تأمين السيارات
مجموعة بيانات الكشف عن أضرار السيارات لصناعة السيارات
جمع مجموعات بيانات الفيديو والصور وتعليقها وتقسيمها للتدريب النموذجي
عملاء متميزون
تمكين الفرق لبناء منتجات ذكاء اصطناعي رائدة عالميًا.
الذكاء الاصطناعي (AI) لم يعد كلمة طنانة. إنه التيار السائد كما يحصل. من تطبيقات المواعدة إلى الذكاء الاصطناعي للسيارات ، يحتوي كل عنصر تقني على ذرة من الذكاء الاصطناعي ، ولا يختلف التأمين على السيارات
يتمتع الذكاء الاصطناعي في التأمين على السيارات بإمكانيات كبيرة لتقدير أضرار المركبات بسرعة. قريباً مع التقدم في خوارزميات الذكاء الاصطناعي ، سيكون التقييم الذي يتم يدويًا شيئًا من الماضي. جرت العادة على إجراء تقييم الأضرار من قبل أطراف متعددة كانت تستغرق وقتًا طويلاً ، وتتعرض بشدة للخطأ البشري ، مما يؤدي إلى تقديرات غير دقيقة للتكلفة
قطاع الصناعة:
بلغ حجم السوق العالمية لإصلاح حوادث السيارات 185.98 مليار دولار أمريكي في عام 2020. ومن المتوقع أن يتوسع بمعدل نمو سنوي مركب قدره 2.1% من 2021 إلى 2028.
قطاع الصناعة:
بلغت قيمة سوق إصلاح حوادث السيارات في الولايات المتحدة 33.75 مليار دولار أمريكي في عام 2018 ، ومن المتوقع أن ينمو بمعدل نمو سنوي مركب قدره 1.5% من 2019 ل2025
وفقًا لـ Verisk - شركة تحليلات البيانات ، تخسر شركات التأمين على السيارات في الولايات المتحدة 29 مليار دولار سنويًا بسبب الأخطاء والمعلومات المحذوفة في اكتشاف وتقييم أضرار المركبات
كيف يساعد الذكاء الاصطناعي في الكشف عن أضرار السيارة
شهد التعلم الآلي اعتمادًا واسع النطاق عندما يتعلق الأمر بأتمتة العمليات اليدوية المتكررة. باستخدام تقنية وخوارزميات وأطر الجيل التالي ، يمكن للذكاء الاصطناعي فهم عملية تحديد الأجزاء التالفة والتعرف عليها ، وتقييم مدى الضرر ، والتنبؤ بنوع الإصلاح المطلوب ، وتقدير التكلفة الإجمالية. يمكن تحقيق ذلك بمساعدة التعليق التوضيحي للصور / الفيديو لرؤية الكمبيوتر لتدريب نماذج ML. يمكن لنماذج ML استخراج وتحليل وتقديم رؤى تؤدي إلى عملية فحص سريعة تأخذ في الاعتبار الطريق والطقس والإضاءة والسرعة ونوع الضرر وشدة الحوادث وحركة المرور بدقة أكبر.
خطوات لبناء بيانات تدريب قوية على الذكاء الاصطناعي
لتدريب نماذج التعلم الآلي الخاصة بك على الكشف عن أضرار المركبات وتقييمها ، يبدأ كل شيء بالحصول على بيانات تدريب عالية الجودة ، متبوعة بتعليقات توضيحية للبيانات وتجزئة البيانات.
جمع البيانات
تتطلب نماذج ML التدريبية مجموعة ضخمة من بيانات الصورة / الفيديو ذات الصلة. كلما زادت البيانات من مصادر مختلفة ، كان النموذج أفضل. نحن نعمل مع شركات تأمين سيارات كبيرة لديها بالفعل العديد من الصور لقطع غيار السيارات المكسورة. يمكننا مساعدتك في جمع الصور و / أو مقاطع الفيديو بزاوية 360 درجة من جميع أنحاء العالم لتدريب نماذج ML الخاصة بك.
ترخيص البيانات
ترخيص مجموعة بيانات صور السيارة الجاهزة / مجموعة بيانات صور السيارة لتدريب نماذج التعلم الآلي لتقييم أضرار السيارة بدقة ، وذلك للتنبؤ بمطالبات التأمين مع تقليل الخسارة لشركات التأمين.
شرح البيانات
بمجرد جمع البيانات ، يجب على النظام تحديد وتحليل الكائنات والسيناريوهات تلقائيًا لتقييم الأضرار في العالم الحقيقي. هذا هو المكان الذي يساعدك فيه المعلقون على البيانات في إضافة تعليقات توضيحية إلى آلاف الصور / مقاطع الفيديو التي يمكن استخدامها أيضًا لتدريب نماذج ML.
