मोटर वाहन बीमा

ऑटोमोटिव उद्योग के लिए कार क्षति का पता लगाना

डोमेन विशेषज्ञों द्वारा वीडियो और छवि डेटासेट एकत्रित, व्याख्या और खंडित करें

वाहन क्षति आकलन

फीचर्ड ग्राहक

विश्व-अग्रणी एआई उत्पादों के निर्माण के लिए टीमों को सशक्त बनाना।

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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) अब एक चर्चा नहीं है। यह उतना ही मुख्यधारा है जितना इसे मिलता है। डेटिंग ऐप्स से लेकर ऑटोमोटिव AI तक, हर तकनीकी तत्व में कृत्रिम बुद्धिमत्ता है, और ऑटोमोटिव बीमा अलग नहीं है

ऑटोमोटिव बीमा में एआई वाहन क्षति का शीघ्रता से अनुमान लगाने की महत्वपूर्ण क्षमता रखता है। जल्द ही एआई एल्गोरिदम में प्रगति के साथ, मैन्युअल रूप से किया गया मूल्यांकन अतीत की बात हो जाएगी। परंपरागत रूप से नुकसान का आकलन कई पार्टियों द्वारा किया जाता था जो समय लेने वाली, मानवीय त्रुटि के लिए अत्यधिक प्रवण थे, जिसके कारण गलत लागत अनुमान लगाया गया था।

उद्योग:

185.98 में वैश्विक ऑटोमोटिव टक्कर मरम्मत बाजार का आकार 2020 बिलियन अमरीकी डालर था। इसके सीएजीआर में विस्तार की उम्मीद है 2.1% तक 2021 से 2028 करने के लिए।

उद्योग:

यूएस ऑटोमोटिव टक्कर मरम्मत बाजार का आकार 33.75 में 2018 बिलियन अमरीकी डॉलर था और इसके सीएजीआर से बढ़ने की उम्मीद है 1.5% तक  2019 से 2025

डेटा एनालिटिक्स कंपनी वेरिस्क के अनुसार, यूएसए ऑटो बीमा कंपनियों को वाहन क्षति का पता लगाने और मूल्यांकन में त्रुटियों और छोड़ी गई जानकारी के कारण सालाना $ 29 बिलियन का नुकसान होता है।

कार डैमेज डिटेक्शन में AI कैसे मदद करता है 

जब दोहराए जाने वाली मैन्युअल प्रक्रियाओं को स्वचालित करने की बात आती है तो मशीन लर्निंग को व्यापक रूप से अपनाया गया है। अगली पीढ़ी की तकनीक, एल्गोरिदम और ढांचे के साथ, एआई क्षतिग्रस्त भागों की पहचान करने और पहचानने, क्षति की सीमा का आकलन करने, मरम्मत की आवश्यकता की भविष्यवाणी करने और कुल लागत का अनुमान लगाने की प्रक्रिया को समझ सकता है। यह एमएल मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए कंप्यूटर विजन के लिए इमेज/वीडियो एनोटेशन की मदद से हासिल किया जा सकता है। एमएल मॉडल एक त्वरित निरीक्षण प्रक्रिया में परिणाम निकालने, विश्लेषण और पेशकश कर सकते हैं जो सड़क, मौसम, प्रकाश व्यवस्था, गति, क्षति के प्रकार, दुर्घटना की गंभीरता और अधिक सटीकता के साथ यातायात को ध्यान में रखता है।

एक मजबूत एआई प्रशिक्षण डेटा बनाने के लिए कदम

वाहन क्षति का पता लगाने और मूल्यांकन के लिए अपने मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए, यह सब उच्च गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा की सोर्सिंग के साथ शुरू होता है, इसके बाद डेटा एनोटेशन और डेटा सेगमेंटेशन होता है।

डेटा संग्रहण

प्रशिक्षण एमएल मॉडल के लिए प्रासंगिक छवि/वीडियो डेटा के विशाल सेट की आवश्यकता होती है। विभिन्न स्रोतों से जितना अधिक डेटा होगा, मॉडल उतना ही बेहतर होगा। हम बड़ी कार बीमा कंपनियों के साथ काम करते हैं जिनके पास पहले से ही टूटे हुए कार के पुर्जों की कई छवियां हैं। हम आपके एमएल मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए दुनिया भर से 360° कोण वाले चित्र और/या वीडियो एकत्र करने में आपकी सहायता कर सकते हैं।

वाहन क्षति आकलन डेटा संग्रह
वाहन क्षति आकलन डेटा एनोटेशन

डेटा लाइसेंसिंग

वाहन क्षति का सही आकलन करने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए ऑफ-द-शेल्फ वाहन छवि डेटासेट/कार छवि डेटासेट लाइसेंस, ताकि बीमा कंपनियों के लिए नुकसान को कम करते हुए बीमा दावों की भविष्यवाणी की जा सके।

डेटा एनोटेशन

एक बार जब डेटा एकत्र हो जाता है तो सिस्टम को वास्तविक दुनिया में नुकसान का आकलन करने के लिए वस्तुओं और परिदृश्यों की स्वचालित रूप से पहचान और विश्लेषण करना चाहिए। यह वह जगह है जहां डेटा एनोटेटर आपको हजारों छवियों/वीडियो को एनोटेट करने में मदद करते हैं जिनका उपयोग एमएल मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए किया जा सकता है।

