Asuransi Otomotif

Deteksi Kerusakan Mobil untuk Industri Otomotif

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

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.

Dataset Gambar kendaraan roda 3 rusak

82rb gambar beranotasi (1000 per model) dari kendaraan roda 3 bersama dengan metadata

Dataset Gambar kendaraan roda 4 rusak

32k gambar beranotasi (bersama dengan metadata) dari kendaraan roda 4 yang rusak.

Dataset Video Kendaraan Rusak (Minor)

5.5k video mobil dengan kerusakan kecil dari wilayah India dan Amerika Utara

Lihat Kumpulan Data Computer Vision Lainnya…

Siapa yang diuntungkan?

Model ML yang dibangun di atas data berkualitas tinggi dari Shaip dapat membantu

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

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

Membuat NLP klinis adalah tugas penting yang membutuhkan keahlian domain yang luar biasa untuk dipecahkan. Saya dapat melihat dengan jelas bahwa Anda beberapa tahun di depan Google dalam bidang ini. Saya ingin bekerja dengan Anda dan mengukur Anda.

Google, Inc. Direktur

Tim teknik saya bekerja dengan tim Shaip selama 2+ tahun selama pengembangan API pidato perawatan kesehatan. Kami terkesan dengan pekerjaan mereka dalam NLP khusus perawatan kesehatan dan apa yang dapat mereka capai dengan kumpulan data yang kompleks.

Google, Inc. Kepala Bagian Teknik

Siap memanfaatkan kekuatan AI? Berhubungan!