मोटर वाहन बीमा
ऑटोमोटिव उद्योग के लिए कार क्षति का पता लगाना
डोमेन विशेषज्ञों द्वारा वीडियो और छवि डेटासेट एकत्र करें, एनोटेट करें और सेगमेंट करें
विशेष रुप से प्रदर्शित ग्राहक
विश्व-अग्रणी एआई उत्पाद बनाने के लिए टीमों को सशक्त बनाना।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) अब चर्चा का विषय नहीं रह गया है। यह उतनी ही मुख्यधारा है जितनी इसे मिलती है। डेटिंग ऐप्स से लेकर ऑटोमोटिव एआई तक, हर तकनीकी तत्व में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक अंश है, और ऑटोमोटिव बीमा भी इससे अलग नहीं है
ऑटोमोटिव बीमा में एआई वाहन क्षति का तुरंत 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 क्षति का आकलन कई पक्षों द्वारा किया जाता था जिसमें समय लगता था, मानवीय त्रुटि की अत्यधिक संभावना होती थी, जिससे लागत का गलत अनुमान लगाया जाता था।
उद्योग:
185.98 में वैश्विक ऑटोमोटिव टक्कर मरम्मत बाजार का आकार 2020 बिलियन अमेरिकी डॉलर था। इसके सीएजीआर में विस्तार होने की उम्मीद है 2.1% तक 2021 से 2028 करने के लिए।
उद्योग:
अमेरिकी ऑटोमोटिव टक्कर मरम्मत बाजार का आकार 33.75 में 2018 बिलियन अमेरिकी डॉलर था और इसके सीएजीआर से बढ़ने की उम्मीद है 1.5% तक 2019 से 2025
डेटा एनालिटिक्स कंपनी वेरिस्क के अनुसार, यूएसए ऑटो बीमाकर्ताओं को वाहन क्षति का पता लगाने और मूल्यांकन में त्रुटियों और छोड़ी गई जानकारी के कारण सालाना 29 अरब डॉलर का नुकसान होता है।
एआई कार क्षति का पता लगाने में कैसे मदद करता है
जब दोहरावदार 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 फ्रेमवर्क के साथ, एआई क्षतिग्रस्त हिस्सों की पहचान करने, क्षति की सीमा का आकलन करने, आवश्यक मरम्मत के प्रकार की भविष्यवाणी करने और कुल लागत का अनुमान लगाने की प्रक्रिया को समझ सकता है। इसे एमएल मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए कंप्यूटर विज़न के लिए इमेज/वीडियो एनोटेशन की मदद से हासिल किया जा सकता है। एमएल मॉडल अंतर्दृष्टि निकाल सकते हैं, विश्लेषण कर सकते हैं और पेश कर सकते हैं जिसके परिणामस्वरूप त्वरित निरीक्षण प्रक्रिया होती है जो सड़क, मौसम, प्रकाश व्यवस्था, गति, क्षति के प्रकार, दुर्घटना की गंभीरता और यातायात को अधिक सटीकता के साथ ध्यान में रखती है।
एक मजबूत एआई प्रशिक्षण डेटा बनाने के लिए कदम
वाहन क्षति का पता लगाने और आकलन के लिए अपने मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए, यह सब उच्च गुणवत्ता वाले प्रशिक्षण डेटा के स्रोत से शुरू होता है, इसके बाद डेटा एनोटेशन और डेटा विभाजन होता है।
डेटा संग्रहण
प्रशिक्षण एमएल मॉडल के लिए प्रासंगिक छवि/वीडियो डेटा के एक 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 भागों की कई छवियां हैं। हम आपके एमएल मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए दुनिया भर से 360° कोण वाली छवियां और/या वीडियो एकत्र करने में आपकी सहायता कर सकते हैं।
डेटा लाइसेंसिंग
