Fordonsförsäkring

Datauppsättning för upptäckt av bilskador för fordonsindustrin

Samla, kommentera och segmentera video- och bilddatauppsättningar för modellträning

Utvalda klienter

Stärka team för att bygga världsledande AI-produkter.

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.

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.

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 3-hjuling Bilddataset

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

Skadad 4-hjuling Bilddataset

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

Videodataset för skadade fordon (mindre).

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

Visa fler datauppsättningar för datorseende...

Vem drar nytta av

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

Vår förmåga

Personer

Dedikerade och utbildade team:

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

Behandla

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

Den patenterade plattformen erbjuder fördelar:

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

Varför Shaip?

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

Att skapa klinisk NLP är en kritisk uppgift som kräver enorm domenexpertis för att lösa. Jag kan tydligt se att du ligger flera år före Google på detta område. Jag vill arbeta med dig och skala dig.

Google, Inc. Direktör

Mitt ingenjörsteam arbetade med Shaips team i mer än 2 år under utvecklingen av API för hälsotal. Vi har blivit imponerade av deras arbete inom sjukvårdsspecifik NLP och vad de kan uppnå med komplexa datamängder.

Google, Inc. Teknisk chef

Redo att utnyttja kraften i AI? Komma i kontakt!