ประกันภัยรถยนต์

ชุดข้อมูลการตรวจจับความเสียหายของรถยนต์สำหรับอุตสาหกรรมยานยนต์

รวบรวม ใส่คำอธิบายประกอบ และแบ่งกลุ่มชุดข้อมูลวิดีโอและรูปภาพสำหรับการฝึกโมเดล

การประเมินความเสียหายของยานพาหนะ

ลูกค้าที่แนะนำ

มอบอำนาจให้ทีมสร้างผลิตภัณฑ์ AI ชั้นนำระดับโลก

อเมซอน
Google
ไมโครซอฟท์
ค็อกนิต

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ไม่ใช่คำศัพท์อีกต่อไป มันเป็นกระแสหลักตามที่ได้รับ ตั้งแต่แอพหาคู่ไปจนถึง AI ยานยนต์ ทุกองค์ประกอบทางเทคโนโลยีมีจุดปัญญาประดิษฐ์อยู่ในนั้น และการประกันภัยรถยนต์ก็ไม่ต่างกัน

AI ในการประกันภัยรถยนต์มีศักยภาพสำคัญในการประเมินความเสียหายของรถยนต์ได้อย่างรวดเร็ว ในไม่ช้าด้วยความก้าวหน้าในอัลกอริธึม AI การประเมินด้วยตนเองจะกลายเป็นเรื่องในอดีต ตามธรรมเนียมแล้ว การประเมินความเสียหายดำเนินการโดยหลายฝ่ายซึ่งใช้เวลานาน มีแนวโน้มสูงที่จะเกิดข้อผิดพลาดจากมนุษย์ นำไปสู่การประมาณค่าต้นทุนที่ไม่ถูกต้อง

อุตสาหกรรม:

ขนาดของตลาดการซ่อมแซมการชนกันของรถยนต์ทั่วโลกอยู่ที่ 185.98 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในปี 2020 คาดว่าจะขยายตัวที่ CAGR ของ 2.1% จากการ 2021 2028

อุตสาหกรรม:

ขนาดตลาดการซ่อมแซมการชนกันของรถยนต์ในสหรัฐฯ มีมูลค่า 33.75 พันล้านดอลลาร์ในปี 2018 และคาดว่าจะเติบโตที่ CAGR ของ 1.5%  จาก 2019 ไป 2025

จากข้อมูลของ Verisk บริษัทวิเคราะห์ข้อมูล บริษัทประกันรถยนต์ในสหรัฐอเมริกาสูญเสีย $29 พันล้านดอลลาร์ต่อปี เนื่องจากข้อผิดพลาดและข้อมูลที่ถูกละเลยในการตรวจจับและประเมินความเสียหายของยานพาหนะ

AI ช่วยในการตรวจจับความเสียหายของรถยนต์ได้อย่างไร 

แมชชีนเลิร์นนิงได้รับการนำไปใช้อย่างแพร่หลายเมื่อต้องทำให้กระบวนการทำงานด้วยตนเองซ้ำๆ เกิดขึ้นโดยอัตโนมัติ ด้วยเทคโนโลยีล้ำยุค อัลกอริธึม และเฟรมเวิร์ก AI สามารถเข้าใจกระบวนการระบุและระบุชิ้นส่วนที่เสียหาย ประเมินขอบเขตของความเสียหาย คาดการณ์ประเภทของการซ่อมแซมที่จำเป็น และประมาณการค่าใช้จ่ายทั้งหมด สิ่งนี้สามารถทำได้ด้วยความช่วยเหลือของคำอธิบายประกอบรูปภาพ/วิดีโอสำหรับคอมพิวเตอร์วิทัศน์เพื่อฝึกโมเดล ML โมเดล ML สามารถดึงข้อมูล วิเคราะห์ และนำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่ส่งผลให้มีกระบวนการตรวจสอบอย่างรวดเร็ว โดยคำนึงถึงถนน สภาพอากาศ แสงไฟ ความเร็ว ประเภทความเสียหาย ความรุนแรงของอุบัติเหตุ และการจราจรด้วยความแม่นยำที่มากขึ้น

ขั้นตอนในการสร้างข้อมูลการฝึกอบรม AI ที่แข็งแกร่ง

ในการฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงสำหรับการตรวจจับและประเมินความเสียหายของยานพาหนะ ทั้งหมดเริ่มต้นด้วยการจัดหาข้อมูลการฝึกอบรมคุณภาพสูง ตามด้วยคำอธิบายประกอบข้อมูลและการแบ่งส่วนข้อมูล

