विश्वको अग्रणी एआई उत्पादनहरु को निर्माण टीमहरु लाई सशक्त बनाउन।
अटोमोटिभ इन्सुरेन्समा एआईले सवारी साधनको क्षतिको तुरुन्तै अनुमान लगाउने महत्वपूर्ण क्षमता राख्छ। चाँडै एआई एल्गोरिदममा प्रगतिको साथ, म्यानुअल रूपमा गरिएको मूल्याङ्कन विगतको कुरा हुनेछ। परम्परागत रूपमा क्षतिको मूल्याङ्कन धेरै पक्षहरूद्वारा गरिएको थियो जुन समय-उपभोग गर्ने, मानव त्रुटिको उच्च जोखिममा रहेको थियो, जसले गर्दा गलत लागत अनुमानहरू निम्त्याउँछन्।
Verisk - एक डाटा एनालिटिक्स co. का अनुसार, USA अटो बीमाकर्ताहरूले वाहन क्षति पत्ता लगाउने र मूल्याङ्कनमा त्रुटिहरू र छुटेको जानकारीका कारण वार्षिक रूपमा $ 29 बिलियन गुमाउँछन्।
दोहोरिने म्यानुअल प्रक्रियाहरूलाई स्वचालित बनाउने कुरामा मेसिन लर्निङले व्यापक रूपमा अपनाएको देखेको छ। नेक्स्ट-जेन टेक्नोलोजी, एल्गोरिदम, र फ्रेमवर्कको साथ, एआईले क्षतिग्रस्त भागहरू पहिचान र पहिचान गर्ने प्रक्रिया बुझ्न सक्छ, क्षतिको मात्रा मूल्याङ्कन गर्न, आवश्यक प्रकारको मर्मतको भविष्यवाणी गर्न, र कुल लागत अनुमान गर्न सक्छ। यो एमएल मोडेलहरूलाई तालिम दिन कम्प्युटर दृष्टिको लागि छवि/भिडियो एनोटेसनको मद्दतले प्राप्त गर्न सकिन्छ। ML मोडेलहरूले निकाल्न, विश्लेषण गर्न, र अन्तर्दृष्टिहरू प्रस्ताव गर्न सक्छन् जसले द्रुत निरीक्षण प्रक्रियामा परिणाम दिन्छ जसले सडक, मौसम, प्रकाश, गति, क्षतिको प्रकार, दुर्घटनाको गम्भीरता, र अधिक सटीकताका साथ ट्राफिकलाई ध्यानमा राख्छ।
सवारीसाधनको क्षति पत्ता लगाउने र मूल्याङ्कनका लागि तपाईंको मेसिन लर्निङ मोडेलहरूलाई तालिम दिन, यो सबै उच्च-गुणस्तरको तालिम डाटा सोर्सिङबाट सुरु हुन्छ, त्यसपछि डाटा एनोटेसन र डाटा विभाजन।
एमएल मोडेलहरूलाई तालिम दिन सान्दर्भिक छवि/भिडियो डेटाको ठूलो सेट चाहिन्छ। विभिन्न स्रोतहरूबाट जति धेरै डाटा, राम्रो मोडेल हुनेछ। हामी ठूला कार बीमा कम्पनीहरूसँग काम गर्छौं जससँग पहिले नै भाँचिएको कार पार्ट्सका धेरै छविहरू छन्। हामी तपाईंलाई तपाईंको ML मोडेलहरू तालिम दिन विश्वभरबाट 360° कोणको साथ छविहरू र/वा भिडियोहरू सङ्कलन गर्न मद्दत गर्न सक्छौं।
लाइसेन्स अफ-द-सेल्फ सवारी साधन छवि डेटासेट/कार छवि डेटासेट मेसिन लर्निङ मोडेलहरूलाई गाडीको क्षतिको सही मूल्यांकन गर्न तालिम दिनुहोस्, ताकि बीमा कम्पनीहरूको लागि नोक्सान कम गर्दै बीमा दाबीहरू भविष्यवाणी गर्न सकिन्छ।
एकपटक डाटा सङ्कलन भएपछि प्रणालीले वास्तविक संसारमा भएको क्षतिको मूल्याङ्कन गर्न वस्तुहरू र परिदृश्यहरूलाई स्वचालित रूपमा पहिचान र विश्लेषण गर्नुपर्छ। यो जहाँ डाटा एनोटेटरहरूले तपाईंलाई हजारौं छविहरू/भिडियोहरू एनोटेट गर्न मद्दत गर्छन् जुन ML मोडेलहरूलाई तालिम दिन प्रयोग गर्न सकिन्छ।
एनोटेटरहरूले तपाईंलाई कारको बाहिरी/आन्तरिक प्यानलहरूबाट डेन्ट, डिंग, वा क्र्याक एनोटेट गर्न मद्दत गर्न सक्छन् जसमा: बम्परहरू, फन्डरहरू, क्वार्टर प्यानलहरू, ढोकाहरू, हुडहरू, इन्जिनहरू, सिटहरू, भण्डारण, ट्रङ्कहरू, आदि।
एकचोटि डेटा एनोटेट भएपछि यसलाई खण्ड वा वर्गीकृत गर्न सकिन्छ:
55k एनोटेटेड छविहरू (1000 प्रति मोडेल) मेटाडेटा सहित 2-व्हीलरहरूको।
मेटाडेटा सहित 82-व्हीलरहरूको 1000k एनोटेटेड छविहरू (3 प्रति मोडेल)
३२ हजार एनोटेट गरिएका तस्बिरहरू (मेटाडेटा सहित)
क्षतिग्रस्त ४ पाङ्ग्रे सवारी साधनहरू।
भारत र उत्तरी अमेरिका क्षेत्रहरु बाट मामूली क्षति संग कार को 5.5k भिडियो
Shaip बाट उच्च-गुणस्तर डाटामा निर्मित एमएल मोडेलले मद्दत गर्न सक्छ
जसले अटोमोबाइल बीमाको लागि मेसिन लर्निङ मोडेलहरू निर्माण गर्दछ
धोखाधडी रोक्न र अण्डरराइटिङ प्रक्रियाको गतिमा
लागत अनुमान र मर्मतमा आवश्यक पारदर्शिता ल्याएर
कार भाडामा लिँदा ग्राहक र भाडा कम्पनी बीच पारदर्शिता ल्याएर
समर्पित र प्रशिक्षित टोलीहरू:
उच्चतम प्रक्रिया दक्षता सुनिश्चित गरिएको छ:
पेटेन्ट प्लेटफर्मले फाइदाहरू प्रदान गर्दछ:
पूर्ण नियन्त्रण, विश्वसनीयता र उत्पादकताको लागि व्यवस्थित कार्यबल
विभिन्न प्रकारका एनोटेसनहरूलाई समर्थन गर्ने शक्तिशाली प्लेटफर्म
उच्च गुणस्तरको लागि न्यूनतम 95% शुद्धता सुनिश्चित गरियो
60+ देशहरूमा विश्वव्यापी परियोजनाहरू
इन्टरप्राइज-ग्रेड SLAs
बेस्ट-इन-क्लास वास्तविक जीवन ड्राइभिङ डेटा सेट
AI को शक्तिको लाभ उठाउन तयार हुनुहुन्छ? सम्पर्कमा रहनुहोस्!
