-
-
Empresa
Recopile, anote y segmente conjuntos de datos de imágenes y videos para la capacitación de modelos
La IA en los seguros automotrices tiene un potencial significativo para estimar rápidamente los daños de los vehículos. Pronto, con el avance de los algoritmos de inteligencia artificial, la evaluación realizada manualmente sería cosa del pasado. Tradicionalmente, la evaluación de daños la realizaban varias partes, lo que requería mucho tiempo y era muy propenso a cometer errores humanos, lo que generaba estimaciones de costos inexactas.
Industria:
El tamaño del mercado mundial de reparación de colisiones automotrices fue de USD 185.98 mil millones en 2020. Se espera que se expanda a una tasa compuesta anual de 2.1% de 2021 2028 a.
Industria:
El tamaño del mercado de reparación de colisiones automotrices de EE. UU. Se valoró en USD 33.75 mil millones en 2018 y se espera que crezca a una tasa compuesta anual de 1.5% de 2019 a 2025
Según Verisk, una empresa de análisis de datos, las aseguradoras de automóviles de EE. UU. Pierden $ 29 mil millones al año debido a errores e información omitida en la detección y evaluación de daños de vehículos.
El aprendizaje automático ha tenido una adopción generalizada cuando se trata de automatizar procesos manuales repetitivos. Con tecnología, algoritmos y marcos de próxima generación, la IA puede comprender el proceso de identificación y reconocimiento de piezas dañadas, evaluar la extensión del daño, predecir el tipo de reparación necesaria y estimar el costo total. Esto se puede lograr con la ayuda de Anotación de imagen / video para visión por computadora para entrenar modelos de aprendizaje automático. Los modelos ML pueden extraer, analizar y ofrecer conocimientos que dan como resultado un proceso de inspección rápido que tiene en cuenta la carretera, el clima, la iluminación, la velocidad, el tipo de daño, la gravedad del accidente y el tráfico con mayor precisión.
Para entrenar sus modelos de aprendizaje automático para la detección y evaluación de daños en vehículos, todo comienza con la obtención de datos de capacitación de alta calidad, seguidos de la anotación de datos y la segmentación de datos.
Los modelos de aprendizaje automático requieren un gran conjunto de datos de imagen / video relevantes. Cuantos más datos provengan de diferentes fuentes, mejor será el modelo. Trabajamos con grandes compañías de seguros de automóviles que ya tienen numerosas imágenes de piezas de automóviles rotas. Podemos ayudarlo a recopilar imágenes y / o videos con un ángulo de 360 ° de todo el mundo para entrenar sus modelos de aprendizaje automático.
Licencia de conjunto de datos de imágenes de vehículos / conjunto de datos de imágenes de automóviles listos para usar para entrenar modelos de aprendizaje automático para evaluar con precisión los daños del vehículo, a fin de predecir las reclamaciones de seguros y minimizar las pérdidas para las compañías de seguros.
Una vez que se recopilan los datos, el sistema debe identificar y analizar automáticamente los objetos y escenarios para evaluar los daños en el mundo real. Aquí es donde los anotadores de datos lo ayudan a anotar miles de imágenes / videos que pueden usarse para entrenar modelos de ML.
Los anotadores pueden ayudarlo a anotar abolladuras, golpes o grietas en los paneles externos / internos del automóvil, que incluyen: parachoques, guardabarros, paneles laterales, puertas, capós, motor, asientos, almacenamiento, baúles, etc.
Una vez que se anotan los datos, los mismos se pueden segmentar o clasificar como:
55 1000 imágenes anotadas (2 por modelo) de vehículos de dos ruedas junto con metadatos.
82 1000 imágenes anotadas (3 por modelo) de vehículos de XNUMX ruedas junto con metadatos
32k imágenes anotadas (junto con metadatos) de
vehículos de 4 ruedas dañados
Videos de 5.5k de autos con daños menores de las regiones de India y América del Norte
Un modelo de aprendizaje automático basado en datos de alta calidad de Shaip puede ayudar
que crean modelos de aprendizaje automático para seguros de automóviles
previniendo fraudes y acelerando el proceso de suscripción
aportando la transparencia necesaria en la estimación de costes y las reparaciones
aportando transparencia entre el cliente y la empresa de alquiler al alquilar un coche
Equipos dedicados y capacitados:
La mayor eficiencia del proceso está asegurada con:
La plataforma patentada ofrece beneficios:
Fuerza laboral administrada para un control total, confiabilidad y productividad
Una plataforma poderosa que admite diferentes tipos de anotaciones.
Precisión mínima del 95% garantizada para una calidad superior
Proyectos globales en más de 60 países
SLA de nivel empresarial
Los mejores conjuntos de datos de conducción en la vida real de su clase
Capacitar a los equipos para crear productos de inteligencia artificial líderes en el mundo.