การเก็บรวบรวมข้อมูล

โมเดล ML การฝึกอบรมต้องการชุดข้อมูลรูปภาพ/วิดีโอที่เกี่ยวข้องจำนวนมาก ยิ่งมีข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ มากเท่าไหร่ แบบจำลองก็จะยิ่งดีขึ้นเท่านั้น เราทำงานร่วมกับบริษัทประกันภัยรถยนต์รายใหญ่ที่มีภาพชิ้นส่วนรถยนต์ที่ชำรุดอยู่แล้วจำนวนมาก เราสามารถช่วยคุณรวบรวมภาพและ/หรือวิดีโอด้วยมุม 360° จากทั่วโลกเพื่อฝึกโมเดล ML ของคุณ

รวบรวมข้อมูลการประเมินความเสียหายของยานพาหนะ
คำอธิบายประกอบข้อมูลการประเมินความเสียหายของยานพาหนะ

สิทธิ์การใช้งานข้อมูล

อนุญาตให้ใช้สิทธิ์ชุดข้อมูลภาพรถยนต์นอกชั้นวาง/ชุดข้อมูลภาพรถยนต์เพื่อฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อประเมินความเสียหายของรถได้อย่างแม่นยำ เพื่อคาดการณ์การเคลมประกันพร้อมทั้งลดความสูญเสียสำหรับบริษัทประกันภัย

คำอธิบายประกอบข้อมูล

เมื่อรวบรวมข้อมูลแล้ว ระบบควรระบุและวิเคราะห์วัตถุและสถานการณ์โดยอัตโนมัติเพื่อประเมินความเสียหายในโลกแห่งความเป็นจริง นี่คือที่ที่เครื่องมืออธิบายข้อมูลช่วยให้คุณใส่คำอธิบายประกอบให้กับรูปภาพ/วิดีโอนับพันรายการ ซึ่งสามารถนำไปใช้ในการฝึกโมเดล ML เพิ่มเติมได้

คำอธิบายประกอบสามารถช่วยคุณระบุรอยบุบ ดิง หรือรอยแตกจากแผงด้านนอก/ด้านในของรถ ซึ่งรวมถึง: กันชน บังโคลน แผงสี่ประตู ประตู กระโปรงหน้ารถ เครื่องยนต์ ที่นั่ง ที่เก็บสัมภาระ กระโปรงท้ายรถ ฯลฯ

คำอธิบายประกอบข้อมูลการประเมินความเสียหายของยานพาหนะ
การแบ่งส่วนข้อมูลการประเมินความเสียหายของยานพาหนะ

การแบ่งส่วนข้อมูล

เมื่อข้อมูลถูกใส่คำอธิบายประกอบแล้ว สามารถแบ่งกลุ่มหรือจัดประเภทเป็น:

  • ความเสียหายเทียบกับที่ไม่เสียหาย
  • ด้านที่เสียหาย: ด้านหน้า, ด้านหลัง, ด้านหลัง
  • ความรุนแรงของความเสียหาย: เล็กน้อย ปานกลาง รุนแรง
  • การจำแนกประเภทความเสียหาย: บุ๋มกันชน, บุ๋มประตู, กระจกแตก, ไฟหน้าหัก, ไฟท้ายหัก, รอยขีดข่วน, ชน, ไม่มีความเสียหาย ฯลฯ

ชุดข้อมูลการตรวจจับความเสียหายของยานพาหนะ

ชุดข้อมูลภาพ 2 ล้อที่เสียหาย

รูปภาพที่มีคำอธิบายประกอบ 55 ภาพ (1000 ต่อรุ่น) ของรถ 2 ล้อพร้อมข้อมูลเมตา

ชุดข้อมูลรูปภาพรถ 2 ล้อเสียหาย

  • ใช้กรณี: การตรวจจับความเสียหายของยานพาหนะ
  • รูปแบบ: ภาพ
  • ปริมาตร: 55,000 +
  • คำอธิบายประกอบ: ใช่

