Annotation d'images d'assurance pour le traitement des réclamations, l'évaluation des dommages et la détection des fraudes
Annotation d'images d'assurance pour le traitement des réclamations
Conçu pour les équipes qui expédient de l'IA médicale qui ont besoin de documents étiquetés fiables. Vous bénéficiez de cadres de sélection, de masques de segmentation et de points clés, de directives d'étiquetage stables et d'une assurance qualité que vous pouvez auditer, sans ralentir votre feuille de route. L'annotation des images d'assurance pour le traitement des réclamations est fournie avec des flux de travail sécurisés et des rapports cohérents, du projet pilote à la production.
Annotation visuelle de haute précision des dommages causés aux véhicules, aux maisons et aux structures sinistrées.
Prise en charge de l'estimation automatique des réparations, du triage des réclamations et des flux de travail de détection des fraudes.
Annotation contrôlée par la qualité alignée sur les normes d'assurance et les classifications de gravité.
Le traitement des réclamations basé sur l'image est en train de devenir une composante essentielle des opérations d'assurance modernes. Les modèles d'IA entraînés sur des images étiquetées de haute qualité peuvent détecter les dommages causés aux véhicules, évaluer l'impact structurel sur les maisons, évaluer la gravité des catastrophes, estimer les coûts de réparation et identifier les incohérences. DataVLab fournit des services d'annotation d'images d'assurance aux sociétés d'automatisation des sinistres, aux plateformes d'inspection des véhicules, aux fournisseurs de risques matériels et aux systèmes d'IA d'évaluation des dommages.
Nos annotateurs suivent des directives structurées concernant les catégories de dommages, les niveaux de gravité, l'identification des pièces, les différences matérielles, le contexte environnemental et les comparaisons avant/après. Nous prenons en charge les cadres de délimitation, la segmentation des instances, les points-clés, l'annotation de gravité, la classification des pièces, l'étiquetage des fissures et des bosses, la segmentation des incendies et des dégâts d'eau, la détection des débris, le balisage contextuel météorologique et la validation des métadonnées photographiques.
Le contrôle qualité comprend un examen visuel en plusieurs étapes, des contrôles de cohérence de la gravité, une validation par comparaison d'images croisées, l'application de règles pour les catégories de dommages et des contrôles de cohérence visuelle entre des images appariées.
Comment DataVLab soutient le traitement des réclamations basé sur des images
Nous proposons des flux de travail d'annotation structurés qui améliorent la précision de la détection des dommages et des modèles d'évaluation automatisés.
Annotation des dommages causés au véhicule
Étiquetage des bosses, des fissures, des éraflures et des zones d'impact
Nous annotons les types de dommages et les pièces concernées pour faciliter la prévision des coûts de réparation et le triage automatique des réclamations automobiles.
Dommages matériels et structurels
Étiquetage des dommages liés au feu, à l'eau, à la grêle et aux tempêtes
Nous segmentons les régions endommagées, les structures effondrées, les impacts sur les toits et la dégradation des matériaux pour les flux de travail de l'assurance des biens.
Comparaison d'images avant et après
Détection de nouveaux dommages et validation des sinistres
Nous comparons des séries d'images pour identifier les divergences, les nouveaux dommages ou les incohérences.
Contexte de la scène et annotation des dangers
Soutenir la reconstruction et l'analyse de la responsabilité
Nous étiquetons les débris, les traces de dérapage, l'éclairage, les conditions météorologiques, les éléments de la route et la composition des scènes.
Classification de gravité des dommages
Attribution de niveaux de gravité aux zones touchées
Nous classons les dommages de mineurs à graves afin de faciliter les estimations automatisées et l'allocation des ressources.
Étiquetage des indicateurs de fraude
Identifier les incohérences dans les preuves d'images
Nous annotons des motifs suspects tels que des arrière-plans répétés, un éclairage irrégulier, des bords manipulés ou des horodatages incompatibles.
Discover How Our Process Works
Définition du projet
Échantillonnage et étalonnage
Annotation
Contrôles qualité
Livraison
Déouvrez les différents secteurs d'application
Nous proposons des solutions à différents secteurs d'activité, garantissant des annotations de haute qualité adaptées à vos besoins spécifiques.
Nous fournissons des services d'annotation de haute qualité pour améliorer les performances de votre IA
Annotation image optimisée
Jusqu'à 10 fois plus rapide
Accélérez votre formation à l'IA grâce à des flux de travail d'annotation à haute vitesse qui surpassent les processus traditionnels.
Assisté par IA
Intégration parfaite de l'expertise manuelle et de la précision automatisée pour une qualité d'annotation supérieure.
Contrôles qualité avancés
Protocoles de contrôle qualité sur mesure pour garantir des annotations sans erreur par projet.
Hautement spécialisé
Travaillez avec des annotateurs formés par le secteur qui apportent des connaissances spécifiques à chaque domaine à chaque jeu de données.
Externalisation éthique
Des conditions de travail équitables et des processus transparents pour garantir un étiquetage responsable et de haute qualité des données.
Une expertise éprouvée
Un palmarès de succès dans de nombreux secteurs, fournissant des données de formation fiables et efficaces en matière d'IA.
Solutions évolutives
Des flux de travail personnalisés conçus pour s'adapter aux besoins de votre projet, qu'il s'agisse de petits ensembles de données ou de modèles d'IA au niveau de l'entreprise.
Une équipe globale
Un réseau global d'annotateurs qualifiés et de spécialistes de l'IA dédiés à la précision et à l'excellence.
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