汽車保險

汽車保險索賠的汽車損壞檢測

由保險行業的領域專家收集、註釋和分割視頻和圖像數據集。

特色客戶

賦能團隊打造世界領先的人工智能產品。

亞馬遜
谷歌
Microsoft微軟
針織

人工智能 (AI) 不再是一個流行詞。 它是主流。 從約會應用程序到汽車人工智能,每一個技術元素都包含人工智能,汽車保險也不例外

汽車保險中的人工智能在快速估計車輛損壞方面具有巨大潛力。 隨著人工智能算法的進步,人工評估很快將成為過去。 傳統上,損失評估由多方進行,耗時且極易出現人為錯誤,導致成本估算不准確

行業:

185.98年全球汽車碰撞維修市場規模為2020億美元,預計將以復合年增長率增長 2.1% OFF 從2021 2028到。

行業:

33.75 年美國汽車碰撞維修市場規模為 2018 億美元,預計將以復合年增長率增長 1.5% OFF 從2019 2025

據數據分析公司 Verisk 稱,由於車輛損壞檢測和評估中的錯誤和遺漏信息,美國汽車保險公司每年損失 29 億美元

人工智能如何幫助汽車損壞檢測 

在自動化重複的手動流程方面,機器學習已被廣泛採用。 借助下一代技術、算法和框架,人工智能可以了解識別和識別損壞部件、評估損壞程度、預測所需維修類型以及估算總成本的過程。 這可以藉助用於計算機視覺的圖像/視頻註釋來訓練 ML 模型來實現。 ML 模型可以提取、分析和提供見解,從而實現快速檢查過程,以更準確地考慮道路、天氣、照明、速度、損壞類型、事故嚴重程度和交通狀況。

構建強大的 AI 訓練數據的步驟

要訓練用於車輛損壞檢測和評估的機器學習模型,首先要採購高質量的訓練數據,然後是數據註釋和數據分割。

數據採集

訓練 ML 模型需要大量相關的圖像/視頻數據。 來自不同來源的數據越多,模型就越好。 我們與大型汽車保險公司合作,這些保險公司已經擁有大量破損汽車零件的圖像。 我們可以幫助您從全球範圍內收集 360° 角的圖像和/或視頻,以訓練您的 ML 模型。

車輛損壞評估數據收集
車輛損壞評估數據註釋

數據許可

許可現成的車輛圖像數據集/汽車圖像數據集,用於訓練機器學習模型以準確評估車輛損壞,從而預測保險索賠,同時最大限度地減少保險公司的損失。

資料註解

收集數據後,系統應自動識別和分析對象和場景,以評估現實世界中的損害。 這是數據註釋器幫助您註釋數千個圖像/視頻的地方,這些圖像/視頻可進一步用於訓練 ML 模型。

註釋器可以幫助您註釋汽車外板/內板的凹痕、凹痕或裂縫,包括:保險槓、擋泥板、四分之一板、車門、引擎蓋、發動機、座椅、存儲、行李箱等。

車輛損壞評估數據註釋
車輛損壞評估數據分割

數據分割

一旦數據被註釋,同樣可以被分割或分類為:

  • 損壞與未損壞
  • 損壞面:前、後、後
  • 損害的嚴重程度:輕微、中度、嚴重
  • 損壞分類:保險槓凹痕、車門凹痕、玻璃破碎、前照燈損壞、尾燈損壞、劃傷、粉碎、無損壞等。

優點是?

基於 Shaip 的高質量數據構建的 ML 模型可以提供幫助

艾公司

AI公司

為汽車保險構建機器學習模型

保險公司

保險公司

通過防止欺詐和加快承保過程

汽車維修服務

汽車維修服務

通過在成本估算和維修中引入所需的透明度

我們的能力

人物

人物

專門和訓練有素的團隊:

  • 7000 多名數據創建、標籤和 QA 協作者
  • 有資質的項目管理團隊
  • 經驗豐富的產品開發團隊
  • 人才庫採購和入職團隊

過程

過程

通過以下方式確保最高的流程效率:

  • 穩健的 6 Sigma Stage-Gate 工藝
  • 一個由 6 Sigma 黑帶組成的專門團隊——關鍵流程負責人和質量合規
  • 持續改進和反饋循環

平台

平台

獲得專利的平台具有以下優勢:

  • 基於網絡的端到端平台
  • 無可挑剔的品質
  • 更快的 TAT
  • 無縫交付

為什麼是夏普?

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