voertuigen (kleine) videodataset

  • Use case: Detectie van voertuigschade
  • Formaat: Video's
  • Volume: 5,500+
  • annotatie: Nee

Wie heeft voordelen?

Een ML-model gebouwd op hoogwaardige gegevens van Shaip kan helpen

Ai Bedrijven

AI-bedrijven

die Machine Learning-modellen voor autoverzekeringen bouwen

Verzekeringsmaatschappijen

Verzekeringsmaatschappijen

door fraude te voorkomen en het acceptatieproces te versnellen

Autoreparatieservices

Autoreparatieservices

door de vereiste transparantie in kostenraming en reparaties te brengen

Autoverhuurdiensten

Autoverhuurdiensten

door transparantie te brengen tussen klant en verhuurbedrijf tijdens het huren van een auto

Onze mogelijkheid

Mensen

Mensen

Toegewijde en getrainde teams:

  • 30,000+ medewerkers voor gegevenscreatie, labeling en QA
  • Gecertificeerd projectmanagementteam
  • Ervaren productontwikkelingsteam
  • Talentpool Sourcing & Onboarding-team

Proces

Proces

De hoogste procesefficiëntie wordt gegarandeerd met:

  • Robuust 6 Sigma Stage-Gate-proces
  • Een toegewijd team van 6 Sigma black belts – Key process owners & Quality compliance
  • Continue verbetering en feedbacklus

Platform

Platform

Het gepatenteerde platform biedt voordelen:

  • Webgebaseerd end-to-end platform
  • Onberispelijke kwaliteit
  • Snellere TAT
  • Naadloze levering

Waarom Shaip?

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

Klaar om de kracht van AI te benutten? Neem contact op!