- Vad erbjuder vi
-
-
-
Specialitet
-
-
-
- Off-the-shelf Dataset
-
- Lösningar
- plattform
- Företag
Stärka team för att bygga världsledande AI-produkter.
AI i fordonsförsäkringar har betydande potential för att snabbt uppskatta fordonsskador. Snart med framsteg inom AI-algoritmer skulle bedömning som görs manuellt vara ett minne blott. Traditionellt har skadebedömningen utförts av flera parter som var tidskrävande, mycket benägna att göra mänskliga fel, vilket ledde till felaktiga kostnadsuppskattningar
Enligt Verisk – a data analytics co., förlorar amerikanska bilförsäkringsbolag 29 miljarder dollar årligen på grund av fel och utelämnad information vid upptäckt och bedömning av fordonsskador
Machine Learning har sett en utbredd användning när det gäller att automatisera repetitiva manuella processer. Med nästa generations teknik, algoritmer och ramverk kan AI förstå processen att identifiera och känna igen skadade delar, bedöma skadans omfattning, förutsäga vilken typ av reparation som behövs och uppskatta den totala kostnaden. Detta kan uppnås med hjälp av Image/Video Annotation for Computer vision för att träna ML-modeller. ML-modellerna kan extrahera, analysera och erbjuda insikter som resulterar i en snabb inspektionsprocess som tar hänsyn till väg, väder, belysning, hastighet, skadetyp, olycksgrad och trafik med större noggrannhet.
För att träna dina maskininlärningsmodeller för att upptäcka och utvärdera fordonsskador börjar allt med att anskaffa utbildningsdata av hög kvalitet, följt upp av datakommentarer och datasegmentering.
Licensiera off-the-shelf fordonsbilddataset/bilbilddataset för att träna maskininlärningsmodeller för att noggrant bedöma fordonsskador, för att förutsäga försäkringskrav och samtidigt minimera förlusten för försäkringsbolagen.
När data väl har samlats in bör systemet automatiskt identifiera och analysera objekt och scenarier för att bedöma skadorna i den verkliga världen. Det är här dataannotatorer hjälper dig att kommentera tusentals bilder/videor som ytterligare kan användas för att träna ML-modeller.
Annotatorerna kan hjälpa dig att kommentera en buckla, buckla eller spricka från bilens yttre/innerpaneler som inkluderar: stötfångare, fendrar, kvartspaneler, dörrar, huvar, motor, säten, förvaring, bagageutrymmen, etc.
När informationen väl är kommenterad kan densamma segmenteras eller klassificeras som:
55 1000 kommenterade bilder (2 XNUMX per modell) av XNUMX-hjulingar tillsammans med metadata.
82 1000 kommenterade bilder (3 XNUMX per modell) av XNUMX-hjulingar tillsammans med metadata
32k kommenterade bilder (tillsammans med metadata) av
skadade 4-hjulingar.
5.5k-videor av bilar med mindre skador från regioner i Indien och Nordamerika
En ML-modell byggd på data av hög kvalitet från Shaip kan hjälpa
som bygger maskininlärningsmodeller för bilförsäkring
genom att förhindra bedrägerier och påskynda emissionsprocessen
genom att ta in den nödvändiga insynen i kostnadsuppskattning och reparationer
genom att bringa transparens mellan kund och uthyrningsföretag när du hyr en bil
Dedikerade och utbildade team:
Högsta processeffektivitet säkerställs med:
Den patenterade plattformen erbjuder fördelar:
Dedikerade och utbildade team:
Högsta processeffektivitet säkerställs med:
Den patenterade plattformen erbjuder fördelar:
Hanterad personal för fullständig kontroll, tillförlitlighet och produktivitet
En kraftfull plattform som stöder olika typer av kommentarer
Minsta 95% noggrannhet garanteras för överlägsen kvalitet
Globala projekt i över 60 länder
SLA: er av företagsklass
Klassens bästa datauppsättningar i verkliga livet
Redo att utnyttja kraften i AI? Komma i kontakt!