-
-
Компанія
Збирайте, анотуйте та сегментуйте набори даних відео та зображень для навчання моделей
ШІ в автомобільному страхуванні має значний потенціал для швидкої оцінки збитків транспортних засобів. Незабаром із розвитком алгоритмів AI оцінка, що виконується вручну, залишиться в минулому. Традиційно оцінка збитків проводилася кількома сторонами, які займали багато часу, були дуже схильні до людських помилок, що призводило до неточних оцінок витрат.
Сфера діяльності:
Обсяг світового ринку ремонту автомобілів після зіткнень у 2020 році становив 185.98 млрд доларів США. Очікується, що він зростатиме зі середньорічним темпом зростання 2.1% з 2021 по 2028 рік.
Сфера діяльності:
Обсяг ринку ремонту автомобілів після зіткнень у США у 2018 році оцінювався в 33.75 мільярда доларів США, і очікується, що він зростатиме зі середньорічним темпом зростання 1.5% з 2019 по 2025 рік.
За даними Verisk – аналітичної компанії, американські автостраховці щорічно втрачають 29 мільярдів доларів через помилки та пропущену інформацію при виявленні та оцінці пошкоджень транспортних засобів.
Машинне навчання знайшло широке поширення, коли справа доходить до автоматизації повторюваних ручних процесів. Завдяки технологіям, алгоритмам і фреймворкам наступного покоління ШІ може зрозуміти процес ідентифікації та розпізнавання пошкоджених деталей, оцінки ступеня пошкодження, прогнозування виду необхідного ремонту та оцінки загальної вартості. Цього можна досягти за допомогою Image/Video Annotation for Computer vision для навчання моделей ML. Моделі ML можуть витягувати, аналізувати та пропонувати статистику, що призводить до швидкого процесу перевірки, який з більшою точністю враховує дорогу, погоду, освітлення, швидкість, тип пошкодження, серйозність аварії та рух.
Щоб навчити свої моделі машинного навчання для виявлення та оцінки пошкоджень транспортних засобів, все починається з пошуку високоякісних навчальних даних, а потім – анотації та сегментації даних.
Навчальні моделі ML вимагають величезного набору відповідних даних зображень/відео. Чим більше буде даних з різних джерел, тим краще буде модель. Ми співпрацюємо з великими автостраховими компаніями, які вже мають численні зображення поламаних автозапчастин. Ми можемо допомогти вам збирати зображення та/або відео з кутом 360° з усього світу, щоб тренувати ваші моделі ML.
Ліцензуйте готовий набір даних зображень транспортного засобу/набору зображень автомобіля, щоб тренувати моделі машинного навчання для точної оцінки пошкоджень транспортних засобів, щоб передбачити страхові відшкодування, мінімізуючи збитки для страхових компаній.
Після збору даних система повинна автоматично ідентифікувати та аналізувати об’єкти та сценарії для оцінки збитків у реальному світі. Ось де анотатори даних допомагають вам коментувати тисячі зображень/відео, які можна використовувати для навчання моделей ML.
Анотатори можуть допомогти вам позначити вм’ятини, вм’ятини або тріщини на зовнішніх/внутрішніх панелях автомобіля, які включають: бампери, крила, четверті панелі, двері, капоти, двигун, сидіння, сховище, багажники тощо.
Після того, як дані анотовані, їх можна сегментувати або класифікувати як:
55 тисяч анотованих зображень (1000 на модель) двоколісних транспортних засобів разом із метаданими.
82 тисячі анотованих зображень (1000 на модель) триколісних транспортних засобів разом з метаданими
32 тис. анотованих зображень (разом із метаданими).
пошкоджені 4-колісні автомобілі.
5.5 тис. відео автомобілів з незначними пошкодженнями з регіонів Індії та Північної Америки
Модель ML, побудована на високоякісних даних від Shaip, може допомогти
які створюють моделі машинного навчання для автомобільного страхування
запобігаючи шахрайству та прискорюючи процес андеррайтингу
шляхом забезпечення необхідної прозорості в оцінці вартості та ремонту
завдяки забезпеченню прозорості між клієнтом і орендною компанією під час оренди автомобіля
Спеціальні та навчені команди:
Найвища ефективність процесу забезпечується завдяки:
Запатентована платформа пропонує такі переваги:
Керована робоча сила для повного контролю, надійності та продуктивності
Потужна платформа, яка підтримує різні типи анотацій
Мінімальна точність 95% забезпечується для найвищої якості
Глобальні проекти в понад 60 країнах
Угоди про рівень обслуговування підприємства
Найкращі в своєму класі набори даних про водіння в реальному житті
Розширення можливостей команд для створення провідних у світі продуктів штучного інтелекту.
