Kfz-Versicherung

Autoschadenerkennung für die Automobilindustrie

Sammeln, kommentieren und segmentieren Sie Video- und Bilddatensätze von Domänenexperten

Bewertung von Fahrzeugschäden

Ausgewählte Kunden

Teams befähigen, weltweit führende KI-Produkte zu entwickeln.

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Künstliche Intelligenz (KI) ist kein Modewort mehr. Es ist so Mainstream wie es nur geht. Von Dating-Apps bis hin zu Automotive AI, jedes technische Element enthält einen Hauch künstlicher Intelligenz, und die Kfz-Versicherung ist nicht anders

KI in der Kfz-Versicherung birgt erhebliches Potenzial, um Fahrzeugschäden schnell abzuschätzen. Mit der Weiterentwicklung der KI-Algorithmen würde die manuelle Bewertung bald der Vergangenheit angehören. Traditionell wurde die Schadensbewertung von mehreren Parteien durchgeführt, was zeitaufwändig und sehr anfällig für menschliche Fehler war, was zu ungenauen Kostenschätzungen führte

Industrie:

Der weltweite Markt für die Reparatur von Kfz-Kollisionen belief sich im Jahr 185.98 auf 2020 Milliarden US-Dollar. Es wird erwartet, dass er mit einer CAGR von . wächst 2.1 % von 2021 zu 2028.

Industrie:

Der US-Markt für die Reparatur von Kfz-Kollisionen wurde im Jahr 33.75 auf 2018 Milliarden US-Dollar geschätzt und wird voraussichtlich mit einer jährlichen Wachstumsrate von . wachsen 1.5 % von 2019 um 2025

Laut Verisk – a Data Analytics Co. verlieren US-Autoversicherer jährlich 29 Milliarden US-Dollar aufgrund von Fehlern und fehlenden Informationen bei der Erkennung und Bewertung von Fahrzeugschäden

Wie KI bei der Erkennung von Autoschäden hilft 

Maschinelles Lernen ist weit verbreitet, wenn es um die Automatisierung sich wiederholender manueller Prozesse geht. Mit Technologien, Algorithmen und Frameworks der nächsten Generation kann die KI den Prozess der Identifizierung und Erkennung beschädigter Teile, die Bewertung des Schadensausmaßes, die Vorhersage der Art der erforderlichen Reparatur und die Schätzung der Gesamtkosten verstehen. Dies kann mit Hilfe von Image/Video Annotation for Computer Vision erreicht werden, um ML-Modelle zu trainieren. Die ML-Modelle können Erkenntnisse extrahieren, analysieren und bieten, die zu einem schnellen Inspektionsprozess führen, der Straße, Wetter, Beleuchtung, Geschwindigkeit, Schadensart, Unfallschwere und Verkehr mit größerer Genauigkeit berücksichtigt.

Schritte zum Erstellen robuster KI-Trainingsdaten

Um Ihre Machine-Learning-Modelle für die Erkennung und Bewertung von Fahrzeugschäden zu trainieren, beginnt alles mit der Beschaffung hochwertiger Trainingsdaten, gefolgt von Datenanmerkung und Datensegmentierung.

Data Collection

Das Training von ML-Modellen erfordert eine große Menge relevanter Bild-/Videodaten. Je mehr Daten aus verschiedenen Quellen, desto besser wäre das Modell. Wir arbeiten mit großen Autoversicherungen zusammen, die bereits über zahlreiche Bilder von kaputten Autoteilen verfügen. Wir können Ihnen helfen, Bilder und/oder Videos mit einem 360°-Winkel aus der ganzen Welt zu sammeln, um Ihre ML-Modelle zu trainieren.

Datensammlung zur Bewertung von Fahrzeugschäden
Anmerkung zu den Daten zur Fahrzeugschadensbewertung

Datenlizenzierung

Lizenzieren Sie einen handelsüblichen Fahrzeug-Bilddatensatz/Auto-Bilddatensatz, um Modelle für maschinelles Lernen zu trainieren, um Fahrzeugschäden genau zu bewerten, um Versicherungsansprüche vorherzusagen und gleichzeitig Verluste für die Versicherungsunternehmen zu minimieren.

