팀이 세계 최고의 AI 제품을 구축할 수 있도록 지원합니다.
자동차 보험의 AI는 차량 손상을 신속하게 추정할 수 있는 상당한 잠재력을 가지고 있습니다. AI 알고리즘의 발전으로 곧 수동으로 수행되는 평가는 과거의 일이 될 것입니다. 전통적으로 손상 평가는 시간이 많이 걸리고 인적 오류가 발생하기 쉬운 여러 당사자에 의해 수행되어 부정확한 비용 추정으로 이어졌습니다.
데이터 분석 회사인 Verrisk에 따르면 미국 자동차 보험사는 차량 손상 감지 및 평가의 오류와 누락된 정보로 인해 연간 29억 달러의 손실을 보고 있습니다.
기계 학습은 반복적인 수동 프로세스 자동화와 관련하여 널리 채택되었습니다. AI는 차세대 기술, 알고리즘 및 프레임워크를 통해 손상된 부품을 식별 및 인식하고, 손상 정도를 평가하고, 필요한 수리 유형을 예측하고, 총 비용을 추정하는 프로세스를 이해할 수 있습니다. 이것은 ML 모델을 훈련하기 위한 Computer Vision용 Image/Video Annotation의 도움으로 달성할 수 있습니다. ML 모델은 도로, 날씨, 조명, 속도, 손상 유형, 사고 심각도 및 교통을 더 정확하게 고려하는 빠른 검사 프로세스를 가져오는 통찰력을 추출, 분석 및 제공할 수 있습니다.
차량 손상 감지 및 평가를 위해 기계 학습 모델을 훈련하려면 고품질 훈련 데이터를 소싱하는 것으로 시작하여 데이터 주석 및 데이터 분할이 뒤따릅니다.
ML 모델을 교육하려면 관련 이미지/비디오 데이터가 많이 필요합니다. 다른 소스의 데이터가 많을수록 모델이 더 좋습니다. 우리는 이미 고장난 자동차 부품의 수많은 이미지를 가지고 있는 대형 자동차 보험 회사와 협력합니다. 전 세계에서 360° 각도로 이미지 및/또는 비디오를 수집하여 ML 모델을 훈련하는 데 도움을 드릴 수 있습니다.
기성 차량 이미지 데이터 세트/자동차 이미지 데이터 세트에 라이선스를 부여하여 머신 러닝 모델을 교육하여 차량 손상을 정확하게 평가하여 보험 회사의 손실을 최소화하면서 보험 청구를 예측합니다.
데이터가 수집되면 시스템은 물체와 시나리오를 자동으로 식별하고 분석하여 현실 세계의 피해를 평가해야 합니다. 여기에서 데이터 주석자는 ML 모델을 훈련하는 데 사용할 수 있는 수천 개의 이미지/비디오에 주석을 추가하는 데 도움이 됩니다.
주석기는 범퍼, 펜더, 쿼터 패널, 도어, 후드, 엔진, 시트, 보관함, 트렁크 등을 포함하는 자동차의 외부/내부 패널에서 움푹 들어간 곳, 찌그러짐 또는 균열에 주석을 달 수 있도록 도와줍니다.
데이터에 주석이 추가되면 다음과 같이 세그먼트화하거나 분류할 수 있습니다.
메타데이터와 함께 이륜차에 대한 55개의 주석이 달린 이미지(모델당 1000개).
메타데이터와 함께 82륜차에 대한 1000개의 주석이 달린 이미지(모델당 3개)
32k개의 주석이 달린 이미지(메타데이터 포함)
4륜차가 파손되었습니다.
인도 및 북미 지역에서 경미한 손상을 입은 자동차의 5.5k 비디오
Shaip의 고품질 데이터를 기반으로 구축된 ML 모델은
자동차 보험을 위한 머신 러닝 모델 구축
사기를 방지하고 인수 프로세스를 가속화함으로써
비용 추정 및 수리에 필요한 투명성을 제공함으로써
렌터카 이용 시 고객과 렌탈업체 간의 투명성 확보
전담 및 훈련된 팀:
최고의 공정 효율성은 다음을 통해 보장됩니다.
특허 받은 플랫폼은 다음과 같은 이점을 제공합니다.
완벽한 제어, 안정성 및 생산성을 위한 관리 인력
다양한 유형의 주석을 지원하는 강력한 플랫폼
우수한 품질을 위해 최소 95% 정확도 보장
60개 이상의 국가에 걸친 글로벌 프로젝트
엔터프라이즈급 SLA
동급 최고의 실생활 주행 데이터 세트
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