믿을 수 없을 정도로 눈길을 끄는 비디오 게임 예고편을 본 후 전체 제품을 경험한 후 완전히 실망한 적이 있습니까? 줄거리는 기대에 미치지 못하고, 그래픽도 예고편에 비해 절반도 좋지 않습니다. 불행하게도 이 시나리오는 비디오 게임에만 국한되지 않습니다. AI 솔루션으로도 확장됩니다. 솔루션 제공업체는 과도한 약속을 하여 고객에게 초기 기대와는 거리가 먼 현실을 제공할 수 있습니다. 다양한 AI 솔루션이 넘쳐나는 시장에서는 실제로 기술적으로 실현 가능한 것이 무엇인지 아는 것이 중요합니다. 즉, 기능을 제공할 수 있는 솔루션 제공업체와 단순히 기능을 조작하는 솔루션 제공업체를 구별하는 것입니다. AI 이 기사에서 DriveX 팀은 차량 검사 AI로 가능한 것과 지나치게 유망한 것이 무엇인지에 대한 개요를 제공합니다. 차량 검사 AI 솔루션의 가능성과 신화 차량 검사 AI로 가능한 작업에 대한 좋은 개요를 제공하고 기대치를 관리하기 위해 주요 사항을 나열했습니다. 여기에 몇 가지 가능성이 있습니다. - AI는 이미지를 분석하여 찌그러짐, 긁힘, 균열, 칩, 페인트 문제, 차체 부품 누락 등 다양한 유형의 손상을 찾아낼 수 있습니다. 손상 감지 - AI는 일치하지 않는 부품, 차량 구성 요소의 이상 및 변조 징후를 식별할 수 있습니다. 이상 감지 - AI는 손상의 심각도와 유형을 식별하여 그에 따라 수리 우선순위를 지정할 수 있습니다. 분류 - 이미지의 번호판이나 VIN이 요청한 것과 일치하는지 AI가 확인할 수 있습니다. 등록번호 및 VIN 코드 감지 - 자동으로 생성된 차량 상태 문서를 통해 고객, 청구 처리자 및 수리점 간의 의사소통을 간소화할 수 있습니다. 문서화 및 보고 - 부품을 대신 수리할 수 있는 경우 수리 일정을 더 빠르게 예약하고 불필요한 교체를 방지할 수 있습니다. 수리 시스템 또는 CRM과의 통합 차량 검사 솔루션을 둘러싼 오해 100% 정확도 일반적인 통념은 AI 검사가 손상 감지에 있어 100% 정확할 수 있다는 것입니다. 조명 조건, 이미지 품질, 손상 패턴의 복잡성으로 인해 완벽함을 달성하는 것은 불가능합니다. 또한 정확성만이 추적할 수 있는 유일한 숫자가 되어서는 안 됩니다. 정확성만으로는 오해의 소지가 있을 수 있으므로 정밀도 및 재현율과 같은 다른 측정항목도 알고 있어야 합니다. 인간 검사관/기술자 교체 AI는 검사 프로세스의 특정 부분을 자동화할 수 있지만, 전체 기술 검사와 더 높은 수준의 의사 결정에는 여전히 인간의 손길이 필요합니다. AI 검사는 (현재로서는) 눈에 보이는 손상에만 도움을 줄 수 있습니다. 범용 솔루션 모든 차량 검사 솔루션이 보편적인 것은 아닙니다. 특정 유형의 손상이나 차량에 특화된 다양한 솔루션이 있을 수 있습니다. 예를 들어 특정 AI로 자동차를 검사할 수 있다고 해서 트럭에서도 작동한다는 의미는 아닙니다. 복잡한 구현 AI 기반 검사 솔루션은 발전할 수 있지만 반드시 10개의 팀이 참여하는 구현 프로세스가 필요한 것은 아닙니다. 많은 솔루션은 중단을 최소화하면서 기존 워크플로에 원활하게 통합되도록 설계되었습니다. AI 솔루션 제공업체 평가 체크리스트 귀하의 필요에 가장 적합한 AI를 선택하는 데 도움이 되는 목록을 만들었습니다. 여기있어. 목표를 정의하세요. 일부 서비스 제공업체가 제공하는 부가 기능이 모두 필요하지 않을 수도 있습니다. 이를 통해 돈을 절약하고 잠재적으로 스트레스 수준을 관리할 수 있습니다. 웹사이트와 소셜 미디어를 확인하세요. 어떤 기능을 제공하는지 확인하고 신뢰성을 평가하세요. 그들의 약속을 확인하십시오. 기계 학습 성능 측정항목에 대해 알아보세요(예: ) 제공업체가 99%의 정확도로 귀하를 현혹시키지 않는지 확인하세요. 이는 전혀 의미가 없을 수도 있습니다. 분명히 AI의 웹사이트 이해가 안 되면 물어보세요. 그들이 말하는 내용을 알고 약속을 이행할 수 있도록 숫자에 대한 설명을 요청하십시오. 다른 사람들로부터 배우십시오. 웹사이트의 화려한 로고를 넘어 신뢰성을 평가하려면 사례 연구와 고객 사용후기를 읽어보세요. 결코 차량 검사 AI의 모든 AI 기능과 한계를 나열한 것은 아니지만, 해당 분야를 더 잘 이해하는 출발점이 될 수 있습니다. 오해를 인식하고 현실적인 기대치를 설정함으로써 차량 검사에 AI를 활용하는 동시에 지나친 약속과 과장된 주장을 피할 수 있습니다.
