Bảo hiểm ô tô

Đánh giá Thiệt hại Xe đối với Yêu cầu Bảo hiểm Ô tô

với Chú thích Hình ảnh / Video cho Thị giác Máy tính

Khách hàng nổi bật

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

đàn bà gan dạ
Google
microsoft
Cogknit

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 đánh giá thiệt hại xe

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 Mô hình Máy học của bạn cho Đánh giá Thiệt hại Xe cộ, tất cả đều bắt đầu với việc tìm nguồn Dữ liệu Đào tạo chất lượng cao, tiếp theo 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.

Thu thập dữ liệu đánh giá thiệt hại phương tiện
Chú thích Dữ liệu Đánh giá Thiệt hại Xe cộ

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.
Phân đoạn dữ liệu đánh giá thiệt hại phương tiện

Ai được lợi?

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

Công ty Ai

Công ty AI

xây dựng mô hình học máy cho bảo hiểm ô tô

Các công ty bảo hiểm

Các công ty bảo hiểm

bằng cách ngăn chặn gian lận và đẩy nhanh quá trình bảo lãnh phát hành

Dịch vụ sửa chữa ô tô

Dịch vụ sửa chữa ô tô

bằng cách mang lại sự minh bạch cần thiết trong ước tính chi phí và sửa chữa

Khả năng của chúng tôi

người

người

Đội ngũ tận tâm và được đào tạo:

  • Hơn 7000 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

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

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

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

Biểu tượng nền tảng mạnh mẽ

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

Biểu tượng độ chính xác tối thiểu

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

Biểu tượng dự án toàn cầu

Các dự án toàn cầu trên hơn 60 quốc gia

Biểu tượng Sla

SLA cấp doanh nghiệp

Biểu tượng tập dữ liệu lái xe

Bộ dữ liệu lái xe trong đời thực tốt nhất

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