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Teams befähigen, weltweit führende KI-Produkte zu entwickeln.
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
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
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.
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.
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.
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.
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.
Sobald die Daten annotiert sind, können sie segmentiert oder klassifiziert werden als:
55 kommentierte Bilder (1000 pro Modell) von Zweirädern zusammen mit Metadaten.
82 kommentierte Bilder (1000 pro Modell) von Dreirädern zusammen mit Metadaten
32 kommentierte Bilder (mit Metadaten) von
beschädigte Quads.
5.5k-Videos von Autos mit kleineren Schäden aus den Regionen Indien und Nordamerika
Ein ML-Modell, das auf hochwertigen Daten von Shaip basiert, kann helfen
die Modelle für maschinelles Lernen für die Kfz-Versicherung erstellen
durch Verhinderung von Betrug und Beschleunigung des Underwriting-Prozesses
durch die erforderliche Transparenz bei Kostenschätzungen und Reparaturen
durch Transparenz zwischen Kunde und Vermieter bei der Anmietung eines Autos
Engagierte und geschulte Teams:
Höchste Prozesseffizienz wird gewährleistet durch:
Die patentierte Plattform bietet Vorteile:
Managed Workforce für vollständige Kontrolle, Zuverlässigkeit und Produktivität
Eine leistungsstarke Plattform, die verschiedene Arten von Anmerkungen unterstützt
Mindestens 95 % Genauigkeit für höchste Qualität gewährleistet
Globale Projekte in über 60 Ländern
SLAs der Enterprise-Klasse
Erstklassige reale Fahrdatensätze
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