A Shaip agora faz parte do ecossistema da Ubiquity: a mesma equipe, agora com recursos ampliados para dar suporte aos clientes em grande escala.
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Colete, anote e segmente conjuntos de dados de vídeo e imagem para treinamento de modelo
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
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.
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.
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.
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.
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.
Uma vez anotados os dados os mesmos podem ser segmentados ou classificados como:
55 mil imagens anotadas (1000 por modelo) de veículos de 2 rodas junto com metadados.
82 mil imagens anotadas (1000 por modelo) de veículos de 3 rodas junto com metadados
32k imagens anotadas (junto com metadados) de
veículos de 4 rodas danificados.
5.5 mil vídeos de carros com danos menores nas regiões da Índia e da América do Norte
Um modelo de ML baseado em dados de alta qualidade da Shaip pode ajudar
que constroem modelos de aprendizado de máquina para seguros de automóveis
prevenindo fraudes e agilizando o processo de subscrição
trazendo a transparência necessária na estimativa de custos e reparos
trazendo transparência entre cliente e locadora ao alugar um carro
Equipes dedicadas e treinadas:
A mais alta eficiência do processo é garantida com:
A plataforma patenteada oferece benefícios:
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
Projetos globais em mais de 60 países
SLAs de nível empresarial
Os melhores conjuntos de dados de condução da vida real da categoria
Capacitando equipes para construir produtos de IA líderes mundiais.
