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Capacitando equipes para construir produtos de IA líderes mundiais.
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
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
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