賦能團隊打造世界領先的人工智能產品。
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
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
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。
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。
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。
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。
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。
一旦數據被註釋，同樣可以被分割或分類為：
基於 Shaip 的高質量數據構建的 ML 模型可以提供幫助
為汽車保險構建機器學習模型
通過防止欺詐和加快承保過程
通過在成本估算和維修中引入所需的透明度
通過在租車時為客戶和租車公司帶來透明度
專門和訓練有素的團隊：
通過以下方式確保最高的流程效率：
獲得專利的平台具有以下優勢：
管理勞動力以實現完全控制、可靠性和生產力
一個強大的平台，支持不同類型的註釋
確保至少 95% 的準確度以實現卓越品質
遍布 60 多個國家的全球項目
企業級 SLA
一流的真實駕駛數據集
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