-
-
החברה
איסוף, הערה ופלח מערכי נתונים של וידאו ותמונה להכשרת מודלים
בינה מלאכותית בביטוח רכב טומנת בחובה פוטנציאל משמעותי להערכת נזקי רכב במהירות. בקרוב עם ההתקדמות באלגוריתמי AI, הערכה שנעשתה באופן ידני תהיה נחלת העבר. באופן מסורתי הערכת הנזק בוצעה על ידי מספר גורמים שצרכו זמן רב, נוטים מאוד לטעות אנוש, מה שהוביל לאומדני עלויות לא מדויקים
תעשייה:
גודל שוק תיקוני התנגשויות הרכב העולמי היה 185.98 מיליארד דולר בשנת 2020. הוא צפוי להתרחב בקצב צמיחה שנתי ממוצע (CAGR) של 2.1% בין השנים 2021 ל-2028.
תעשייה:
שוק תיקוני התנגשויות רכב בארה"ב הוערך ב-33.75 מיליארד דולר בשנת 2018 וצפוי לגדול בקצב צמיחה שנתי ממוצע (CAGR) של 1.5% בין השנים 2019 ל-2025.
לפי Verisk - שיתוף פעולה לניתוח נתונים, מבטחי רכב בארה"ב מפסידות 29 מיליארד דולר בשנה עקב שגיאות והשמטת מידע בזיהוי והערכת נזקים לרכב
Machine Learning זכתה לאימוץ נרחב בכל הנוגע לאוטומציה של תהליכים ידניים שחוזרים על עצמם. עם הטכנולוגיה, האלגוריתמים והמסגרות של הדור הבא, AI יכול להבין את תהליך הזיהוי והזיהוי של חלקים פגומים, הערכת היקף הנזק, חיזוי סוג התיקון הדרוש והערכת העלות הכוללת. ניתן להשיג זאת בעזרת הערת תמונה/וידאו עבור ראייה ממוחשבת כדי להכשיר מודלים של ML. דגמי ה-ML יכולים לחלץ, לנתח ולהציע תובנות המביאות לתהליך בדיקה מהיר שלוקח בחשבון את הכביש, מזג האוויר, התאורה, המהירות, סוג הנזק, חומרת התאונה והתנועה בדיוק רב יותר.
כדי להכשיר את המודלים של למידה חישובית שלך לאיתור והערכה של נזקי רכב, הכל מתחיל בקבלת נתוני הדרכה באיכות גבוהה, ולאחר מכן ביאור נתונים ופילוח נתונים.
אימון מודלים של ML דורשים סט עצום של נתוני תמונה/וידאו רלוונטיים. ככל שיהיו יותר נתונים ממקורות שונים, כך המודל יהיה טוב יותר. אנו עובדים עם חברות ביטוח רכב גדולות שכבר יש להן תמונות רבות של חלקי רכב שבורים. אנחנו יכולים לעזור לך לאסוף תמונות ו/או סרטונים בזווית של 360 מעלות מכל העולם כדי לאמן את דגמי ה-ML שלך.
מתן רישיון למאגר תמונת רכב / מערך תמונת רכב כדי להכשיר מודלים של למידת מכונה כדי להעריך במדויק נזקים לרכב, כדי לחזות תביעות ביטוח תוך מזעור אובדן לחברות הביטוח.
לאחר איסוף הנתונים, המערכת צריכה לזהות ולנתח באופן אוטומטי אובייקטים ותרחישים כדי להעריך את הנזקים בעולם האמיתי. זה המקום שבו מפרטי נתונים עוזרים לך להוסיף הערות לאלפי תמונות/סרטוני וידאו שניתן להשתמש בהם כדי להכשיר מודלים של ML.
הכותבים יכולים לעזור לך להעיר שקע, סדק או סדק מהפאנלים החיצוניים/פנימיים של המכונית הכוללים: פגושים, פגושים, לוחות רבעי, דלתות, מכסה מנוע, מנוע, מושבים, אחסון, תא מטען וכו'.
לאחר הוספת הערות לנתונים ניתן לפלח או לסווג אותו כ:
55 תמונות מוערות (1000 לכל דגם) של רכבים דו-גלגליים יחד עם מטא נתונים.
82 אלף תמונות מוערות (1000 לכל דגם) של רכבי 3 גלגלים יחד עם מטא נתונים
32k תמונות מוערות (יחד עם מטא נתונים) של
4 גלגלים פגומים.
סרטוני 5.5k של מכוניות עם נזקים קלים מאזורי הודו וצפון אמריקה
מודל ML בנוי על נתונים איכותיים מבית Shaip יכול לעזור
שבונים מודלים של למידת מכונה לביטוח רכב
על ידי מניעת הונאות והאצת תהליך החיתום
על ידי הבאת השקיפות הנדרשת בהערכת עלויות ובתיקונים
על ידי הבאת שקיפות בין הלקוח לחברת ההשכרה בזמן השכרת רכב
צוותים ייעודיים ומאומנים:
יעילות התהליך הגבוהה ביותר מובטחת באמצעות:
הפלטפורמה המוגנת בפטנט מציעה יתרונות:
כוח עבודה מנוהל לשליטה מלאה, אמינות ופרודוקטיביות
פלטפורמה עוצמתית התומכת בסוגים שונים של ביאורים
מינימום 95% דיוק מובטח לאיכות מעולה
פרויקטים גלובליים ב -60 מדינות ומעלה
SLAs ברמה ארגונית
מערכי נתוני נהיגה מהשורה הראשונה
העצמת צוותים לבנות מוצרי AI מובילים בעולם.
