Asuransi Otomotif
Dataset Deteksi Kerusakan Mobil untuk Industri Otomotif
Kumpulkan, Anotasi & Segmentasikan Kumpulan Data Video & Gambar untuk pelatihan model
Klien Unggulan
Memberdayakan tim untuk membangun produk AI terdepan di dunia.
Artificial Intelligence (AI) tidak lagi menjadi kata kunci. Ini sebagai arus utama karena mendapat. Dari aplikasi Kencan hingga Automotive AI, setiap elemen teknologi memiliki setitik kecerdasan buatan di dalamnya, & asuransi otomotif tidak berbeda
AI dalam asuransi otomotif memiliki potensi yang signifikan untuk memperkirakan kerusakan kendaraan dengan cepat. Segera dengan kemajuan dalam algoritma AI, penilaian yang dilakukan secara manual akan menjadi sesuatu dari masa lalu. Secara tradisional penilaian kerusakan dilakukan oleh banyak pihak yang memakan waktu, sangat rentan terhadap kesalahan manusia, yang menyebabkan estimasi biaya yang tidak akurat.
Industri:
Ukuran pasar perbaikan tabrakan otomotif global adalah USD 185.98 miliar pada tahun 2020. Diperkirakan akan berkembang pada CAGR sebesar 2.1% dari 2021 ke 2028.
Industri:
Ukuran pasar perbaikan tabrakan otomotif AS senilai USD 33.75 miliar pada tahun 2018 dan diperkirakan akan tumbuh pada CAGR sebesar 1.5% dari 2019 ke 2025
Menurut Verisk – co data analytics, perusahaan asuransi mobil AS kehilangan $29 miliar per tahun karena kesalahan dan menghilangkan informasi dalam deteksi dan penilaian kerusakan kendaraan
Bagaimana AI membantu dalam Deteksi Kerusakan Mobil
Machine Learning telah diadopsi secara luas dalam hal mengotomatisasi proses manual yang berulang. Dengan teknologi, algoritme, dan kerangka kerja generasi berikutnya, AI dapat memahami proses mengidentifikasi dan mengenali bagian yang rusak, menilai tingkat kerusakan, memprediksi jenis perbaikan yang diperlukan, dan memperkirakan total biaya. Hal ini dapat dicapai dengan bantuan Image/Video Annotation for Computer vision untuk melatih model ML. Model ML dapat mengekstrak, menganalisis, dan menawarkan wawasan yang menghasilkan proses pemeriksaan cepat yang mempertimbangkan jalan, cuaca, pencahayaan, kecepatan, jenis kerusakan, tingkat keparahan kecelakaan, dan lalu lintas dengan akurasi yang lebih tinggi.
Langkah-langkah untuk membangun Data Pelatihan AI yang tangguh
Untuk melatih Model Pembelajaran Mesin Anda untuk Deteksi dan Penilaian Kerusakan Kendaraan, semuanya dimulai dengan mencari Data Pelatihan berkualitas tinggi, diikuti dengan Anotasi Data dan Segmentasi Data.
Pengumpulan Data
Melatih model ML memerlukan sekumpulan besar data gambar/video yang relevan. Semakin banyak data dari berbagai sumber, semakin baik modelnya. Kami bekerja sama dengan perusahaan asuransi mobil besar yang sudah memiliki banyak gambar suku cadang mobil yang rusak. Kami dapat membantu Anda mengumpulkan gambar dan/atau video dengan sudut 360° dari seluruh dunia untuk melatih model ML Anda.
Lisensi Data
Lisensi Dataset gambar kendaraan yang siap pakai/Dataset gambar mobil untuk melatih model pembelajaran mesin untuk menilai kerusakan kendaraan secara akurat, sehingga dapat memprediksi klaim asuransi sekaligus meminimalkan kerugian bagi perusahaan asuransi.
Anotasi Data
Setelah data dikumpulkan, sistem harus secara otomatis mengidentifikasi dan menganalisis objek dan skenario untuk menilai kerusakan di dunia nyata. Di sinilah annotator data membantu Anda membubuhi keterangan ribuan gambar/video yang selanjutnya dapat digunakan untuk melatih model ML.
Annotator dapat membantu Anda membuat anotasi penyok, ding, atau retak dari panel luar/dalam mobil yang meliputi: bumper, spatbor, panel seperempat, pintu, kap mesin, mesin, kursi, penyimpanan, bagasi, dll.
Segmentasi Data
Setelah data dianotasi, hal yang sama dapat disegmentasi atau diklasifikasikan sebagai:
- Kerusakan vs tidak rusak
- Sisi Kerusakan: Depan, Belakang, Belakang
- Tingkat keparahan kerusakan: Kecil, Sedang, Berat
- Klasifikasi Kerusakan: Bumper penyok, Pintu penyok, Kaca pecah, Headlamp Rusak, Tail lamp pecah, Gores, Hancur, Tidak ada kerusakan, dll.
Kumpulan Data Deteksi Kerusakan Kendaraan
Dataset Gambar kendaraan roda 2 rusak
55 ribu gambar beranotasi (1000 per model) kendaraan roda 2 bersama dengan metadata.
