รวบรวม ใส่คำอธิบายประกอบ และแบ่งกลุ่มชุดข้อมูลวิดีโอและรูปภาพสำหรับการฝึกโมเดล
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
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
ในการฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงสำหรับการตรวจจับและประเมินความเสียหายของยานพาหนะ ทั้งหมดเริ่มต้นด้วยการจัดหาข้อมูลการฝึกอบรมคุณภาพสูง ตามด้วยคำอธิบายประกอบข้อมูลและการแบ่งส่วนข้อมูล
โมเดล ML การฝึกอบรมต้องการชุดข้อมูลรูปภาพ/วิดีโอที่เกี่ยวข้องจำนวนมาก ยิ่งมีข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ มากเท่าไหร่ แบบจำลองก็จะยิ่งดีขึ้นเท่านั้น เราทำงานร่วมกับบริษัทประกันภัยรถยนต์รายใหญ่ที่มีภาพชิ้นส่วนรถยนต์ที่ชำรุดอยู่แล้วจำนวนมาก เราสามารถช่วยคุณรวบรวมภาพและ/หรือวิดีโอด้วยมุม 360° จากทั่วโลกเพื่อฝึกโมเดล ML ของคุณ
อนุญาตให้ใช้สิทธิ์ชุดข้อมูลภาพรถยนต์นอกชั้นวาง/ชุดข้อมูลภาพรถยนต์เพื่อฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อประเมินความเสียหายของรถได้อย่างแม่นยำ เพื่อคาดการณ์การเคลมประกันพร้อมทั้งลดความสูญเสียสำหรับบริษัทประกันภัย
เมื่อรวบรวมข้อมูลแล้ว ระบบควรระบุและวิเคราะห์วัตถุและสถานการณ์โดยอัตโนมัติเพื่อประเมินความเสียหายในโลกแห่งความเป็นจริง นี่คือที่ที่เครื่องมืออธิบายข้อมูลช่วยให้คุณใส่คำอธิบายประกอบให้กับรูปภาพ/วิดีโอนับพันรายการ ซึ่งสามารถนำไปใช้ในการฝึกโมเดล ML เพิ่มเติมได้
คำอธิบายประกอบสามารถช่วยคุณระบุรอยบุบ ดิง หรือรอยแตกจากแผงด้านนอก/ด้านในของรถ ซึ่งรวมถึง: กันชน บังโคลน แผงสี่ประตู ประตู กระโปรงหน้ารถ เครื่องยนต์ ที่นั่ง ที่เก็บสัมภาระ กระโปรงท้ายรถ ฯลฯ
เมื่อข้อมูลถูกใส่คำอธิบายประกอบแล้ว สามารถแบ่งกลุ่มหรือจัดประเภทเป็น:
รูปภาพที่มีคำอธิบายประกอบ 55 ภาพ (1000 ต่อรุ่น) ของรถ 2 ล้อพร้อมข้อมูลเมตา
รูปภาพที่มีคำอธิบายประกอบ 82k (1000 ต่อรุ่น) ของรถ 3 ล้อพร้อมข้อมูลเมตา
รูปภาพพร้อมคำอธิบาย 32 ภาพ (พร้อมข้อมูลเมตา) ของ
รถบรรทุก 4 ล้อได้รับความเสียหาย
วิดีโอ 5.5k ของรถยนต์ที่มีความเสียหายเล็กน้อยจากภูมิภาคอินเดียและอเมริกาเหนือ
โมเดล ML ที่สร้างขึ้นจากข้อมูลคุณภาพสูงจาก Shaip สามารถช่วยได้
ที่สร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิ่งสำหรับประกันภัยรถยนต์
โดยป้องกันการทุจริตและเร่งกระบวนการจัดจำหน่าย
โดยนำมาซึ่งความโปร่งใสที่จำเป็นในการประมาณราคาและการซ่อมแซม
โดยนำความโปร่งใสระหว่างลูกค้าและบริษัทรถเช่าในขณะเช่ารถ
ทีมงานที่ทุ่มเทและฝึกฝน:
มั่นใจได้ถึงประสิทธิภาพของกระบวนการสูงสุดด้วย:
แพลตฟอร์มที่ได้รับสิทธิบัตรให้ประโยชน์:
พนักงานที่มีการจัดการเพื่อการควบคุมที่สมบูรณ์ ความน่าเชื่อถือ และประสิทธิผล
แพลตฟอร์มอันทรงพลังที่รองรับคำอธิบายประกอบประเภทต่างๆ
รับรองความถูกต้องขั้นต่ำ 95% เพื่อคุณภาพที่เหนือกว่า
โครงการระดับโลกในกว่า 60 ประเทศ
SLA ระดับองค์กร
ชุดข้อมูลการขับขี่ในชีวิตจริงที่ดีที่สุดในระดับเดียวกัน
มอบอำนาจให้ทีมสร้างผลิตภัณฑ์ AI ชั้นนำระดับโลก