एनोटेटर्स आपको कार के बाहरी/आंतरिक पैनल से एक डेंट, डिंग, या दरार को एनोटेट करने में मदद कर सकते हैं जिसमें शामिल हैं: बंपर, फेंडर, क्वार्टर पैनल, दरवाजे, हुड, इंजन, सीटें, स्टोरेज, ट्रंक, आदि।

वाहन क्षति आकलन डेटा एनोटेशन
वाहन क्षति आकलन डेटा विभाजन

डेटा विभाजन

एक बार डेटा को एनोटेट करने के बाद उसे खंडित या वर्गीकृत किया जा सकता है:

  • नुकसान बनाम गैर-क्षतिग्रस्त
  • नुकसान पक्ष: सामने, पीछे, पीछे
  • क्षति की गंभीरता: मामूली, मध्यम, गंभीर
  • क्षति वर्गीकरण: बम्पर डेंट, डोर डेंट, ग्लास शैटर, हेडलैम्प टूटा हुआ, टेल लैंप टूटा हुआ, स्क्रैच, स्मैश, नो डैमेज आदि।

वाहन क्षति का पता लगाने वाले डेटासेट

क्षतिग्रस्त तिपहिया वाहन छवि डेटासेट

मेटाडेटा के साथ-साथ दोपहिया वाहनों की 55k एनोटेट इमेज (1000 प्रति मॉडल)।

क्षतिग्रस्त टू व्हीलर इमेज डेटासेट

  • उदाहरण: वाहन क्षति का पता लगाना
  • प्रारूप: छावियां
  • मात्रा: 55,000 +
  • एनोटेशन: हाँ

क्षतिग्रस्त तिपहिया वाहन छवि डेटासेट

मेटाडेटा के साथ-साथ 82-व्हीलर की 1000k एनोटेट इमेज (3 प्रति मॉडल)

क्षतिग्रस्त टू व्हीलर इमेज डेटासेट

  • उदाहरण: वाहन क्षति का पता लगाना
  • प्रारूप: छावियां
  • मात्रा: 82,000 +
  • एनोटेशन: हाँ

क्षतिग्रस्त तिपहिया वाहन छवि डेटासेट

क्षतिग्रस्त चौपहिया वाहनों की 32k एनोटेट इमेज (मेटाडेटा के साथ)।

क्षतिग्रस्त टू व्हीलर इमेज डेटासेट

  • उदाहरण: वाहन क्षति का पता लगाना
  • प्रारूप: छावियां
  • मात्रा: 32,000 +
  • एनोटेशन: हाँ

क्षतिग्रस्त वाहन (मामूली) वीडियो डेटासेट

भारत और उत्तरी अमेरिका क्षेत्रों से मामूली क्षति वाली कारों के 5.5k वीडियो

क्षतिग्रस्त वाहन (मामूली) वीडियो डेटासेट

  • उदाहरण: वाहन क्षति का पता लगाना
  • प्रारूप: वीडियो
  • मात्रा: 5,500 +
  • एनोटेशन: नहीं

जो लाभ?

शैप के उच्च-गुणवत्ता वाले डेटा पर निर्मित एक एमएल मॉडल मदद कर सकता है

एआई कंपनियां

एआई कंपनियां

जो ऑटोमोबाइल बीमा के लिए मशीन लर्निंग मॉडल बनाते हैं

बीमा कंपनियां

बीमा कंपनियां

धोखाधड़ी को रोकने और हामीदारी प्रक्रिया को तेज करने के द्वारा

कार मरम्मत सेवाएं

कार मरम्मत सेवाएं

लागत अनुमान और मरम्मत में आवश्यक पारदर्शिता लाकर

कार रेंटल सेवाएं

कार रेंटल सेवाएं

कार किराए पर लेते समय ग्राहक और रेंटल कंपनी के बीच पारदर्शिता लाकर

हमारी क्षमता

स्टाफ़

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समर्पित और प्रशिक्षित टीमें:

  • डेटा निर्माण, लेबलिंग और क्यूए के लिए 30,000+ सहयोगी
  • क्रेडेंशियल प्रोजेक्ट मैनेजमेंट टीम
  • अनुभवी उत्पाद विकास दल
  • टैलेंट पूल सोर्सिंग और ऑनबोर्डिंग टीम

प्रक्रिया

प्रक्रिया

उच्चतम प्रक्रिया दक्षता का आश्वासन दिया गया है:

  • मजबूत 6 सिग्मा स्टेज-गेट प्रक्रिया
  • 6 सिग्मा ब्लैक बेल्ट की एक समर्पित टीम - प्रमुख प्रक्रिया मालिक और गुणवत्ता अनुपालन
  • निरंतर सुधार और प्रतिक्रिया लूप

मंच

मंच

पेटेंट प्लेटफॉर्म लाभ प्रदान करता है:

  • वेब-आधारित एंड-टू-एंड प्लेटफॉर्म
  • त्रुटिहीन गुणवत्ता
  • तेज़ टाटा
  • निर्बाध डिलीवरी

शैप क्यों?

पूर्ण नियंत्रण, विश्वसनीयता और उत्पादकता के लिए प्रबंधित कार्यबल

एक शक्तिशाली मंच जो विभिन्न प्रकार के एनोटेशन का समर्थन करता है

बेहतर गुणवत्ता के लिए न्यूनतम 95% सटीकता सुनिश्चित की गई

60+ देशों में वैश्विक परियोजनाएं

एंटरप्राइज़-ग्रेड SLAs

बेस्ट-इन-क्लास रीयल-लाइफ ड्राइविंग डेटा सेट

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