विश्व-अग्रणी एआई उत्पाद बनाने के लिए टीमों को सशक्त बनाना।
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।
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।
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।
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।
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।
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।
एक बार डेटा एनोटेट हो जाने के बाद उसे खंडित या वर्गीकृत किया जा सकता है:
मेटाडेटा के साथ 55-पहिया वाहनों की 1000k एनोटेटेड छवियां (2 प्रति मॉडल)।
मेटाडेटा के साथ तिपहिया वाहनों की 82 हजार एनोटेटेड छवियां (1000 प्रति मॉडल)।
32k एनोटेट छवियां (मेटाडेटा के साथ)
क्षतिग्रस्त चार पहिया वाहन.
भारत और उत्तरी अमेरिका क्षेत्रों से मामूली क्षति वाली कारों के 5.5 हजार वीडियो
शैप के उच्च-गुणवत्ता वाले डेटा पर निर्मित एक एमएल मॉडल मदद कर सकता है
जो ऑटोमोबाइल बीमा के लिए मशीन लर्निंग मॉडल बनाते हैं
धोखाधड़ी को रोककर और हामीदारी प्रक्रिया को तेज़ करके
लागत अनुमान और मरम्मत में आवश्यक पारदर्शिता लाकर
कार किराए पर लेते समय ग्राहक और किराये की कंपनी के बीच पारदर्शिता लाकर
समर्पित एवं प्रशिक्षित टीमें:
उच्चतम प्रक्रिया दक्षता का आश्वासन दिया जाता है:
पेटेंट किया गया प्लेटफ़ॉर्म लाभ प्रदान करता है:
समर्पित एवं प्रशिक्षित टीमें:
उच्चतम प्रक्रिया दक्षता का आश्वासन दिया जाता है:
पेटेंट किया गया प्लेटफ़ॉर्म लाभ प्रदान करता है:
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 से अधिक देशों में वैश्विक परियोजनाएँ
एंटरप्राइज़-ग्रेड एसएलए
अपनी श्रेणी में सर्वश्रेष्ठ वास्तविक जीवन ड्राइविंग डेटा सेट
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