Ekipleri, dünya lideri yapay zeka ürünleri oluşturmaya teşvik etmek.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
Verilere açıklama eklendikten sonra, aynısı bölümlere ayrılabilir veya şu şekilde sınıflandırılabilir:
Meta verilerle birlikte 55 tekerlekli araçların 1000 bin açıklamalı görüntüsü (model başına 2).
82 tekerlekli araçların meta verilerle birlikte 1000 bin açıklamalı görüntüsü (model başına 3)
32 bin açıklamalı görüntü (meta verilerle birlikte)
hasarlı 4 tekerlekliler.
Hindistan ve Kuzey Amerika bölgelerinden hafif hasarlı arabaların 5.5 bin videosu
Shaip'in yüksek kaliteli verileri üzerine kurulmuş bir ML modeli yardımcı olabilir
Otomobil Sigortası için Makine Öğrenimi Modelleri oluşturan
dolandırıcılıkları önleyerek ve sigortalama sürecini hızlandırarak
maliyet tahmini ve onarımlarda gerekli şeffaflığı getirerek
araç kiralarken müşteri ve kiralama şirketi arasında şeffaflık getirerek
Özel ve eğitimli ekipler:
En yüksek süreç verimliliği aşağıdakilerle sağlanır:
Patentli platform şu avantajlara sahiptir:
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
Yapay zekanın gücünden yararlanmaya hazır mısınız? Temasta olmak!
