AI、データ アノテーション、保険業界
コンピュータービジョンベースのAIモデル 世界経済のあらゆる部分に革命を起こしている最中です。このテクノロジーにより、さまざまなサービスやプロセスが自動化され、大幅なコスト削減と時間の節約につながると期待されています。保険は、マシン ビジョンの恩恵を最も受けられる分野の 1 つです。自動化システムは、保険金請求と資産の分析方法を変革します。ただし、コンピューター ビジョンのすべてのインスタンスと同様、保険 AI プロジェクトのパフォーマンスは、優れたビデオとトレーニング画像の利用可能性に依存します。トレーニング データを独自に作成および編集する企業は、膨大な作業に直面することになります。業界リーダーの多くは、Labelify などの熟練したサービス プロバイダーにアノテーションをアウトソーシングすることを選択しています。
このブログでは、保険業界における AI の素晴らしい可能性を探っていきます。また、データの注釈が将来の AI の開発にどのように役立つかについても説明します。
自動評価
保険の査定や資産価値の査定、保険金の査定は人間が行うには多大な労力と経験が必要です。不動産の価値を手動で評価するプロセスでは、人間がその場所に行って不動産全体を検査する必要があります。 AI はプロセスを部分的に自動化し、大幅にスピードアップできます。このテクノロジーの具体的な用途には次のようなものがあります。
衛星画像を利用して不動産の保険適用範囲を評価する: AIモデル 画像を使用して、不動産の総面積を正確に計算できます。また、構造物がどのような材料で作られているか、水や木への近さ、さらには不動産のリスクプロファイルに影響を与えるその他の無数の変数を判断することもできます。
保険金請求の調査と処理 コンピュータ ビジョン システムは、自動車事故の余波などの画像を調べて、損害の見積もりを迅速に作成できます。保険金請求の即時処理により、大規模な保険会社の業務が大幅に効率化され、エラーのリスクが軽減されます。
注釈を利用して
このテクノロジーが保険の可能性を最大限に活用できるようにするには、AI 開発者は機械学習アルゴリズムに信頼できる多様な情報を提供する必要があります。システムは、無限に複雑な現実世界の環境におけるさまざまなシナリオやオブジェクトを認識し、分析する必要があります。このレベルの複雑さを反映したトレーニング データセットを作成することは、多くの企業を率いる研究者にとって圧倒される可能性があり、そのことが主な目的を忘れさせる原因になります。専門的なアノテーション サービスを使用すると、保険 AI イノベーターにいくつかの利点がもたらされる可能性があります。
データの作成と収集 信頼性の高いオペレーティング AI システムを構築するには、企業はさまざまなデータにアクセスする必要があります。ただし、多くの場合、オープンソース アーカイブや Web スクレイピングで適切なデータを見つけるのは困難です。プロフェッショナルなアノテーション サービスは、利用可能な最先端のデータ収集ツールにアクセスでき、社内スタジオを使用してカスタム データセットを開発することもできます。
注釈ツール: 画像の注釈の精度は、最終的なモデルの効率にとって非常に重要です。これらのサービスをアウトソーシングすることで、企業は独自の注釈プラットフォームにアクセスできるようになります。これらのツールは、さまざまな注釈技術が正確に実装されていることを確認します。ソフトウェアに組み込まれたプロジェクト管理システムにより、ラベル付けプロセスが効率的に行われることも保証されます。
管理されたチーム Labelify などのプロのアノテーション会社は、アノテーション専門家のチームを使用して高品質のデータセットを保証します。注釈タスクは熟練したマネージャーが管理できるため、AI 企業の負担が軽減されます。中央に配置されたオペレーターのチームは、データ要件の変化やトラブルシューティングにも迅速に対応できます。
保険AIのアノテーションサービス
Labelify は、高品質のアノテーション サービスを提供する大手サプライヤーです。 Labelify は、最先端のテクノロジーとアノテーション スペシャリストの専門家チームを組み合わせることで、AI プロジェクトを改善するトレーニング データを提供できます。今すぐチームメンバーに連絡して、個人的なデモンストレーションを手配してください。
