-
-
الشركة
جمع مجموعات بيانات الفيديو والصور وتعليقها وتقسيمها للتدريب النموذجي
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 سوق إصلاح حوادث السيارات العالمي 185.98 مليار دولار أمريكي في عام 2020. ومن المتوقع أن ينمو بمعدل نمو سنوي مركب قدره 2.1٪ من عام 2021 إلى عام 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 عام 2019 إلى عام 2025.
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
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.
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.
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 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.
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.
بمجرد تعليق البيانات ، يمكن تقسيمها أو تصنيفها على النحو التالي:
55 ألف صورة مشروحة (1000 لكل نموذج) للعجلتين جنبًا إلى جنب مع البيانات الوصفية.
82 ألف صورة مشروحة (1000 لكل نموذج) ذات 3 عجلات مع بيانات وصفية
32 ألف صورة مُعلّقة (مع بيانات وصفية)
مركبات ذات 4 عجلات تالفة.
5.5k فيديوهات لسيارات تعرضت لأضرار طفيفة من مناطق الهند وأمريكا الشمالية
يمكن أن يساعد نموذج ML المبني على بيانات عالية الجودة من Shaip
التي تبني نماذج التعلم الآلي للتأمين على السيارات
من خلال منع عمليات الاحتيال وتسريع عملية الاكتتاب
من خلال تحقيق الشفافية المطلوبة في تقدير التكلفة والإصلاحات
من خلال تحقيق الشفافية بين العميل وشركة التأجير أثناء استئجار السيارة
فرق متخصصة ومدربة:
يتم ضمان أعلى كفاءة للعملية من خلال:
تقدم المنصة الحاصلة على براءة اختراع فوائد:
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
تمكين الفرق لبناء منتجات ذكاء اصطناعي رائدة عالميًا.
