Bảo hiểm ô tô

Phát hiện hư hỏng ô tô cho ngành công nghiệp ô tô

Thu thập, chú thích & phân đoạn tập dữ liệu video & hình ảnh bởi các chuyên gia tên miền

Khách hàng nổi bật

Trao quyền cho các nhóm xây dựng các sản phẩm AI hàng đầu thế giới.

Trí tuệ nhân tạo (AI) không còn là một từ thông dụng. Đó là xu hướng chủ đạo. Từ ứng dụng Hẹn hò đến AI trên ô tô, mọi yếu tố công nghệ đều có trí tuệ nhân tạo trong đó và bảo hiểm ô tô cũng không khác gì

AI trong bảo hiểm ô tô có tiềm năng đáng kể để nhanh chóng ước tính thiệt hại của xe. Chẳng bao lâu nữa với sự tiến bộ trong các thuật toán AI, việc đánh giá được thực hiện thủ công sẽ là dĩ vãng. Theo truyền thống, việc đánh giá thiệt hại được thực hiện bởi nhiều bên, tốn nhiều thời gian, rất dễ xảy ra sai sót của con người, dẫn đến ước tính chi phí không chính xác

Ngành công nghiệp:

Quy mô thị trường sửa chữa va chạm ô tô toàn cầu là 185.98 tỷ USD vào năm 2020. Dự kiến sẽ mở rộng với tốc độ CAGR là 2.1% từ 2021 để 2028.

Ngành công nghiệp:

Quy mô thị trường sửa chữa va chạm ô tô của Hoa Kỳ được định giá 33.75 tỷ USD vào năm 2018 và dự kiến sẽ tăng trưởng với tốc độ CAGR là 1.5% từ 2019 để 2025

Theo Verisk - một công ty phân tích dữ liệu, các công ty bảo hiểm ô tô Hoa Kỳ thiệt hại 29 tỷ USD mỗi năm do sai sót và bỏ sót thông tin trong phát hiện và đánh giá thiệt hại xe

AI giúp phát hiện hư hỏng ô tô như thế nào

Học máy đã được áp dụng rộng rãi khi nói đến việc tự động hóa các quy trình thủ công lặp đi lặp lại. Với công nghệ, thuật toán và khuôn khổ thế hệ tiếp theo, AI có thể hiểu quá trình xác định và nhận dạng các bộ phận bị hư hỏng, đánh giá mức độ hư hỏng, dự đoán loại sửa chữa cần thiết và ước tính tổng chi phí. Điều này có thể đạt được với sự trợ giúp của Chú thích Hình ảnh / Video cho Thị giác máy tính để đào tạo các mô hình ML. Các mô hình ML có thể trích xuất, phân tích và cung cấp thông tin chi tiết dẫn đến quá trình kiểm tra nhanh chóng, có xem xét đường, thời tiết, ánh sáng, tốc độ, loại hư hỏng, mức độ nghiêm trọng của tai nạn và giao thông với độ chính xác cao hơn.

Các bước để xây dựng Dữ liệu đào tạo AI mạnh mẽ

Để đào tạo các Mô hình học máy của bạn cho việc Phát hiện và Đánh giá Thiệt hại Xe cộ, tất cả đều bắt đầu với việc tìm nguồn Dữ liệu Đào tạo chất lượng cao, sau đó là Chú thích Dữ liệu và Phân đoạn Dữ liệu.

Thu Thập Dữ Liệu

Đào tạo mô hình ML yêu cầu một tập hợp lớn dữ liệu hình ảnh / video có liên quan. Càng nhiều dữ liệu từ các nguồn khác nhau, thì mô hình càng tốt. Chúng tôi làm việc với các công ty bảo hiểm xe hơi lớn đã có rất nhiều hình ảnh về các bộ phận xe bị hỏng. Chúng tôi có thể giúp bạn thu thập hình ảnh và / hoặc video với góc 360 ° từ khắp nơi trên thế giới để đào tạo các mô hình ML của bạn.

Cấp phép dữ liệu

Giấy phép có sẵn Bộ dữ liệu hình ảnh xe / Bộ dữ liệu hình ảnh ô tô để đào tạo mô hình học máy nhằm đánh giá chính xác thiệt hại của xe, để dự đoán các yêu cầu bảo hiểm trong khi giảm thiểu tổn thất cho các công ty bảo hiểm.

Chú thích dữ liệu

Sau khi dữ liệu được thu thập, hệ thống sẽ tự động xác định và phân tích các đối tượng và tình huống để đánh giá thiệt hại trong thế giới thực. Đây là nơi trình chú thích dữ liệu giúp bạn chú thích hàng nghìn hình ảnh / video có thể được sử dụng để đào tạo mô hình ML.

