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CapeAnalytics
自动从地理空间图像提取恰当属性数据的智能平台
成立时间：2014年 | 融资信息：战略投资
美国人工智能自动化财产承保平台，开发了一个云平台获取地理图像，包括户外图片和卫星图片，利用地理空间图像、计算机视觉和机器学习即时和自动提取专有属性数据。这些数据形成了我们提供全面的数据和分析解决方案的基础, 通过 API 瞬间提供，以此帮助保险公司为用户提供更准确的报价。
官方网站：http://capeanalytics.b.atyun.com/
企业资讯
CapeAnalytics：实施深度学习需要一种创造性的方法
2018-10-22
在企业环境中实施深度学习需要的不仅仅是下载一些开源算法，但由于人才稀缺，企业发现它需要创造力和开放的方法来实现结果。
硅谷地理空间数据公司Cape Analytics LLC的联合创始人兼首席执行官Ryan Kottenstette说：“成熟的行业在很大程度上忽略了人工智能的优势。” “如果你不在技术领域，你可能会等待更长时间才能实现人工智能的好处。”
近年来，深度学习取得了长足的进步。像神经网络这样的算法过程，历史上更多地存在于数学理论领域，已经进入了一些企业用例，如计算机视觉和过程自动化。
CapeAnalytics的领导团队
2018-10-22
关于我们
Cape Analytics成立于2014年，旨在彻底改变建筑环境信息的创建和消费方式。我们利用地理空间图像，计算机视觉和机器学习来即时自动提取专有属性数据。这些数据构成了我们通过API即时提供全面数据和分析解决方案的基础。
Cape Analytics建立了一个新类别的房地产数据和分析，提供与预填数据相当的即时性和覆盖范围，但具有准确性和类型的特征，承销商或其他利益相关者可能会寻求更昂贵和耗时的检查报告。
领导
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CapeAnalytics：使用AI和航空影像进行房屋保险检查
2019-02-22
一些报告显示，2018年家庭保险业价值高达 1040亿美元，与其他行业一样，保险业也在积极努力地通过自动化改善效率低下问题从而实现实现利润最大化。
Cape Analytics是一家位于旧金山的创业公司，成立于2014年，它将计算机视觉与地理空间图像相结合，帮助保险公司评估房产。
截至目前，Cape Analytics建立了一个拥有7000万个此类房产的数据库，主要专注于评估单户住宅。但该公司正在扩展其他服务，包括其他商业住宅类型，如多户住宅，涵盖多达四层的低层公寓楼，公寓等。新产品被
Cape Analytics以新商业产品驱动扩展AI物业智能解决方案
2019-03-13
近日，Cape Analytics宣布将其市场领先的物业智能解决方案扩展到商用住宅物业上。这一扩张是基于Cape Analytics在美国拥有7,000万套单户住宅的数据库包括多户住宅、公寓和HOAs。目前，大多数财产信息来源都是定制的，无法提供保险公司承保商业风险所需的数据的深度或准确性。保险公司被迫处理零碎的、耗时的、资源密集型的解决方案，如亲自检查或过期的税务记录。为了解决这个问题，Cape Analytics引入了世界上第一个实时、准确的商业地产信息的可靠数据流。
去年，Cape A
Cape Analytics为保险公司和再保险公司提供更好的投资组合负债视图
2019-03-20
你可以把企业家Ryan Kottenstette称为算命师。这是因为他可以告诉我们，深度学习和计算机视觉可以为传统行业发现隐藏的机遇。
他的最新创业公司Cape Analytics将深度卷积神经网络应用于地理空间图像，为保险公司提取详细的房地产信息。
他说：“我对世界的看法是，我们有一个巨大的未充分利用的机会，可以将深度学习和计算机视觉应用到从农业、航运物流、保险和资本市场等传统行业的重建中。”
AI的遏制上诉
这家位于硅谷的创业公司每年多次收集整个美国大陆的地理空间图像。Cape
