自動車保険のAIは、車両の損傷をすばやく推定する大きな可能性を秘めています。 AIアルゴリズムの進歩により、手動で行われる評価は過去のものになります。 従来、損傷の評価は、時間がかかり、人為的ミスが発生しやすく、不正確なコスト見積もりにつながる複数の関係者によって実行されていました。
産業：
185.98年の世界の自動車衝突修理市場規模は2020億米ドルでした。これは、次のCAGRで拡大すると予想されます。 2.1% 2021から2028します。
産業：
米国の自動車衝突修理市場規模は33.75年に2018億米ドルと評価され、CAGRで成長すると予想されています。 1.5% 2019から2025へ
データ分析会社のVeriskによると、米国の自動車保険会社は、車両の損傷の検出と評価におけるエラーと情報の欠落により、年間29億ドルを失っています。
機械学習は、反復的な手動プロセスの自動化に関して広く採用されています。 AIは、次世代のテクノロジー、アルゴリズム、フレームワークを使用して、損傷した部品を特定して認識し、損傷の程度を評価し、必要な修理の種類を予測し、総コストを見積もるプロセスを理解できます。 これは、MLモデルをトレーニングするためのコンピュータービジョン用の画像/ビデオ注釈の助けを借りて達成できます。 MLモデルは、道路、天気、照明、速度、損傷の種類、事故の重大度、および交通量をより正確に考慮した迅速な検査プロセスをもたらす洞察を抽出、分析、および提供できます。
車両の損傷の検出と評価のために機械学習モデルをトレーニングするには、すべて高品質のトレーニングデータを調達することから始まり、データ注釈とデータセグメンテーションが続きます。
MLモデルのトレーニングには、関連する画像/動画データの膨大なセットが必要です。 さまざまなソースからのデータが多ければ多いほど、モデルは優れたものになります。 私たちは、壊れた自動車部品の画像をすでに多数持っている大手自動車保険会社と協力しています。 MLモデルをトレーニングするために、世界中から360°の角度で画像や動画を収集するお手伝いをします。
既製の車両画像データセット/車の画像データセットをライセンスして、機械学習モデルをトレーニングし、車両の損傷を正確に評価して、保険会社の損失を最小限に抑えながら保険金請求を予測します。
データが収集されると、システムはオブジェクトとシナリオを自動的に識別および分析して、現実世界の被害を評価する必要があります。 これは、データアノテーターが、MLモデルのトレーニングにさらに使用できる何千もの画像/ビデオに注釈を付けるのに役立つ場所です。
アノテーターは、バンパー、フェンダー、クォーターパネル、ドア、フード、エンジン、シート、ストレージ、トランクなど、車の外側/内側のパネルのへこみ、へこみ、または亀裂に注釈を付けるのに役立ちます。
データに注釈が付けられると、同じものを次のようにセグメント化または分類できます。
メタデータを含む55輪車の1000万枚の注釈付き画像（モデルごとに2枚）。
メタデータを含む82輪車の1000kの注釈付き画像（モデルごとに3）
32kの注釈付き画像（メタデータ付き）
損傷した四輪車。
インドと北アメリカの地域からの軽微な損害賠償のある車の5.5kビデオ
Shaipからの高品質データに基づいて構築されたMLモデルが役立ちます
自動車保険の機械学習モデルを構築する
詐欺を防ぎ、引受プロセスをスピードアップすることによって
コスト見積もりと修理に必要な透明性をもたらすことによって
レンタカーを借りる際に顧客とレンタル会社の間に透明性をもたらすことによって
専任の訓練を受けたチーム：
最高のプロセス効率が保証されます：
特許取得済みのプラットフォームには次のような利点があります。
完全な制御、信頼性、生産性のための管理された労働力
さまざまな種類の注釈をサポートする強力なプラットフォーム
最高品質を保証する最低95％の精度
60か国以上にわたるグローバルプロジェクト
エンタープライズグレードのSLA
クラス最高の実際の運転データセット
チームが世界をリードするAI製品を構築できるようにします。