يمكن أن تساعدك التعليقات التوضيحية في كتابة تعليق توضيحي أو انحناء أو صدع من الألواح الخارجية / الداخلية للسيارة والتي تشمل: مصدات ، ورفارف ، وألواح ربعية ، وأبواب ، وأغطية ، ومحرك ، ومقاعد ، وتخزين ، وجذوع ، إلخ.
تجزئة البيانات
بمجرد تعليق البيانات ، يمكن تقسيمها أو تصنيفها على النحو التالي:
- الضرر مقابل غير التالف
- جانب الضرر: أمامي ، خلفي ، خلفي
- شدة الضرر: طفيف ، متوسط ، شديد
- تصنيف الضرر: انبعاج المصد ، انبعاج الباب ، تحطيم الزجاج ، المصابيح الأمامية مكسورة ، المصباح الخلفي مكسور ، خدش ، سحق ، لا ضرر ، إلخ.
مجموعات بيانات الكشف عن أضرار المركبة
مجموعة بيانات صورة ذات 2 عجلات تالفة
55 ألف صورة مشروحة (1000 لكل نموذج) للعجلتين جنبًا إلى جنب مع البيانات الوصفية.
- حالة الاستخدام: كشف اضرار المركبة
- شكل: الصور
- حجم: +55,000
- الشرح: نعم
مجموعة بيانات صورة ذات 3 عجلات تالفة
82 ألف صورة مشروحة (1000 لكل نموذج) ذات 3 عجلات مع بيانات وصفية
- حالة الاستخدام: كشف اضرار المركبة
- شكل: الصور
- حجم: +82,000
- الشرح: نعم
مجموعة بيانات صورة ذات 4 عجلات تالفة
32 ألف صورة مشروحة (جنبًا إلى جنب مع البيانات الوصفية) للعجلات الأربع التالفة.
- حالة الاستخدام: كشف اضرار المركبة
- شكل: الصور
- حجم: +32,000
- الشرح: نعم
مجموعة بيانات فيديو المركبات التالفة (الثانوية)
5.5k فيديوهات لسيارات تعرضت لأضرار طفيفة من مناطق الهند وأمريكا الشمالية
- حالة الاستخدام: كشف اضرار المركبة
- شكل: مقاطع فيديو
- حجم: +5,500
- الشرح: لا
من المستفيد؟
يمكن أن يساعد نموذج ML المبني على بيانات عالية الجودة من Shaip
شركات الذكاء الاصطناعي
التي تبني نماذج التعلم الآلي للتأمين على السيارات
شركات التأمين
من خلال منع عمليات الاحتيال وتسريع عملية الاكتتاب
خدمات تصليح السيارات
من خلال تحقيق الشفافية المطلوبة في تقدير التكلفة والإصلاحات
خدمات تأجير السيارات
من خلال تحقيق الشفافية بين العميل وشركة التأجير أثناء استئجار السيارة
قدرتنا
مجتمع
فرق متخصصة ومدربة:
- أكثر من 30,000 متعاون لإنشاء البيانات ووضع العلامات وضمان الجودة
- فريق إدارة المشروع المعتمد
- فريق تطوير المنتجات من ذوي الخبرة
- فريق تحديد مصادر المواهب والإعداد
المعالجة:
يتم ضمان أعلى كفاءة للعملية من خلال:
- عملية بوابة المرحلة القوية 6 سيجما
- فريق متخصص من 6 أحزمة سوداء سيجما - أصحاب العمليات الرئيسية والامتثال للجودة
- حلقة التحسين المستمر وردود الفعل
الانطلاق
تقدم المنصة الحاصلة على براءة اختراع فوائد:
- منصة قائمة على الويب من طرف إلى طرف
- جودة لا تشوبها شائبة
- أسرع TAT
- تسليم سلس
لماذا شيب؟
القوى العاملة المدارة للتحكم الكامل والموثوقية والإنتاجية
نظام أساسي قوي يدعم أنواعًا مختلفة من التعليقات التوضيحية
95٪ دقة على الأقل مضمونة للحصول على جودة فائقة
مشاريع عالمية في أكثر من 60 دولة
اتفاقيات مستوى الخدمة على مستوى المؤسسة
أفضل مجموعات بيانات القيادة الواقعية في فئتها
هل أنت مستعد للاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي؟ ابقى على تواصل!