State Auto选择Cape Analytics来提供基于人工智能的航空财产情报
2019-04-03
近日，Cape Analytics宣布，国有汽车共同保险公司(State Automobile Mutual Insurance Company，简称State Auto)已成为Cape Analytics的客户。State Auto将Cape分析产品作为其房主保险服务的一种财产智能解决方案，以做出更好的风险决策，改善客户体验，同时简化承保流程。
Cape Analytics利用航空图像和突破性的人工智能，为State Auto提供最全面、及时、准确的可用属性信息。将Cape分析集成到Sta
CapeAnalytics：使用人工智能和地理空间图像向保险公司、再保险公司提供与野火相关的信息
2019-04-17
近日，Cape Analytics宣布推出一种新的防御性太空解决方案，帮助家庭保险公司系统地评估美国各地房产的野火脆弱性。防御性空间解决方案提供有关家庭点火区内植被清除和燃料负荷的信息，这是评估野火风险的关键因素。Cape Analytics利用人工智能和地理空间图像提供业界第一：在美国各个地产层面的可防御空间数据。
在过去的几年中，野火肆虐北美洲。1990年至2010年期间，在野外城市界面建造的房屋数量增加了41％，生命损失和保险损失飙升。根据加利福尼亚州保险部的数据，仅在2018年，野火
Cape Analytics以粒度启动防御空间分析
2019-04-26
过去几年中，从2016年5月加拿大阿尔伯塔到2018年11月加利福尼亚州天堂镇的重大野火事件，使得保险业和房主寻求新的解决方案，以了解和减轻他们的野火风险。
历史上，保险商在过去二十年中一直使用行业评分工具来量化给定财产的一般野火风险水平。为了更好地模拟野外火灾的整体风险，目前正在使用从这些最新火灾中收集到的新信息对其进行更新。然而，作为这些努力的一部分，利用新技术收集对野火风险的更高分辨率洞察几乎没有做过。
在2018年12月的一篇保险杂志文章中，提到人工智能和计算机视觉在整个荒地城市界面上
CapeAnalytics：通过图像处理实现道路自动检测
2019-04-28
2018年，我们的一名团队成员分享了 “经济学人” 的新闻文章，内容涉及最近爆发的埃博拉疫情以及为刚果民主共和国绘制道路和建筑物的地图的紧急努力：
“5月9日，在Bikoro确认第一批埃博拉病例后的第二天，一项国际慈善机构无国界医生组织（MSF）[无国界医生]总部提出了一项紧急请求。必须提供刚果民主共和国这一部分的地图，以提供疫苗和医疗帮助。然而，准确的并不存在。
无国界医生向人群寻求帮助。通过在线教程培训的志愿者开始分析卫星图片和绘图地图。大约450名志愿者已经设法在疫情爆发地区设置了大
CapeAnalytics：AI生成的数据质量评估
2019-05-22
机器在过去十年中产生的数据量惊人。但是，为了确定如何将数据合并到业务流程中并用于通知决策，彻底了解数据的质量是至关重要的。但是，如何判断质量，特别是当数据集来自复杂的算法或人工智能模型时？
数据质量有许多方面，它通常被定义为准确性。简而言之，数据反映的是真实世界吗？准确性的子集包括关于数据完整性和数据中不一致性的问题。第二个因素是数据的可预测性。这些数据能告诉我们一些潜在的结果吗？
在本系列文章中，我们将介绍帮助企业判断人工智能生成数据源的准确性、可预测性、一致性和及时性的概念和想法，以及每一
Cape Analytics推出地理空间图像自动池检测，供物业保险公司使用
2019-05-30
近日，Cape Analytics宣布，在其为保险公司提供的一系列机器检测财产功能中加入池检测。资金池对保险公司来说是一个重大的负债风险，但房主经常报告不足。保险公司和再保险公司现在可以依靠Cape Analytics的智能作为池存在的真实来源，使用它来确定报价时的资格和费率，或在续约时更准确地定价。
资金池的存在往往导致保险公司采取某种形式的行动。如今，由于负债风险增加，许多保险公司在出现资金池时会增加保费附加费。运输公司也可以与业主合作，通过额外的围栏和大门，确保有足够的安全措施来保护居
