Autovakuutus

Autovaurioiden havaitseminen autoteollisuudelle

Verkkoalueen asiantuntijat keräävät, merkitsevät ja segmentoivat video- ja kuvatietojoukkoja

Ajoneuvon vaurioiden arviointi

Esittelyssä olevat asiakkaat

Tiimien valtuuttaminen rakentamaan maailman johtavia tekoälyn tuotteita.

Amazon
google
Microsoft
Cognit

Tekoäly (AI) ei ole enää muotisana. Se on niin valtavirtaa kuin vain saa. Treffisovelluksista Automotive AI:hin, jokaisessa tekniikan elementissä on ripauksen tekoälyä, ja autovakuutus ei eroa

Tekoälyllä autovakuutuksessa on merkittävä potentiaali arvioida nopeasti ajoneuvovahingot. Pian tekoälyalgoritmien edistymisen myötä manuaalinen arviointi olisi menneisyyttä. Perinteisesti useat osapuolet tekivät vahinkoarvioinnin, joka vei aikaa ja oli erittäin altis inhimillisille virheille, mikä johti epätarkkoihin kustannusarvioihin

Teollisuus:

Maailmanlaajuisten autojen törmäyskorjausmarkkinoiden koko oli 185.98 miljardia dollaria vuonna 2020. Niiden odotetaan kasvavan CAGR:llä 2.1% alkaen 2021 ja 2028.

Teollisuus:

Yhdysvaltain autojen törmäyskorjausmarkkinoiden koon arvioitiin 33.75 miljardiksi Yhdysvaltain dollariksi vuonna 2018, ja sen odotetaan kasvavan CAGR:llä 1.5% alkaen 2019 ja 2025

Veriskin – data-analytics co.:n mukaan yhdysvaltalaiset autovakuutusyhtiöt menettävät 29 miljardia dollaria vuosittain virheiden ja puuttuvien tietojen vuoksi ajoneuvovaurioiden havaitsemisessa ja arvioinnissa.

Kuinka tekoäly auttaa autovaurioiden havaitsemisessa 

Koneoppiminen on otettu laajasti käyttöön toistuvien manuaalisten prosessien automatisoinnissa. Uuden sukupolven tekniikan, algoritmien ja kehysten avulla tekoäly voi ymmärtää prosessia, jolla vaurioituneet osat tunnistetaan ja tunnistetaan, vaurion laajuuden arvioiminen, tarvittavan korjauksen tyypin ennustaminen ja kokonaiskustannusten arvioiminen. Tämä voidaan saavuttaa Image/Video Annotation for Computer Vision avulla ML-mallien kouluttamiseksi. ML-mallit voivat poimia, analysoida ja tarjota näkemyksiä, jotka johtavat nopeaan tarkastusprosessiin, jossa otetaan huomioon tie, sää, valaistus, nopeus, vauriotyyppi, onnettomuuden vakavuus ja liikenne entistä tarkemmin.

Vaiheet vankan tekoälyn harjoitustietojen luomiseksi

Koneoppimismallien kouluttaminen ajoneuvovaurioiden havaitsemiseen ja arviointiin alkaa laadukkaiden koulutustietojen hankinnasta, jota seuraa tietojen merkintä ja datasegmentointi.

Tiedonkeruu

ML-mallien harjoittelu vaatii valtavan määrän asiaankuuluvaa kuva-/videodataa. Mitä enemmän tietoa eri lähteistä, sitä parempi malli olisi. Teemme yhteistyötä suurten autovakuutusyhtiöiden kanssa, joilla on jo lukuisia kuvia rikkinäisistä auton osista. Voimme auttaa sinua keräämään kuvia ja/tai videoita 360°:n kulmassa eri puolilta maailmaa kouluttaaksesi ML-mallejasi.

Ajoneuvovaurioiden arviointitietojen kerääminen
Ajoneuvon vaurioiden arviointitietojen huomautus

Tietojen lisensointi

Lisensoi valmis ajoneuvokuvatietojoukko/autokuvatietojoukko koneoppimismallien kouluttamiseksi arvioimaan tarkasti ajoneuvovaurioita, jotta voidaan ennustaa vakuutuskorvaukset ja minimoida vakuutusyhtiöiden tappiot.

Tietojen merkintä

Kun tiedot on kerätty, järjestelmän tulee automaattisesti tunnistaa ja analysoida esineitä ja skenaarioita todellisen maailman vaurioiden arvioimiseksi. Tässä datamerkinnät auttavat sinua merkitsemään tuhansia kuvia/videoita, joita voidaan edelleen käyttää ML-mallien kouluttamiseen.

Annotaattorit voivat auttaa sinua merkitsemään kolhua, kolhua tai halkeamaa auton ulko-/sisäpaneeleista, joita ovat: puskurit, lokasuojat, neljännespaneelit, ovet, konepellit, moottori, istuimet, säilytystila, tavaratilat jne.

