Seguro Automóvel
Detecção de danos em carros para a indústria automotiva
Colete, anote e segmente conjuntos de dados de vídeo e imagem por especialistas do domínio
Clientes em destaque
Capacitando equipes para construir produtos de IA líderes mundiais.
A Inteligência Artificial (IA) não é mais uma palavra da moda. É tão mainstream quanto possível. De aplicativos de namoro a IA automotiva, todos os elementos tecnológicos têm uma pitada de inteligência artificial, e o seguro automotivo não é diferente
A IA no seguro automotivo tem um potencial significativo para estimar rapidamente os danos aos veículos. Logo com o avanço dos algoritmos de IA, a avaliação feita manualmente seria coisa do passado. Tradicionalmente, a avaliação de danos era realizada por várias partes que consumiam tempo, altamente propensas a erros humanos, levando a estimativas de custos imprecisas
Indústria:
O tamanho do mercado global de reparo de colisão automotiva foi de US$ 185.98 bilhões em 2020. Espera-se que ele se expanda em um CAGR de 2.1% de 2021 para 2028.
Indústria:
O tamanho do mercado de reparo de colisão automotiva dos EUA foi avaliado em US $ 33.75 bilhões em 2018 e deve crescer em um CAGR de 1.5% de 2019 para 2025
De acordo com a Verisk – uma empresa de análise de dados, as seguradoras de automóveis dos EUA perdem US$ 29 bilhões anualmente devido a erros e informações omitidas na detecção e avaliação de danos aos veículos
Como a IA ajuda na detecção de danos ao carro
O aprendizado de máquina teve ampla adoção quando se trata de automatizar processos manuais repetitivos. Com tecnologia, algoritmos e estruturas de última geração, a IA pode entender o processo de identificação e reconhecimento de peças danificadas, avaliar a extensão do dano, prever o tipo de reparo necessário e estimar o custo total. Isso pode ser feito com a ajuda de anotação de imagem/vídeo para visão computacional para treinar modelos de ML. Os modelos de ML podem extrair, analisar e oferecer insights que resultam em um processo de inspeção rápido que leva em consideração a estrada, clima, iluminação, velocidade, tipo de dano, gravidade do acidente e tráfego com maior precisão.
Etapas para criar dados de treinamento de IA robustos
Para treinar seus modelos de aprendizado de máquina para detecção e avaliação de danos em veículos, tudo começa com o fornecimento de dados de treinamento de alta qualidade, seguidos por anotação de dados e segmentação de dados.
Recolha de Dados
Os modelos de ML de treinamento exigem um grande conjunto de dados de imagem/vídeo relevantes. Quanto mais dados de diferentes fontes, melhor seria o modelo. Trabalhamos com grandes seguradoras de automóveis que já possuem inúmeras imagens de peças de automóveis quebradas. Podemos ajudá-lo a coletar imagens e/ou vídeos com um ângulo de 360° de todo o mundo para treinar seus modelos de ML.
Licenciamento de dados
Licencie o conjunto de dados de imagem de veículo pronto para uso/conjunto de dados de imagem de carro para treinar modelos de aprendizado de máquina para avaliar com precisão os danos do veículo, de modo a prever reivindicações de seguro e minimizar as perdas para as seguradoras.
Anotação de Dados
Uma vez que os dados são coletados, o sistema deve identificar e analisar automaticamente objetos e cenários para avaliar os danos no mundo real. É aqui que os anotadores de dados ajudam você a anotar milhares de imagens/vídeos que podem ser usados para treinar modelos de ML.
Os anotadores podem ajudá-lo a anotar um amassado, amassado ou rachadura nos painéis externos / internos do carro, que incluem: pára-choques, pára-lamas, painéis laterais, portas, capô, motor, assentos, armazenamento, porta-malas, etc.
Segmentação de Dados
Uma vez anotados os dados os mesmos podem ser segmentados ou classificados como:
- Dano vs não danificado
- Lado do dano: Frente, Traseira, Traseira
- A gravidade do dano: Leve, Moderado, Grave
- Classificação de danos: amassado no para-choque, amassado na porta, estilhaços de vidro, farol quebrado, lâmpada traseira quebrada, arranhão, quebra, nenhum dano, etc.
Conjuntos de dados de detecção de danos em veículos
Conjunto de dados de imagem de 2 rodas danificado
55 mil imagens anotadas (1000 por modelo) de veículos de 2 rodas junto com metadados.
- Caso de uso: Detecção de Danos no Veículo
- Formato: Imagens
- Volume: 55,000+
- Anotação: Sim
Conjunto de dados de imagem de 3 rodas danificado
82 mil imagens anotadas (1000 por modelo) de veículos de 3 rodas junto com metadados
- Caso de uso: Detecção de Danos no Veículo
- Formato: Imagens
- Volume: 82,000+
- Anotação: Sim
Conjunto de dados de imagem de 4 rodas danificado
32 mil imagens anotadas (juntamente com metadados) de veículos de 4 rodas danificados.
- Caso de uso: Detecção de Danos no Veículo
- Formato: Imagens
- Volume: 32,000+
- Anotação: Sim
Conjunto de dados de vídeo de veículos danificados (menores)
5.5 mil vídeos de carros com danos menores nas regiões da Índia e da América do Norte
- Caso de uso: Detecção de Danos no Veículo
- Formato: Vídeos
- Volume: 5,500+
- Anotação: Não
Quem se beneficia?
Um modelo de ML baseado em dados de alta qualidade da Shaip pode ajudar
Empresas de IA
que constroem modelos de aprendizado de máquina para seguros de automóveis
Companhias de seguros
prevenindo fraudes e agilizando o processo de subscrição
Serviços de conserto de automóveis
trazendo a transparência necessária na estimativa de custos e reparos
Serviços de aluguel de carros
trazendo transparência entre cliente e locadora ao alugar um carro
Nossa capacidade
Pessoas
Equipes dedicadas e treinadas:
- Mais de 30,000 colaboradores para criação de dados, rotulagem e controle de qualidade
- Equipe de gerenciamento de projetos credenciada
- Equipe de desenvolvimento de produto experiente
- Equipe de integração e terceirização de pool de talentos
Extração
A mais alta eficiência do processo é garantida com:
- Processo robusto 6 Sigma Stage-Gate
- Uma equipe dedicada de black belts 6 Sigma - Principais proprietários de processos e conformidade de qualidade
- Melhoria Contínua e Feedback Loop
Plataforma
A plataforma patenteada oferece benefícios:
- Plataforma ponta a ponta baseada na web
- Qualidade impecável
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- Entrega perfeita
Por que Shaip?
Força de trabalho gerenciada para controle, confiabilidade e produtividade completos
Uma plataforma poderosa que suporta diferentes tipos de anotações
Precisão mínima de 95% assegurada para qualidade superior
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