Trình chú thích có thể giúp bạn chú thích một vết lõm, vết nứt hoặc vết nứt từ các tấm bên ngoài / bên trong của ô tô, bao gồm: cản, chắn bùn, tấm quý, cửa ra vào, mui xe, động cơ, chỗ ngồi, chỗ để đồ, thùng xe, v.v.

Phân đoạn dữ liệu

Sau khi dữ liệu được chú thích, dữ liệu giống nhau có thể được phân đoạn hoặc phân loại thành:

Thiệt hại so với không hư hỏng
Mặt thiệt hại: Phía trước, Phía sau, Phía sau
Mức độ nghiêm trọng của thiệt hại: Nhỏ, Trung bình, Nặng
Phân loại hư hỏng: Vết lõm trên cản, Vết lõm trên cửa, Kính vỡ, Đèn pha bị vỡ, Đuôi đèn bị hỏng, Trầy xước, Đập, Không hư hỏng, v.v.

Bộ dữ liệu phát hiện hư hỏng xe

Bộ dữ liệu hình ảnh xe 2 bánh bị hỏng

55k hình ảnh có chú thích (1000 cho mỗi kiểu xe) về xe 2 bánh cùng với siêu dữ liệu.

Bộ dữ liệu hình ảnh xe 3 bánh bị hỏng

82k hình ảnh được chú thích (1000 trên mỗi kiểu xe) về xe 3 bánh cùng với siêu dữ liệu

Bộ dữ liệu hình ảnh xe 4 bánh bị hỏng

32k hình ảnh có chú thích (cùng với siêu dữ liệu) về xe 4 bánh bị hư hỏng.

Bộ dữ liệu video về Xe bị hư hỏng (Xe nhỏ)

Video 5.5k về những chiếc ô tô bị hư hỏng nhẹ từ khu vực Ấn Độ và Bắc Mỹ

Xem thêm bộ dữ liệu thị giác máy tính…

Ai được lợi?

Mô hình ML được xây dựng dựa trên dữ liệu chất lượng cao từ Shaip có thể giúp

Khả năng của chúng tôi

người

Đội ngũ tận tâm và được đào tạo:

Hơn 30,000 cộng tác viên để Tạo dữ liệu, Ghi nhãn và Chất lượng
Nhóm quản lý dự án được chứng nhận
Nhóm phát triển sản phẩm có kinh nghiệm
Nhóm Tìm nguồn & Giới thiệu Talent Pool

Quy trình xét duyệt

Đảm bảo hiệu quả quy trình cao nhất với:

Quy trình cổng giai đoạn 6 Sigma mạnh mẽ
Đội ngũ chuyên dụng gồm 6 đai đen Sigma - Chủ sở hữu quy trình chính & Tuân thủ chất lượng
Cải tiến liên tục & Vòng lặp phản hồi

Nền tảng

Nền tảng được cấp bằng sáng chế cung cấp các lợi ích:

Nền tảng end-to-end dựa trên web
Chất lượng hoàn hảo
TAT nhanh hơn
Giao hàng liền mạch

Tại sao Shaip?

Lực lượng lao động được quản lý để kiểm soát hoàn toàn, độ tin cậy và năng suất

Một nền tảng mạnh mẽ hỗ trợ các loại chú thích khác nhau

Đảm bảo độ chính xác tối thiểu 95% cho chất lượng vượt trội

Các dự án toàn cầu trên hơn 60 quốc gia

SLA cấp doanh nghiệp

Bộ dữ liệu lái xe trong đời thực tốt nhất

Tạo NLP lâm sàng là một nhiệm vụ quan trọng đòi hỏi kiến thức chuyên môn sâu rộng về lĩnh vực để giải quyết. Tôi có thể thấy rõ rằng bạn đã đi trước Google vài năm trong lĩnh vực này. Tôi muốn làm việc với bạn và mở rộng quy mô cho bạn.

Google Inc. Giám đốc

Nhóm kỹ sư của tôi đã làm việc với nhóm của Shaip hơn 2 năm trong quá trình phát triển API giọng nói chăm sóc sức khỏe. Chúng tôi đã rất ấn tượng với công việc của họ trong NLP dành riêng cho chăm sóc sức khỏe và những gì họ có thể đạt được với các bộ dữ liệu phức tạp.

Google Inc. Trưởng phòng Kỹ thuật

Sẵn sàng tận dụng sức mạnh của AI? Liên lạc!

Liên hệ Chúng tôi