Collecter, annoter et segmenter des ensembles de données vidéo et d'images pour la formation des modèles
L'IA dans l'assurance automobile détient un potentiel important pour estimer rapidement les dommages causés aux véhicules. Bientôt, avec l'avancement des algorithmes d'IA, l'évaluation effectuée manuellement appartiendrait au passé. Traditionnellement, l'évaluation des dommages était effectuée par plusieurs parties, ce qui prenait du temps, était très sujet aux erreurs humaines, entraînant des estimations de coûts inexactes.
Industrie:
La taille du marché mondial de la réparation automobile était de 185.98 milliards USD en 2020. Il devrait se développer à un TCAC de 2.1 % de à 2021 2028.
Industrie:
La taille du marché américain de la réparation de collision automobile était évaluée à 33.75 milliards USD en 2018 et devrait croître à un TCAC de 1.5 % à partir de 2019 2025
Selon Verisk - une société d'analyse de données, les assureurs automobiles américains perdent 29 milliards de dollars par an en raison d'erreurs et d'informations omises dans la détection et l'évaluation des dommages aux véhicules.
L'apprentissage automatique a été largement adopté lorsqu'il s'agit d'automatiser les processus manuels répétitifs. Avec la technologie, les algorithmes et les frameworks de nouvelle génération, l'IA peut comprendre le processus d'identification et de reconnaissance des pièces endommagées, évaluer l'étendue des dommages, prévoir le type de réparation nécessaire et estimer le coût total. Ceci peut être réalisé à l'aide de l'annotation d'image/vidéo pour la vision par ordinateur pour former des modèles ML. Les modèles ML peuvent extraire, analyser et offrir des informations qui se traduisent par un processus d'inspection rapide qui prend en compte la route, la météo, l'éclairage, la vitesse, le type de dommage, la gravité des accidents et le trafic avec une plus grande précision.
Pour former vos modèles d'apprentissage automatique pour la détection et l'évaluation des dommages aux véhicules, tout commence par la recherche de données de formation de haute qualité, suivies de l'annotation et de la segmentation des données.
Les modèles de ML d'entraînement nécessitent un vaste ensemble de données d'images/vidéo pertinentes. Plus il y a de données provenant de différentes sources, meilleur sera le modèle. Nous travaillons avec de grandes compagnies d'assurance automobile qui ont déjà de nombreuses images de pièces détachées automobiles cassées. Nous pouvons vous aider à collecter des images et/ou des vidéos avec un angle de 360° à travers le monde pour former vos modèles ML.
Ensemble de données d'image de véhicule/ensemble de données d'image de voiture standard pour former des modèles d'apprentissage automatique afin d'évaluer avec précision les dommages du véhicule, afin de prévoir les réclamations d'assurance tout en minimisant les pertes pour les compagnies d'assurance.
Une fois les données collectées, le système doit automatiquement identifier et analyser les objets et les scénarios pour évaluer les dommages dans le monde réel. C'est là que les annotateurs de données vous aident à annoter des milliers d'images/vidéos qui peuvent ensuite être utilisées pour former des modèles ML.
Les annotateurs peuvent vous aider à annoter une bosse, un coup ou une fissure sur les panneaux extérieurs/intérieurs de la voiture qui comprend : pare-chocs, ailes, panneaux de custode, portes, capots, moteur, sièges, rangements, coffres, etc.
Une fois les données annotées, elles peuvent être segmentées ou classées comme :
55k images annotées (1000 par modèle) de 2-roues avec métadonnées.
82k images annotées (1000 par modèle) de 3-roues avec métadonnées
32 XNUMX images annotées (avec métadonnées) de
4 roues endommagés.
Vidéos 5.5k de voitures avec des dommages mineurs des régions de l'Inde et de l'Amérique du Nord
Un modèle de ML basé sur des données de haute qualité de Shaip peut vous aider
qui construisent des modèles d'apprentissage automatique pour l'assurance automobile
en prévenant les fraudes et en accélérant le processus de souscription
en apportant la transparence requise dans l'estimation des coûts et les réparations
en apportant de la transparence entre le client et l'entreprise de location lors de la location d'une voiture
Des équipes dédiées et formées:
Une efficacité de processus maximale est assurée avec:
La plateforme brevetée offre des avantages :
Personnel géré pour un contrôle, une fiabilité et une productivité complets
Une plate-forme puissante qui prend en charge différents types d'annotations
Précision minimale de 95 % assurée pour une qualité supérieure
Projets mondiaux dans plus de 60 pays
SLA de niveau entreprise
Les meilleurs ensembles de données de conduite réelles de leur catégorie
Donner aux équipes les moyens de créer des produits d'IA de pointe.
