汽車保險
汽車行業的汽車損壞檢測
由領域專家收集、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。
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％ 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％ 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。
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。
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。
車輛損壞檢測數據集
優點是？
基於 Shaip 的高質量數據構建的 ML 模型可以提供幫助
AI公司
為汽車保險構建機器學習模型
保險公司
通過防止欺詐和加快承保過程
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
租車服務
通過在租車時為客戶和租車公司帶來透明度
我們的能力
人物
專門和訓練有素的團隊：
- 30,000 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
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
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
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