Voor een nicheverzekeraar die actief is in een medisch/gezondheidsdomein hebben we een voorspelling ontwikkeld op machine learning gebaseerd model om het risico van een economisch verlies in te schatten. Het machine learning-model is gebaseerd op neurale netwerken en gebouwd door het consumeren van historische medische gegevens gedurende vijf opeenvolgende jaren. Het ontwikkelde model presteerde aanzienlijk beter dan statistische benaderingen. Met dit model kon de klant zijn prijsbeleid optimaliseren, wat aanzienlijke besparingen opleverde.
Hoe kunstmatige intelligentie kan helpen bij risicobeheer
Technologie
Kern machinaal leren
Industrie
Verzekering
Potentiële industrieën
Financiën, bankwezen
Cliënt
Verzekeringsbedrijf
Samenvatting
Uitdaging
De klant, een systeemintegrator die overheidsprojecten uitvoerde, had een analysesysteem voor het wegverkeer nodig dat verschillende wegenentiteiten (auto's, voetgangers, fietsen, enz.) zou identificeren, volgen en verdere analyses zou uitvoeren, bijvoorbeeld het autotype, -model en -model identificeren. merk, kleur en andere. De belangrijkste uitdaging was het creëren van een robuust Data Science-systeem dat gemakkelijk overdraagbaar zou zijn naar verschillende cameratypes en gezichtspunten, en dat ook in verschillende omgevingen zou kunnen werken.
Oplossing van AI Superior
Het systeem dat we hebben ontwikkeld omvat meerdere analytische componenten:
- Detectie van wegentiteiten (auto's, voetgangers, fietsen, vrachtwagens, bussen, motorfietsen)
- Object volgen
- Schatting van de autosnelheid
- Kleurherkenning van auto's
- Autotype-, merk- en modelherkenning (7000+ unieke modellen)
- Kentekenherkenning en validatie
- Analyse van de verkeersintensiteit
- Anomaliedetectie (bijvoorbeeld een voetganger op een snelweg)
- Analyse van illegaal parkeren
De componenten zijn ontwikkeld als onafhankelijke modules, waardoor het hele systeem kan worden aangepast. De unieke kenmerken van het systeem zijn:
- Mogelijkheid om gedeeltelijk afgesloten objecten te detecteren en classificeren
- Identificeer het productiejaar van het automodel
- Ondersteunt de herkenning van bedrijfsvoertuigen
- Het kan worden aangepast aan verschillende verkeersomgevingen
- Maakt het mogelijk om te worden bijgewerkt met nieuwe automodellen
- Maakt meer functies mogelijk, bijvoorbeeld geavanceerde tracking of gebeurtenisdetectie
Resultaat en implicaties
Het Data Science System is ingezet door de gemeente van een stad en draait 24/7 met succes en bestrijkt honderden camera's.