Assicurazione automobilistica

Set di dati per il rilevamento dei danni alle auto per l'industria automobilistica

Raccogli, annota e segmenta set di dati di video e immagini per l'addestramento del modello

Valutazione dei danni al veicolo

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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.

Raccolta dati valutazione danni veicoli
Annotazione dei dati di valutazione dei danni del veicolo

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.

Annotazione dei dati di valutazione dei danni del veicolo
Segmentazione dei dati di valutazione dei danni del veicolo

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.

Set di dati di immagini di veicoli a 2 ruote danneggiati

  • Caso d'uso: Rilevamento danni al veicolo
  • Formato: Immagini
  • Volume: 55,000+
  • Annotazione:

Set di dati immagine per veicoli a 3 ruote danneggiato

82 immagini annotate (1000 per modello) di veicoli a 3 ruote insieme ai metadati

Set di dati di immagini di veicoli a 3 ruote danneggiati

  • Caso d'uso: Rilevamento danni al veicolo
  • Formato: Immagini
  • Volume: 82,000+
  • Annotazione:

Set di dati immagine per veicoli a 4 ruote danneggiato

32 immagini annotate (insieme ai metadati) di veicoli a 4 ruote danneggiati.

Set di dati di immagini di veicoli a 4 ruote danneggiati

  • Caso d'uso: Rilevamento danni al veicolo
  • Formato: Immagini
  • Volume: 32,000+
  • Annotazione:

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

Set di dati video (minore) di veicoli danneggiati

  • Caso d'uso: Rilevamento danni al veicolo
  • Formato: Video
  • Volume: 5,500+
  • Annotazione: Non

A chi giova?

Un modello ML basato su dati di alta qualità di Shaip può aiutare

Le aziende Ai

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che costruiscono modelli di apprendimento automatico per le assicurazioni automobilistiche

Compagnie di assicurazione

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prevenendo le frodi e velocizzando il processo di sottoscrizione

Servizi di riparazione auto

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apportando la necessaria trasparenza nella stima dei costi e nelle riparazioni

Servizi di autonoleggio

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portando trasparenza tra cliente e società di noleggio durante il noleggio di un'auto

La nostra capacità

Persone

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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

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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
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Piattaforma

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La piattaforma brevettata offre vantaggi:

  • Piattaforma end-to-end basata sul web
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