Memberdayakan tim untuk membangun produk AI terdepan di dunia.
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.
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
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.
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.
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 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.
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.
Setelah data dianotasi, hal yang sama dapat disegmentasi atau diklasifikasikan sebagai:
55 ribu gambar beranotasi (1000 per model) kendaraan roda 2 bersama dengan metadata.
82rb gambar beranotasi (1000 per model) dari kendaraan roda 3 bersama dengan metadata
32k gambar beranotasi (bersama dengan metadata) dari
kendaraan roda 4 yang rusak.
5.5k video mobil dengan kerusakan kecil dari wilayah India dan Amerika Utara
Model ML yang dibangun di atas data berkualitas tinggi dari Shaip dapat membantu
yang membangun Model Pembelajaran Mesin untuk Asuransi Mobil
dengan mencegah penipuan dan mempercepat proses underwriting
dengan membawa transparansi yang diperlukan dalam estimasi biaya dan perbaikan
dengan membawa transparansi antara pelanggan dan perusahaan rental saat menyewa mobil
Tim yang berdedikasi dan terlatih:
Efisiensi proses tertinggi dijamin dengan:
Platform yang dipatenkan menawarkan manfaat:
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!