Ajoneuvon vaurioiden arviointitietojen huomautus
Ajoneuvon vaurioiden arviointitietojen segmentointi

Tietojen segmentointi

Kun tiedot on merkitty, ne voidaan segmentoida tai luokitella seuraavasti:

  • Vahinko vs vahingoittumaton
  • Vaurioitumispuoli: Etu, Taka, Taka
  • Vaurioiden vakavuus: Pieni, Keskivaikea, Vakava
  • Vahinkojen luokitus: Puskurin lommo, Oven lommo, Lasin särkyminen, Ajovalo rikki, Takalamppu rikki, Naarmu, Smash, Ei vaurioita jne.

Ajoneuvon vaurioiden havaitsemisen tietojoukot

Vaurioitunut 2-pyöräinen kuvatietosarja

55 1000 selitettyä kuvaa (2 XNUMX per malli) XNUMX-pyöräisistä autoista metatietojen kera.

Vaurioituneen 2 Wheelers -kuvaaineisto

  • Käyttötapa: Ajoneuvon vaurioiden havaitseminen
  • Format: kuvat
  • Volume: 55,000 +
  • Huomautukset: Kyllä

Vaurioitunut 3-pyöräinen kuvatietosarja

82 1000 selitettyä kuvaa (3 XNUMX per malli) XNUMX-pyöräisistä ja metadata

Vaurioituneen 3 Wheelers -kuvaaineisto

  • Käyttötapa: Ajoneuvon vaurioiden havaitseminen
  • Format: kuvat
  • Volume: 82,000 +
  • Huomautukset: Kyllä

Vaurioitunut 4-pyöräinen kuvatietosarja

32 4 selitettyä kuvaa (yhdessä metatietojen kanssa) vaurioituneista nelipyöräilijöistä.

Vaurioituneen 4 Wheelers -kuvaaineisto

  • Käyttötapa: Ajoneuvon vaurioiden havaitseminen
  • Format: kuvat
  • Volume: 32,000 +
  • Huomautukset: Kyllä

Vaurioituneiden ajoneuvojen (pieni) videotietojoukko

5.5k videota autoista, joissa on pieniä vaurioita Intian ja Pohjois-Amerikan alueilta

Vaurioituneiden ajoneuvojen (pieni) videotietojoukko

  • Käyttötapa: Ajoneuvon vaurioiden havaitseminen
  • Format: Videoita
  • Volume: 5,500 +
  • Huomautukset: Ei

Kuka hyötyy?

Shaipin korkealaatuiseen dataan rakennettu ML-malli voi auttaa

Ai Yritykset

AI Yritykset

jotka rakentavat koneoppimismalleja autovakuutuksia varten

Vakuutusyhtiöt

Vakuutusyhtiöt

estämällä petoksia ja nopeuttamalla vakuutusprosessia

Autokorjaamot

Autokorjaamot

tuomalla tarvittavan läpinäkyvyyden kustannusarvioon ja korjauksiin

Autonvuokrauspalvelut

Autonvuokrauspalvelut

tuomalla läpinäkyvyyttä asiakkaan ja vuokrayhtiön välille autonvuokrauksen aikana

Kykymme

Ihmiset

Ihmiset

Omistetut ja koulutetut ryhmät:

  • Yli 30,000 yhteistyökumppania tietojen luontia, merkintöjä ja laadunvalvontaa varten
  • Tunnistettu projektinhallintaryhmä
  • Kokenut tuotekehitystiimi
  • Talent Pool Sourcing & Onboarding -tiimi

Käsitellä asiaa

Käsitellä asiaa

Korkein prosessitehokkuus taataan:

  • Vankka 6 Sigma Stage-Gate -prosessi
  • Erityinen 6 Sigma -mallihihnan tiimi - tärkeimmät prosessin omistajat ja laatuvaatimukset
  • Jatkuva parantaminen ja palautesilmukka

foorumi

foorumi

Patentoitu alusta tarjoaa etuja:

  • Verkkopohjainen alusta loppuun
  • Moitteeton laatu
  • Nopeampi TAT
  • Saumaton toimitus

Miksi Shaip?

Hallittu työvoima

Hallittu työvoima täydelliseen hallintaan, luotettavuuteen ja tuottavuuteen

Tehokas alustakuvake

Tehokas alusta, joka tukee erityyppisiä merkintöjä

Pienin tarkkuus -kuvake

Vähintään 95%: n tarkkuus taataan erinomaiselle laadulle

Globaalien projektien kuvake

Globaalit projektit yli 60 maassa

Sla-kuvake

Yritystason SLA: t

Ajo-tietojoukkojen kuvake

Luokkansa parhaat tosielämän ajo-tietojoukot

Oletko valmis hyödyntämään tekoälyn voimaa? Ota yhteyttä!