Raccogli, annota e segmenta set di dati di video e immagini per l'addestramento del modello
L'intelligenza artificiale nelle assicurazioni automobilistiche ha un potenziale significativo per stimare rapidamente i danni ai veicoli. Presto, con il progresso degli algoritmi di intelligenza artificiale, la valutazione eseguita manualmente sarebbe diventata un ricordo del passato. Tradizionalmente la valutazione del danno è stata eseguita da più parti che richiedevano tempo, altamente soggette a errori umani, portando a stime dei costi imprecise
Settore:
La dimensione del mercato globale della riparazione delle collisioni automobilistiche è stata di 185.98 miliardi di dollari nel 2020. Si prevede che si espanda a un CAGR di 2.1% da 2021 a 2028.
Settore:
La dimensione del mercato statunitense della riparazione delle collisioni automobilistiche è stata valutata a 33.75 miliardi di dollari nel 2018 e si prevede che crescerà a un CAGR di 1.5% da 2019 a 2025
Secondo Verisk, una società di analisi dei dati, gli assicuratori automobilistici statunitensi perdono 29 miliardi di dollari all'anno a causa di errori e informazioni omesse nel rilevamento e nella valutazione dei danni ai veicoli
L'apprendimento automatico ha visto un'adozione diffusa quando si tratta di automatizzare processi manuali ripetitivi. Con la tecnologia, gli algoritmi e i framework di nuova generazione, l'IA può comprendere il processo di identificazione e riconoscimento delle parti danneggiate, valutare l'entità del danno, prevedere il tipo di riparazione necessaria e stimare il costo totale. Ciò può essere ottenuto con l'aiuto dell'annotazione immagine/video per la visione artificiale per addestrare i modelli ML. I modelli ML possono estrarre, analizzare e offrire approfondimenti che si traducono in un rapido processo di ispezione che prende in considerazione la strada, le condizioni meteorologiche, l'illuminazione, la velocità, il tipo di danno, la gravità dell'incidente e il traffico con maggiore precisione.
Per addestrare i tuoi modelli di machine learning per il rilevamento e la valutazione dei danni ai veicoli, tutto inizia con l'approvvigionamento di dati di formazione di alta qualità, seguiti dall'annotazione e dalla segmentazione dei dati.
I modelli di training di machine learning richiedono un'ampia serie di dati immagine/video rilevanti. Più sono i dati provenienti da diverse fonti, migliore sarebbe il modello. Lavoriamo con grandi compagnie di assicurazione auto che hanno già numerose immagini di parti di automobili rotte. Possiamo aiutarti a raccogliere immagini e/o video con un angolo di 360° da tutto il mondo per addestrare i tuoi modelli ML.
Licenza standard Set di dati di immagini di veicoli/Set di dati di immagini di automobili per addestrare modelli di apprendimento automatico per valutare accuratamente i danni del veicolo, in modo da prevedere i sinistri assicurativi riducendo al minimo le perdite per le compagnie assicurative.
Una volta raccolti i dati, il sistema dovrebbe identificare e analizzare automaticamente oggetti e scenari per valutare i danni nel mondo reale. È qui che gli annotatori di dati ti aiutano ad annotare migliaia di immagini/video che possono essere ulteriormente utilizzati per addestrare i modelli ML.
Gli annotatori possono aiutarti ad annotare un'ammaccatura, una ammaccatura o una crepa dai pannelli esterni/interni dell'auto che include: paraurti, paraurti, pannelli laterali, porte, cofani, motore, sedili, portaoggetti, baule, ecc.
Una volta annotati i dati, gli stessi possono essere segmentati o classificati come:
55 immagini annotate (1000 per modello) di veicoli a 2 ruote insieme ai metadati.
82 immagini annotate (1000 per modello) di veicoli a 3 ruote insieme ai metadati
32k immagini annotate (insieme ai metadati) di
veicoli a quattro ruote danneggiati.
5.5 video di auto con danni lievi provenienti dalle regioni dell'India e del Nord America
Un modello ML basato su dati di alta qualità di Shaip può aiutare
che costruiscono modelli di apprendimento automatico per le assicurazioni automobilistiche
prevenendo le frodi e velocizzando il processo di sottoscrizione
apportando la necessaria trasparenza nella stima dei costi e nelle riparazioni
portando trasparenza tra cliente e società di noleggio durante il noleggio di un'auto
Team dedicati e formati:
La massima efficienza del processo è assicurata da:
La piattaforma brevettata offre vantaggi:
Forza lavoro gestita per controllo completo, affidabilità e produttività
Una potente piattaforma che supporta diversi tipi di annotazioni
Precisione minima del 95% garantita per una qualità superiore
Progetti globali in oltre 60 paesi
SLA di livello aziendale
I migliori set di dati di guida nella vita reale
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