Empowering Teams fir weltwäit féierend AI Produkter ze bauen.
AI an der Autosversécherung hält bedeitend Potenzial fir séier Gefierschued ze schätzen. Geschwënn mam Fortschrëtt an AI Algorithmen wier d'Bewäertung manuell eng Saach vun der Vergaangenheet. Traditionell gouf d'Schiedsbewäertung vu ville Parteien duerchgefouert, déi Zäitopwendeg waren, héich ufälleg fir mënschleche Feeler, wat zu ongenaue Käschteestimatioune gefouert huet.
Geméiss Verisk - a Data Analytics Co., verléieren d'USA Autosversécherer $ 29 Milliarde jäerlech wéinst Feeler an ewechgeloossen Informatioun bei der Erkennung an der Bewäertung vum Gefierschued
Machine Learning huet verbreet Adoptioun gesinn wann et drëm geet repetitive manuelle Prozesser ze automatiséieren. Mat Next-Gen Technologie, Algorithmen, a Kaderen, kann AI de Prozess vun der Identifikatioun an der Unerkennung vun beschiedegten Deeler verstoen, d'Ausmooss vum Schued bewäerten, d'Aart vun der Reparatur virauszesoen an d'Gesamtkäschte schätzen. Dëst kann erreecht ginn mat der Hëllef vu Bild / Video Annotatioun fir Computer Visioun fir ML Modeller ze trainéieren. D'ML Modeller kënnen extrahéieren, analyséieren an Abléck ubidden, déi zu engem schnelle Inspektiounsprozess resultéieren, deen d'Strooss, d'Wieder, d'Beliichtung, d'Geschwindegkeet, d'Schiedsart, d'Gravitéit vum Accident an de Verkéier mat méi Genauegkeet berécksiichtegt.
Fir Är Machine Learning Modeller fir Gefierer Schued Detektioun a Bewäertung ze trainéieren, fänkt alles mat der Quell vun héichqualitativen Trainingsdaten un, gefollegt vun Dateannotatioun an Data Segmentatioun.
Lizenz off-the-shelf Gefiererbilddataset / Autobilddataset fir Maschinnléiermodeller ze trainéieren fir Gefierschued präzis ze bewäerten, fir Versécherungsfuerderunge virauszesoen wärend de Verloscht fir d'Versécherungsgesellschaften miniméiert.
Wann d'Donnéeë gesammelt sinn, soll de System automatesch Objeten an Szenarie identifizéieren an analyséieren fir d'Schued an der realer Welt ze bewäerten. Dëst ass wou Datenannotatoren Iech hëllefen Dausende vu Biller / Videoen ze annotéieren déi weider kënne benotzt ginn fir ML Modeller ze trainéieren.
D'Annotateuren kënnen Iech hëllefen en Dent, Ding oder Rëss vun de baussenzegen / bannenzege Paneele vum Auto annotéieren, déi enthält: Bumpers, Fender, Véierplacke, Dieren, Hood, Motor, Sëtzer, Lagerung, Trunks, etc.
Wann d'Donnéeën annotéiert sinn, kënnen déiselwecht segmentéiert oder klasséiert ginn als:
55k annotéiert Biller (1000 pro Modell) vun 2-Wheelers zesumme mat Metadaten.
82k annotéiert Biller (1000 pro Modell) vun 3-Wheelers zesumme mat Metadaten
32k annotéiert Biller (zesumme mat Metadaten) vun
beschiedegt 4 wheelers.
5.5k Videoe vun Autoen mat klenge Schued aus Indien an Nordamerika Regiounen
En ML Modell gebaut op héichqualitativ Daten vu Shaip kann hëllefen
déi Maschinn Léieren Modeller fir Autosversécherung bauen
andeems Dir Bedruch verhënnert an den Underwriting-Prozess beschleunegt
andeems Dir déi erfuerderlech Transparenz an der Käschteschätzung a Reparaturen erabréngt
andeems Dir Transparenz tëscht Client a Locatiounsfirma bréngt beim Loyer vun engem Auto
Engagéiert an trainéiert Teams:
Déi héchste Prozesseffizienz gëtt geséchert mat:
Déi patentéiert Plattform bitt Virdeeler:
Engagéiert an trainéiert Teams:
Déi héchste Prozesseffizienz gëtt geséchert mat:
Déi patentéiert Plattform bitt Virdeeler:
Managed Aarbechtskräfte fir komplett Kontroll, Zouverlässegkeet & Produktivitéit
Eng mächteg Plattform déi verschidden Aarte vun Annotatiounen ënnerstëtzt
Minimum 95% Genauegkeet assuréiert fir super Qualitéit
Globale Projeten iwwer 60+ Länner
Enterprise-Schouljoer SLAs
Beschte-an-Klass real-Liewen Fuert Datesets
Prett d'Kraaft vun AI ze profitéieren? Mellt Iech un!