- Gunakan Kasus: Deteksi Kerusakan Kendaraan
- Format: Images
- Volume: 55,000 +
- Anotasi: Yes
Dataset Gambar kendaraan roda 3 rusak
82rb gambar beranotasi (1000 per model) dari kendaraan roda 3 bersama dengan metadata
- Gunakan Kasus: Deteksi Kerusakan Kendaraan
- Format: Images
- Volume: 82,000 +
- Anotasi: Yes
Dataset Gambar kendaraan roda 4 rusak
32k gambar beranotasi (bersama dengan metadata) dari kendaraan roda 4 yang rusak.
- Gunakan Kasus: Deteksi Kerusakan Kendaraan
- Format: Images
- Volume: 32,000 +
- Anotasi: Yes
Dataset Video Kendaraan Rusak (Minor)
5.5k video mobil dengan kerusakan kecil dari wilayah India dan Amerika Utara
- Gunakan Kasus: Deteksi Kerusakan Kendaraan
- Format: Video
- Volume: 5,500 +
- Anotasi: Tidak
Siapa yang diuntungkan?
Model ML yang dibangun di atas data berkualitas tinggi dari Shaip dapat membantu
Perusahaan AI
yang membangun Model Pembelajaran Mesin untuk Asuransi Mobil
Perusahaan asuransi
dengan mencegah penipuan dan mempercepat proses underwriting
Layanan Perbaikan Mobil
dengan membawa transparansi yang diperlukan dalam estimasi biaya dan perbaikan
Layanan Sewa Mobil
dengan membawa transparansi antara pelanggan dan perusahaan rental saat menyewa mobil
Kemampuan Kami
Konsultan Ahli
Tim yang berdedikasi dan terlatih:
- 30,000+ kolaborator untuk Pembuatan Data, Pelabelan & QA
- Tim Manajemen Proyek Terpercaya
- Tim Pengembangan Produk Berpengalaman
- Tim Sumber & Orientasi Pangkalan Bakat
Proses
Efisiensi proses tertinggi dijamin dengan:
- Proses Gerbang Panggung 6 Sigma yang Kuat
- Tim khusus yang terdiri dari sabuk hitam 6 Sigma – Pemilik proses utama & Kepatuhan kualitas
- Perbaikan Berkelanjutan & Putaran Umpan Balik
Platform
Platform yang dipatenkan menawarkan manfaat:
- Platform ujung ke ujung berbasis web
- Kualitas Sempurna
- TAT lebih cepat
- Pengiriman Mulus
Mengapa Shaip?
peringatan: "Ikon" kunci array tidak terdefinisi di /home/shaipweb/public_html/wp-content/plugins/elementor/includes/widgets/icon-box.php on line 695
peringatan: "Ikon" kunci array tidak terdefinisi di /home/shaipweb/public_html/wp-content/plugins/elementor/includes/widgets/icon-box.php on line 708
Tenaga kerja terkelola untuk kontrol penuh, keandalan & produktivitas
peringatan: "Ikon" kunci array tidak terdefinisi di /home/shaipweb/public_html/wp-content/plugins/elementor/includes/widgets/icon-box.php on line 695
peringatan: "Ikon" kunci array tidak terdefinisi di /home/shaipweb/public_html/wp-content/plugins/elementor/includes/widgets/icon-box.php on line 708
Platform kuat yang mendukung berbagai jenis anotasi
peringatan: "Ikon" kunci array tidak terdefinisi di /home/shaipweb/public_html/wp-content/plugins/elementor/includes/widgets/icon-box.php on line 695
peringatan: "Ikon" kunci array tidak terdefinisi di /home/shaipweb/public_html/wp-content/plugins/elementor/includes/widgets/icon-box.php on line 708
Akurasi minimum 95% dipastikan untuk kualitas unggul
peringatan: "Ikon" kunci array tidak terdefinisi di /home/shaipweb/public_html/wp-content/plugins/elementor/includes/widgets/icon-box.php on line 695
peringatan: "Ikon" kunci array tidak terdefinisi di /home/shaipweb/public_html/wp-content/plugins/elementor/includes/widgets/icon-box.php on line 708
Proyek global di 60+ negara
peringatan: "Ikon" kunci array tidak terdefinisi di /home/shaipweb/public_html/wp-content/plugins/elementor/includes/widgets/icon-box.php on line 695
peringatan: "Ikon" kunci array tidak terdefinisi di /home/shaipweb/public_html/wp-content/plugins/elementor/includes/widgets/icon-box.php on line 708
SLA tingkat perusahaan
peringatan: "Ikon" kunci array tidak terdefinisi di /home/shaipweb/public_html/wp-content/plugins/elementor/includes/widgets/icon-box.php on line 695
peringatan: "Ikon" kunci array tidak terdefinisi di /home/shaipweb/public_html/wp-content/plugins/elementor/includes/widgets/icon-box.php on line 708
Kumpulan data mengemudi kehidupan nyata terbaik di kelasnya
Siap memanfaatkan kekuatan AI? Berhubungan!