Fordonsförsäkring

Bilskadedetektering för fordonsindustrin

Samla in, kommentera och segmentera video- och bilddatauppsättningar av domänexperter

Skadebedömning av fordon

Utvalda klienter

Stärka team för att bygga världsledande AI-produkter.

amason
Google
Microsoft
Cogknit

Artificiell intelligens (AI) är inte längre ett modeord. Det är hur mainstream som helst. Från dejtingappar till Automotive AI, varje tekniskt element har en gnutta artificiell intelligens i sig, och bilförsäkringar är inte annorlunda

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

Bransch:

Den globala marknaden för bilkollisionsreparationer var 185.98 miljarder USD 2020. Den förväntas expandera med en CAGR på 2.1% från 2021 till 2028.

Bransch:

Den amerikanska marknaden för bilkollisionsreparationer värderades till 33.75 miljarder USD 2018 och förväntas växa med en CAGR på 1.5% från 2019 till 2025

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

Hur AI hjälper till att upptäcka bilskador 

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.

Steg för att bygga en robust AI Training Data

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.

Datainsamling

Träning av ML-modeller kräver en enorm uppsättning relevant bild-/videodata. Ju mer data från olika källor, desto bättre skulle modellen vara. Vi samarbetar med stora bilförsäkringsbolag som redan har många bilder på trasiga bildelar. Vi kan hjälpa dig att samla in bilder och/eller videor med 360° vinkel från hela världen för att träna dina ML-modeller.

Insamling av data för fordonsskadebedömning
Fordonsskadebedömningsdataanteckning

Datalicensiering

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.

Dataanmärkning

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.

Fordonsskadebedömningsdataanteckning
Segmentering av data för fordonsskadebedömning

Datasegmentering

När informationen väl är kommenterad kan densamma segmenteras eller klassificeras som:

  • Skada vs icke-skadad
  • Skada sida: Fram, Bak, Bak
  • Skadans svårighetsgrad: Mindre, Måttlig, Allvarlig
  • Skadeklassificering: Stötfångarbuckla, Dörrbuckla, Glaskross, Strålkastare trasig, Baklykta trasig, Repa, Smash, Ingen skada, etc.

Datauppsättningar för upptäckt av fordonsskador

Skadad 2-hjuling Bilddataset

55 1000 kommenterade bilder (2 XNUMX per modell) av XNUMX-hjulingar tillsammans med metadata.

Skadad 2 Wheelers Image Dataset

  • Användningsfall: Detektering av fordonsskador
  • Format: Bilder
  • Volym: 55,000 +
  • Anteckning: Ja

Skadad 3-hjuling Bilddataset

82 1000 kommenterade bilder (3 XNUMX per modell) av XNUMX-hjulingar tillsammans med metadata

Skadad 3 Wheelers Image Dataset

  • Användningsfall: Detektering av fordonsskador
  • Format: Bilder
  • Volym: 82,000 +
  • Anteckning: Ja

Skadad 4-hjuling Bilddataset

32k kommenterade bilder (tillsammans med metadata) av skadade 4-hjulingar.

Skadad 4 Wheelers Image Dataset

  • Användningsfall: Detektering av fordonsskador
  • Format: Bilder
  • Volym: 32,000 +
  • Anteckning: Ja

Videodataset för skadade fordon (mindre).

5.5k-videor av bilar med mindre skador från regioner i Indien och Nordamerika

Videodataset för skadade fordon (mindre).

  • Användningsfall: Detektering av fordonsskador
  • Format: Videor
  • Volym: 5,500 +
  • Anteckning: Nej

Vem drar nytta av

En ML-modell byggd på data av hög kvalitet från Shaip kan hjälpa

Ai företag

AI-företag

som bygger maskininlärningsmodeller för bilförsäkring

Försäkringsbolag

Försäkringsbolag

genom att förhindra bedrägerier och påskynda emissionsprocessen

Bilreparationstjänster

Bilreparationstjänster

genom att ta in den nödvändiga insynen i kostnadsuppskattning och reparationer

Biluthyrningstjänster

Biluthyrningstjänster

genom att bringa transparens mellan kund och uthyrningsföretag när du hyr en bil

Vår förmåga

Personer

Personer

Dedikerade och utbildade team:

  • 30,000+ medarbetare för dataskapande, märkning och kvalitetssäkring
  • Godkänd projektledningsteam
  • Erfaren produktutvecklingsteam
  • Talent Pool Sourcing & Onboarding Team

Processen

Processen

Högsta processeffektivitet säkerställs med:

  • Robust 6 Sigma Stage-Gate-process
  • Ett dedikerat team med 6 Sigma-svarta bälten - Viktiga processägare och kvalitetskrav
  • Kontinuerlig förbättring och återkopplingsslinga

plattform

plattform

Den patenterade plattformen erbjuder fördelar:

  • Webbaserad end-to-end-plattform
  • Oklanderlig kvalitet
  • Snabbare TAT
  • Sömlös leverans

Varför Shaip?

Ledde arbetskraft

Hanterad personal för fullständig kontroll, tillförlitlighet och produktivitet

Kraftfull plattformsikon

En kraftfull plattform som stöder olika typer av kommentarer

Min noggrannhetsikon

Minsta 95% noggrannhet garanteras för överlägsen kvalitet

Globala projektikon

Globala projekt i över 60 länder

Sla-ikonen

SLA: er av företagsklass

Ikon för körning av datamängder

Klassens bästa datauppsättningar i verkliga livet

Redo att utnyttja kraften i AI? Komma i kontakt!