वाहन क्षति का सटीक आकलन करने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए ऑफ-द-शेल्फ वाहन छवि डेटासेट/कार छवि डेटासेट को लाइसेंस दें, ताकि बीमा कंपनियों के लिए नुकसान को कम करते हुए बीमा दावों की भविष्यवाणी की जा सके।
डेटा एनोटेशन
एक बार डेटा एकत्र हो जाने के बाद सिस्टम को वास्तविक दुनिया में नुकसान का आकलन करने के लिए स्वचालित रूप से वस्तुओं और परिदृश्यों की 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 आगे एमएल मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए किया जा सकता है।
एनोटेटर आपको कार के बाहरी/आंतरिक पैनल से 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 इत्यादि।
डेटा विभाजन
एक बार डेटा एनोटेट हो जाने के बाद उसे खंडित या वर्गीकृत किया जा सकता है:
- क्षति बनाम गैर-क्षतिग्रस्त
- क्षति पक्ष: सामने, पीछे, पीछे
- क्षति की गंभीरता: मामूली, मध्यम, गंभीर
- क्षति वर्गीकरण: बम्पर में सेंध, दरवाज़े में सेंध, कांच का टूटना, हेडलैम्प टूटा, टेल लैंप टूटा, खरोंच, तोड़-फोड़, कोई क्षति नहीं, आदि।
वाहन क्षति का पता लगाने वाले डेटासेट
क्षतिग्रस्त दोपहिया वाहन छवि डेटासेट
मेटाडेटा के साथ 55-पहिया वाहनों की 1000k एनोटेटेड छवियां (2 प्रति मॉडल)।
- उदाहरण: वाहन क्षति का पता लगाना
- प्रारूप: छावियां
- मात्रा: 55,000 +
- एनोटेशन: हाँ
क्षतिग्रस्त दोपहिया वाहन छवि डेटासेट
मेटाडेटा के साथ तिपहिया वाहनों की 82 हजार एनोटेटेड छवियां (1000 प्रति मॉडल)।
- उदाहरण: वाहन क्षति का पता लगाना
- प्रारूप: छावियां
- मात्रा: 82,000 +
- एनोटेशन: हाँ
क्षतिग्रस्त दोपहिया वाहन छवि डेटासेट
क्षतिग्रस्त चार पहिया वाहनों की 32k एनोटेटेड छवियां (मेटाडेटा के साथ)।
- 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 5.5 हजार वीडियो
- 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 कंपनियाँ
जो ऑटोमोबाइल बीमा के लिए मशीन लर्निंग मॉडल बनाते हैं
बीमा कंपनियां
धोखाधड़ी को रोककर और हामीदारी प्रक्रिया को तेज़ करके
कार मरम्मत सेवाएं
लागत अनुमान और मरम्मत में आवश्यक पारदर्शिता लाकर
कार रेंटल सेवाएं
कार किराए पर लेते समय ग्राहक और किराये की कंपनी के बीच पारदर्शिता लाकर
हमारी क्षमता
स्टाफ़
समर्पित एवं प्रशिक्षित टीमें:
- डेटा निर्माण, लेबलिंग और क्यूए के लिए 30,000+ सहयोगी
- प्रमाणित परियोजना प्रबंधन टीम
- अनुभवी उत्पाद विकास टीम
- टैलेंट पूल सोर्सिंग एवं ऑनबोर्डिंग टीम
प्रक्रिया
उच्चतम प्रक्रिया दक्षता का आश्वासन दिया जाता है:
- मजबूत 6 सिग्मा स्टेज-गेट प्रक्रिया
- 6 सिग्मा ब्लैक बेल्ट की एक समर्पित टीम - मुख्य प्रक्रिया मालिक और गुणवत्ता अनुपालन
- सतत सुधार एवं फीडबैक लूप
मंच
पेटेंट किया गया प्लेटफ़ॉर्म लाभ प्रदान करता है:
- वेब-आधारित एंड-टू-एंड प्लेटफ़ॉर्म
- त्रुटिहीन गुणवत्ता
- तेज़ TAT
- निर्बाध वितरण
क्यों शाप?
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
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