Assurance automobile

Détection de dommages automobiles pour l'industrie automobile

Collectez, annotez et segmentez des ensembles de données vidéo et d'images par des experts du domaine

Évaluation des dommages au véhicule

Clients en vedette

Donner aux équipes les moyens de créer des produits d'IA de pointe.

Amazon
Google
Microsoft
Cogknit

L'intelligence artificielle (IA) n'est plus un mot à la mode. C'est aussi courant que possible. Des applications de rencontres à l'IA automobile, chaque élément technologique contient une part d'intelligence artificielle, et l'assurance automobile n'est pas différente

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.

Comment l'IA aide à la détection des dommages de voiture 

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.

Étapes pour créer des données de formation en IA robustes

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.

Data Collection

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.

Collecte de données sur l'évaluation des dommages aux véhicules
Annotation des données d'évaluation des dommages au véhicule

Licence de données

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.

Annotation des données

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.

Annotation des données d'évaluation des dommages au véhicule
Segmentation des données d'évaluation des dommages aux véhicules

Segmentation des données

Une fois les données annotées, elles peuvent être segmentées ou classées comme :

  • Dommages vs non endommagés
  • Côté Dommage : Avant, Arrière, Arrière
  • La gravité des dommages : Mineur, Modéré, Sévère
  • Classification des dommages : coup de pare-chocs, coup de porte, bris de verre, phare cassé, feu arrière cassé, égratignure, fracas, aucun dommage, etc.

Ensembles de données de détection de dommages aux véhicules

Ensemble de données d'images de 2 roues endommagées

55k images annotées (1000 par modèle) de 2-roues avec métadonnées.

Ensemble de données d'images de 2 roues endommagées

  • Cas d'utilisation: Détection des dommages au véhicule
  • Format: Ajouter des images
  • Le volume: 55,000 et plus
  • Annotation: Oui

Ensemble de données d'images de 3 roues endommagées

82k images annotées (1000 par modèle) de 3-roues avec métadonnées

Ensemble de données d'images de 3 roues endommagées

  • Cas d'utilisation: Détection des dommages au véhicule
  • Format: Ajouter des images
  • Le volume: 82,000 et plus
  • Annotation: Oui

Ensemble de données d'images de 4 roues endommagées

32k images annotées (avec métadonnées) de 4 roues endommagées.

Ensemble de données d'images de 4 roues endommagées

  • Cas d'utilisation: Détection des dommages au véhicule
  • Format: Ajouter des images
  • Le volume: 32,000 et plus
  • Annotation: Oui

Ensemble de données vidéo sur les véhicules endommagés (mineurs)

Vidéos 5.5k de voitures avec des dommages mineurs des régions de l'Inde et de l'Amérique du Nord

Ensemble de données vidéo sur les véhicules endommagés (mineurs)

  • Cas d'utilisation: Détection des dommages au véhicule
  • Format: Vidéos
  • Le volume: 5,500 et plus
  • Annotation: Non

Qui en profite?

Un modèle de ML basé sur des données de haute qualité de Shaip peut vous aider

Entreprises d'IA

Entreprises AI

qui construisent des modèles d'apprentissage automatique pour l'assurance automobile

Compagnie d'assurance

Compagnie d'assurance

en prévenant les fraudes et en accélérant le processus de souscription

Services de réparation automobile

Services de réparation automobile

en apportant la transparence requise dans l'estimation des coûts et les réparations

Services de location de voitures

Services de location de voitures

en apportant de la transparence entre le client et l'entreprise de location lors de la location d'une voiture

Notre capacité

Personnes

Personnes

Des équipes dédiées et formées:

  • Plus de 30,000 collaborateurs pour la création de données, l'étiquetage et le contrôle qualité
  • Équipe de gestion de projet accréditée
  • Équipe de développement de produits expérimentée
  • Équipe d'approvisionnement et d'intégration du pool de talents

Processus

Processus

Une efficacité de processus maximale est assurée avec:

  • Processus robuste 6 Sigma Stage-Gate
  • Une équipe dédiée de ceintures noires 6 Sigma – Responsables des processus clés & Conformité qualité
  • Amélioration continue et boucle de rétroaction

Plateforme

Plateforme

La plateforme brevetée offre des avantages :

  • Plateforme Web de bout en bout
  • Une qualité irréprochable
  • TAT plus rapide
  • Livraison transparente

Pourquoi Shaip ?

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

Prêt à tirer parti de la puissance de l'IA ? Entrer en contact!