Kfz-Versicherung
Datensatz zur Erkennung von Autoschäden für die Automobilindustrie
Sammeln, kommentieren und segmentieren Sie Video- und Bilddatensätze für das Modelltraining
Ausgewählte Kunden
Teams befähigen, weltweit führende KI-Produkte zu entwickeln.
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.
Datensammlung
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.
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.
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.
- Anwendungsfall: Fahrzeugschadenerkennung
- Format: Bilder
- Volumen: 55,000+
- Anmerkung: Ja
Bilddatensatz für beschädigte Dreiräder
82 kommentierte Bilder (1000 pro Modell) von Dreirädern zusammen mit Metadaten
- Anwendungsfall: Fahrzeugschadenerkennung
- Format: Bilder
- Volumen: 82,000+
- Anmerkung: Ja
Bilddatensatz für beschädigte Dreiräder
32 kommentierte Bilder (zusammen mit Metadaten) von beschädigten Vierrädern.
- 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
- 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
die Modelle für maschinelles Lernen für die Kfz-Versicherung erstellen
Versicherungsgesellschaften
durch Verhinderung von Betrug und Beschleunigung des Underwriting-Prozesses
Autoreparaturdienste
durch die erforderliche Transparenz bei Kostenschätzungen und Reparaturen
Autovermietung
durch Transparenz zwischen Kunde und Vermieter bei der Anmietung eines Autos
Unsere Fähigkeit
Personen
Engagierte und geschulte Teams:
- 30,000+ Mitarbeiter für Datenerstellung, Kennzeichnung und QA
- Zertifiziertes Projektmanagement-Team
- Erfahrenes Produktentwicklungsteam
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Prozess
Höchste Prozesseffizienz wird gewährleistet durch:
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- Ein engagiertes Team von 6 Sigma Black Belts – Key Process Owners & Quality Compliance
- Kontinuierliche Verbesserung und Feedbackschleife
Plattform
Die patentierte Plattform bietet Vorteile:
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Warum Shaip?
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