Otomotiv Sigortası

Otomotiv Sektörü için Araç Hasar Tespiti

Alan uzmanları tarafından Video ve Görüntü Veri Kümelerini Toplayın, Açıklama Ekleyin ve Segmentlere ayırın

Öne Çıkan Müşteriler

Ekipleri, dünya lideri yapay zeka ürünleri oluşturmaya teşvik etmek.

Yapay Zeka (AI) artık bir moda kelime değil. Olabildiğince ana akım. Flört uygulamalarından Otomotiv Yapay Zekasına kadar her teknoloji öğesinde bir parça yapay zeka vardır ve otomotiv sigortası da farklı değildir

Otomotiv sigortasındaki yapay zeka, araç hasarlarını hızlı bir şekilde tahmin etmek için önemli bir potansiyele sahiptir. Yapay zeka algoritmalarındaki gelişmelerle birlikte, manuel olarak yapılan değerlendirmeler geçmişte kaldı. Geleneksel olarak hasar değerlendirmesi, zaman alan, insan hatasına son derece yatkın olan ve yanlış maliyet tahminlerine yol açan birden çok taraf tarafından gerçekleştirildi.

Sanayi:

Küresel otomotiv çarpışma onarım pazarının büyüklüğü 185.98'de 2020 milyar ABD dolarıydı. 2.1% 2021 gelen 2028 için.

Sanayi:

ABD otomotiv çarpışma onarım pazarının büyüklüğü 33.75'de 2018 milyar ABD Doları değerindeydi ve bir CAGR'de büyümesi bekleniyor. 1.5% 2019 gelen 2025 için

Bir veri analitiği şirketi olan Verisk'e göre, ABD'li otomobil sigortacıları, araç hasar tespiti ve değerlendirmesindeki hatalar ve eksik bilgiler nedeniyle yılda 29 milyar dolar kaybediyor.

AI, Araç Hasar Tespitinde Nasıl Yardımcı Olur?

Makine Öğrenimi, konu tekrarlayan manuel süreçleri otomatikleştirmeye geldiğinde yaygın bir şekilde benimsendi. Yeni nesil teknoloji, algoritmalar ve çerçeveler ile AI, hasarlı parçaları belirleme ve tanıma, hasarın boyutunu değerlendirme, gereken onarım türünü tahmin etme ve toplam maliyeti tahmin etme sürecini anlayabilir. Bu, ML modellerini eğitmek için Bilgisayarla görü için Görüntü/Video Açıklaması yardımıyla başarılabilir. ML modelleri yolu, hava durumunu, aydınlatmayı, hızı, hasar türünü, kazanın ciddiyetini ve trafiği daha doğru bir şekilde dikkate alan hızlı bir inceleme süreciyle sonuçlanan öngörüleri çıkarabilir, analiz edebilir ve sunabilir.

Sağlam bir AI Eğitim Verisi oluşturma adımları

Araç Hasar Tespiti ve Değerlendirmesi için Makine Öğrenimi Modellerinizi eğitmek için her şey yüksek kaliteli Eğitim Verilerinin tedarik edilmesiyle başlar, bunu Veri Açıklaması ve Veri Segmentasyonu izler.

Veri koleksiyonu

ML modellerinin eğitimi, çok sayıda ilgili görüntü/video verisi gerektirir. Farklı kaynaklardan gelen veriler ne kadar fazla olursa, model o kadar iyi olur. Halihazırda çok sayıda kırık araba parçası görüntüsüne sahip olan büyük araba sigortası şirketleriyle çalışıyoruz. Makine öğrenimi modellerinizi eğitmek için dünyanın dört bir yanından 360° açıyla görüntü ve/veya video toplamanıza yardımcı olabiliriz.

Veri Lisanslama

Sigorta şirketleri için zararı en aza indirirken sigorta taleplerini tahmin etmek için araç hasarını doğru bir şekilde değerlendirmek için makine öğrenimi modellerini eğitmek için kullanıma hazır Araç görüntü veri kümesi/Araç görüntü veri kümesi lisansı.

