Asuransi Otomotif

Deteksi Kerusakan Mobil untuk Industri Otomotif

Kumpulkan, Anotasi & Segmentasi Video & Gambar Dataset oleh pakar domain

Penilaian Kerusakan Kendaraan

Klien Unggulan

Memberdayakan tim untuk membangun produk AI terdepan di dunia.

Amazon
Google
Microsoft
Cogknit

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.

Pengumpulan Data Penilaian Kerusakan Kendaraan
Anotasi Data Penilaian Kerusakan Kendaraan

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.

Anotasi Data Penilaian Kerusakan Kendaraan
Segmentasi Data Penilaian Kerusakan Kendaraan

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.

Dataset Gambar Kendaraan Roda 2 Rusak

  • 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

Dataset Gambar Kendaraan Roda 3 Rusak

  • 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.

Dataset Gambar Kendaraan Roda 4 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

Dataset Video Kendaraan Rusak (Minor)

  • 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

Perusahaan AI

yang membangun Model Pembelajaran Mesin untuk Asuransi Mobil

Perusahaan asuransi

Perusahaan asuransi

dengan mencegah penipuan dan mempercepat proses underwriting

Layanan Perbaikan Mobil

Layanan Perbaikan Mobil

dengan membawa transparansi yang diperlukan dalam estimasi biaya dan perbaikan

Layanan Sewa Mobil

Layanan Sewa Mobil

dengan membawa transparansi antara pelanggan dan perusahaan rental saat menyewa mobil

Kemampuan Kami

People

People

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

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

Landasan

Landasan

Platform yang dipatenkan menawarkan manfaat:

  • Platform ujung ke ujung berbasis web
  • Kualitas Sempurna
  • TAT lebih cepat
  • Pengiriman Mulus

Mengapa Shaip?

Tenaga kerja terkelola untuk kontrol penuh, keandalan & produktivitas

Platform kuat yang mendukung berbagai jenis anotasi

Akurasi minimum 95% dipastikan untuk kualitas unggul

Proyek global di 60+ negara

SLA tingkat perusahaan

Kumpulan data mengemudi kehidupan nyata terbaik di kelasnya

Siap memanfaatkan kekuatan AI? Berhubungan!