ชุดข้อมูลภาพ 3 ล้อที่เสียหาย

รูปภาพที่มีคำอธิบายประกอบ 82k (1000 ต่อรุ่น) ของรถ 3 ล้อพร้อมข้อมูลเมตา

ชุดข้อมูลรูปภาพรถ 3 ล้อเสียหาย

  • ใช้กรณี: การตรวจจับความเสียหายของยานพาหนะ
  • รูปแบบ: ภาพ
  • ปริมาตร: 82,000 +
  • คำอธิบายประกอบ: ใช่

ชุดข้อมูลภาพ 4 ล้อที่เสียหาย

รูปภาพที่มีคำอธิบายประกอบ 32k (พร้อมกับข้อมูลเมตา) ของรถ 4 ล้อที่เสียหาย

ชุดข้อมูลรูปภาพรถ 4 ล้อเสียหาย

  • ใช้กรณี: การตรวจจับความเสียหายของยานพาหนะ
  • รูปแบบ: ภาพ
  • ปริมาตร: 32,000 +
  • คำอธิบายประกอบ: ใช่

ชุดข้อมูลวิดีโอยานพาหนะที่เสียหาย (เล็กน้อย)

วิดีโอ 5.5k ของรถยนต์ที่มีความเสียหายเล็กน้อยจากภูมิภาคอินเดียและอเมริกาเหนือ

ชุดข้อมูลวิดีโอยานพาหนะที่เสียหาย (เล็กน้อย)

  • ใช้กรณี: การตรวจจับความเสียหายของยานพาหนะ
  • รูปแบบ: วิดีโอ
  • ปริมาตร: 5,500 +
  • คำอธิบายประกอบ: ไม่

ใครได้ประโยชน์

โมเดล ML ที่สร้างขึ้นจากข้อมูลคุณภาพสูงจาก Shaip สามารถช่วยได้

บริษัทไอ

บริษัท AI

ที่สร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิ่งสำหรับประกันภัยรถยนต์

บริษัท ประกันภัย

บริษัท ประกันภัย

โดยป้องกันการทุจริตและเร่งกระบวนการจัดจำหน่าย

บริการซ่อมรถยนต์

บริการซ่อมรถยนต์

โดยนำมาซึ่งความโปร่งใสที่จำเป็นในการประมาณราคาและการซ่อมแซม

บริการรถเช่า

บริการรถเช่า

โดยนำความโปร่งใสระหว่างลูกค้าและบริษัทรถเช่าในขณะเช่ารถ

ความสามารถของเรา

คน

คน

ทีมงานที่ทุ่มเทและฝึกฝน:

  • ผู้ทำงานร่วมกันกว่า 30,000 รายสำหรับการสร้างข้อมูล ติดฉลาก & QA
  • ทีมผู้บริหารโครงการที่ได้รับการรับรอง
  • ทีมพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่มีประสบการณ์
  • Talent Pool Sourcing & ทีมออนบอร์ด

กระบวนการ

กระบวนการ

มั่นใจได้ถึงประสิทธิภาพของกระบวนการสูงสุดด้วย:

  • กระบวนการ 6 Sigma Stage-Gate อันแข็งแกร่ง
  • ทีมงานสายดำ 6 Sigma โดยเฉพาะ – เจ้าของกระบวนการหลัก & การปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านคุณภาพ
  • การปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง & ลูปคำติชม Feedback

ระบบปฏิบัติการ

ระบบปฏิบัติการ

แพลตฟอร์มที่ได้รับสิทธิบัตรให้ประโยชน์:

  • แพลตฟอร์มแบบ end-to-end บนเว็บ
  • คุณภาพไร้ที่ติ
  • ททท.เร็วขึ้น Fast
  • การจัดส่งที่ราบรื่น

ทำไมต้อง Shaip?

พนักงานที่มีการจัดการเพื่อการควบคุมที่สมบูรณ์ ความน่าเชื่อถือ และประสิทธิผล

แพลตฟอร์มอันทรงพลังที่รองรับคำอธิบายประกอบประเภทต่างๆ

รับรองความถูกต้องขั้นต่ำ 95% เพื่อคุณภาพที่เหนือกว่า

โครงการระดับโลกในกว่า 60 ประเทศ

SLA ระดับองค์กร

ชุดข้อมูลการขับขี่ในชีวิตจริงที่ดีที่สุดในระดับเดียวกัน

พร้อมที่จะใช้ประโยชน์จากพลังของ AI แล้วหรือยัง? ได้รับการติดต่อ!