Veri Açıklama

Veriler toplandıktan sonra sistem, gerçek dünyadaki hasarları değerlendirmek için nesneleri ve senaryoları otomatik olarak tanımlamalı ve analiz etmelidir. Burası, veri açıklayıcılarının, makine öğrenimi modellerini eğitmek için daha fazla kullanılabilecek binlerce görüntüye/videoya açıklama eklemenize yardımcı olduğu yerdir.

Açıklamalar, aracın dış/iç panellerindeki bir girinti, çentik veya çatlağa açıklama eklemenize yardımcı olabilir: tamponlar, çamurluklar, yan paneller, kapılar, kaputlar, motor, koltuklar, depolar, bagajlar vb.

Veri Segmentasyonu

Verilere açıklama eklendikten sonra, aynısı bölümlere ayrılabilir veya şu şekilde sınıflandırılabilir:

Hasarlı vs hasarsız
Hasarlı Taraf: Ön, Arka, Arka
Hasarın ciddiyeti: Küçük, Orta, Şiddetli
Hasar Sınıflandırması: Tampon göçük, Kapı göçük, Cam kırıkları, Far Kırık, Arka lamba kırık, Çizik, Ezilmiş, Hasar yok, vb.

Araç Hasar Tespit Veri Kümeleri

Hasarlı 2 tekerlekli Görüntü Veri Kümesi

Meta verilerle birlikte 55 tekerlekli araçların 1000 bin açıklamalı görüntüsü (model başına 2).

Hasarlı 3 tekerlekli Görüntü Veri Kümesi

82 tekerlekli araçların meta verilerle birlikte 1000 bin açıklamalı görüntüsü (model başına 3)

Hasarlı 4 tekerlekli Görüntü Veri Kümesi

Hasarlı 32 tekerlekli araçların 4 bin açıklamalı görüntüsü (meta verilerle birlikte).

Hasarlı Araçlar (Küçük) Video Veri Seti

Hindistan ve Kuzey Amerika bölgelerinden hafif hasarlı arabaların 5.5 bin videosu

Daha Fazla Bilgisayarla Görme Veri Kümesini Görüntüle…

Kim Faydaları?

Shaip'in yüksek kaliteli verileri üzerine kurulmuş bir ML modeli yardımcı olabilir

Kabiliyetimiz

İnsanlar

Özel ve eğitimli ekipler:

Veri Oluşturma, Etiketleme ve Kalite Güvencesi için 30,000'den fazla ortak çalışan
Yetkili Proje Yönetim Ekibi
Deneyimli Ürün Geliştirme Ekibi
Yetenek Havuzu Tedarik ve Yerleştirme Ekibi

süreç

En yüksek süreç verimliliği aşağıdakilerle sağlanır:

Sağlam 6 Sigma Aşama Kapısı Süreci
6 Sigma kara kuşaktan oluşan özel bir ekip – Kilit süreç sahipleri ve Kalite uyumluluğu
Sürekli İyileştirme ve Geri Bildirim Döngüsü

platform

Patentli platform şu avantajlara sahiptir:

Web tabanlı uçtan uca platform
Kusursuz Kalite
Daha hızlı TAT
Sorunsuz Teslimat

Neden Shaip?

Tam kontrol, güvenilirlik ve üretkenlik için yönetilen işgücü

Farklı açıklama türlerini destekleyen güçlü bir platform

Üstün kalite için garanti edilen minimum %95 doğruluk

60'tan fazla ülkede küresel projeler

Kurumsal düzeyde SLA'lar

Sınıfının en iyisi gerçek hayattaki sürüş veri setleri

Klinik NLP oluşturmak, çözmek için muazzam bir alan uzmanlığı gerektiren kritik bir görevdir. Bu alanda Google'ın birkaç yıl önünde olduğunuzu açıkça görebiliyorum. Seninle çalışmak ve seni büyütmek istiyorum.

Google, Inc. yönetmen

Mühendislik ekibim, sağlık hizmetleri konuşma API'lerinin geliştirilmesi sırasında 2+ yıl boyunca Shaip'in ekibiyle birlikte çalıştı. Sağlık hizmetlerine özel NLP'de yaptıkları çalışmalardan ve karmaşık veri kümeleriyle başarabildiklerinden çok etkilendik.

Google, Inc. Mühendislik Başkanı

Yapay zekanın gücünden yararlanmaya hazır mısınız? Temasta olmak!