Assicurazione automobilistica
Rilevamento danni auto per l'industria automobilistica
Raccogli, annota e segmenta set di dati di video e immagini da esperti di dominio
Clienti in primo piano
Consentire ai team di creare prodotti di intelligenza artificiale leader a livello mondiale.
L'intelligenza artificiale (AI) non è più una parola d'ordine. È mainstream come si arriva. Dalle app di appuntamenti all'IA automobilistica, ogni elemento tecnologico contiene un granello di intelligenza artificiale e l'assicurazione automobilistica non è diversa
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
In che modo l'IA aiuta nel rilevamento dei danni alle auto
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.
Passaggi per creare un solido AI Training Data
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.
Raccolta 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 dati
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.
Annotazione dei dati
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.
Segmentazione dei dati
Una volta annotati i dati, gli stessi possono essere segmentati o classificati come:
- Danno vs non danneggiato
- Lato danno: anteriore, posteriore, posteriore
- La gravità del danno: Lieve, Moderato, Grave
- Classificazione dei danni: ammaccatura paraurti, ammaccatura porta, rotture di vetro, faro rotto, fanale posteriore rotto, graffi, smash, nessun danno, ecc.
Set di dati di rilevamento dei danni ai veicoli
Set di dati immagine per veicoli a 2 ruote danneggiato
55 immagini annotate (1000 per modello) di veicoli a 2 ruote insieme ai metadati.
- Caso d'uso: Rilevamento danni al veicolo
- Formato: Immagini
- Volume: Più di 55,000
- Annotazione: Sì
Set di dati immagine per veicoli a 3 ruote danneggiato
82 immagini annotate (1000 per modello) di veicoli a 3 ruote insieme ai metadati
- Caso d'uso: Rilevamento danni al veicolo
- Formato: Immagini
- Volume: Più di 82,000
- Annotazione: Sì
Set di dati immagine per veicoli a 4 ruote danneggiato
32 immagini annotate (insieme ai metadati) di veicoli a 4 ruote danneggiati.
- Caso d'uso: Rilevamento danni al veicolo
- Formato: Immagini
- Volume: Più di 32,000
- Annotazione: Sì
Set di dati video per veicoli danneggiati (minori).
5.5 video di auto con danni lievi provenienti dalle regioni dell'India e del Nord America
- Caso d'uso: Rilevamento danni al veicolo
- Formato: Video
- Volume: Più di 5,500
- Annotazione: Non
A chi giova?
Un modello ML basato su dati di alta qualità di Shaip può aiutare
Società AI
che costruiscono modelli di apprendimento automatico per le assicurazioni automobilistiche
Compagnie di assicurazione
prevenendo le frodi e velocizzando il processo di sottoscrizione
Servizi di riparazione auto
apportando la necessaria trasparenza nella stima dei costi e nelle riparazioni
Servizi di noleggio auto
portando trasparenza tra cliente e società di noleggio durante il noleggio di un'auto
La nostra capacità
Persone
Team dedicati e formati:
- Oltre 30,000 collaboratori per la creazione di dati, l'etichettatura e il controllo qualità
- Team di gestione del progetto con credenziali
- Team di sviluppo prodotto esperto
- Talent Pool Sourcing & Onboarding Team
Processo
La massima efficienza del processo è assicurata da:
- Robusto processo Stage-Gate 6 Sigma
- Un team dedicato di cinture nere 6 Sigma: titolari di processi chiave e conformità alla qualità
- Miglioramento continuo e ciclo di feedback
Piattaforma
La piattaforma brevettata offre vantaggi:
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Perché Shaip?
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