Datenanmerkung

Sobald die Daten gesammelt sind, sollte das System automatisch Objekte und Szenarien identifizieren und analysieren, um die Schäden in der realen Welt zu bewerten. Hier helfen Ihnen Datenannotatoren, Tausende von Bildern/Videos mit Anmerkungen zu versehen, die weiter zum Trainieren von ML-Modellen verwendet werden können.

Die Annotatoren können Ihnen helfen, eine Delle, Delle oder einen Riss von den Außen-/Innenblechen des Autos zu kommentieren, darunter: Stoßfänger, Kotflügel, Seitenverkleidungen, Türen, Motorhauben, Motor, Sitze, Stauräume, Kofferräume usw.

Anmerkung zu den Daten zur Fahrzeugschadensbewertung
Segmentierung von Fahrzeugschadensbewertungsdaten

Datensegmentierung

Sobald die Daten annotiert sind, können sie segmentiert oder klassifiziert werden als:

  • Schaden vs unbeschädigt
  • Schadensseite: Vorne, Hinten, Hinten
  • Die Schwere des Schadens: Gering, Mittel, Schwer
  • Schadensklassifizierung: Stoßstangenbeule, Türbeule, Glassplitter, Scheinwerfer kaputt, Rücklicht kaputt, Kratzer, Zertrümmerung, kein Schaden usw.

Datensätze zur Erkennung von Fahrzeugschäden

Bilddatensatz für beschädigte Dreiräder

55 kommentierte Bilder (1000 pro Modell) von Zweirädern zusammen mit Metadaten.

Bilddatensatz für beschädigte Zweiräder

  • Anwendungsfall: Fahrzeugschadenerkennung
  • Format: Bilder
  • Volumen: 55,000+
  • Anmerkung: Ja

Bilddatensatz für beschädigte Dreiräder

82 kommentierte Bilder (1000 pro Modell) von Dreirädern zusammen mit Metadaten

Bilddatensatz für beschädigte Zweiräder

  • Anwendungsfall: Fahrzeugschadenerkennung
  • Format: Bilder
  • Volumen: 82,000+
  • Anmerkung: Ja

Bilddatensatz für beschädigte Dreiräder

32 kommentierte Bilder (zusammen mit Metadaten) von beschädigten Vierrädern.

Bilddatensatz für beschädigte Zweiräder

  • Anwendungsfall: Fahrzeugschadenerkennung
  • Format: Bilder
  • Volumen: 32,000+
  • Anmerkung: Ja

Beschädigte Fahrzeuge (geringfügig) Videodatensatz

5.5k-Videos von Autos mit kleineren Schäden aus den Regionen Indien und Nordamerika

Beschädigte Fahrzeuge (geringfügig) Videodatensatz

  • Anwendungsfall: Fahrzeugschadenerkennung
  • Format: Videos
  • Volumen: 5,500+
  • Anmerkung: Nein

Wer profitiert davon?

Ein ML-Modell, das auf hochwertigen Daten von Shaip basiert, kann helfen

KI-Unternehmen

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die Modelle für maschinelles Lernen für die Kfz-Versicherung erstellen

Versicherungsgesellschaften

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durch Verhinderung von Betrug und Beschleunigung des Underwriting-Prozesses

Autoreparaturdienste

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durch die erforderliche Transparenz bei Kostenschätzungen und Reparaturen

Autovermietung

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durch Transparenz zwischen Kunde und Vermieter bei der Anmietung eines Autos

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Leute

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  • 7000+ Mitarbeiter für Datenerstellung, Kennzeichnung und QA
  • Zertifiziertes Projektmanagement-Team
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Höchste Prozesseffizienz wird gewährleistet durch:

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