Правда о техосмотре транспортных средств с помощью искусственного интеллекта

Вы когда-нибудь видели невероятно запоминающийся трейлер видеоигры, а затем, познакомившись со всем продуктом, чувствовали полное разочарование? Сюжет не оправдывает ожиданий, а графика и вполовину не так хороша, как в трейлере. К сожалению, этот сценарий не ограничивается видеоиграми; это распространяется и на решения искусственного интеллекта.

Поставщики решений в области искусственного интеллекта могут давать завышенные обещания, оставляя клиентов с реальностью, далекой от их первоначальных ожиданий. На рынке, переполненном различными решениями искусственного интеллекта, крайне важно знать, что действительно технически осуществимо, — различать поставщиков решений, которые могут их предоставить, и тех, кто просто создает возможности.

В этой статье команда DriveX дает вам обзор того, что возможно с помощью ИИ для проверки транспортных средств, а что является многообещающим.

Возможности и мифы в сфере ИИ-решений для проверки транспортных средств

Чтобы дать вам хорошее представление о возможностях ИИ при осмотре транспортных средств, а также оправдать ожидания, мы перечислили для вас основные моменты. Вот некоторые возможности.

1. Обнаружение повреждений . ИИ может анализировать изображения, чтобы находить различные типы повреждений, такие как вмятины, царапины, трещины, сколы, проблемы с краской и недостающие детали на кузове автомобиля.

   
   

2. Обнаружение аномалий . ИИ может выявлять несоответствующие детали, аномалии в компонентах автомобиля и признаки взлома.

3. Классификация . ИИ способен определить тяжесть и тип повреждения, что позволяет соответствующим образом расставить приоритеты ремонта.

4. Обнаружение регистрационного номера и VIN-кода . ИИ может проверить, соответствует ли номерной знак или VIN на изображении запрошенному.

5. Документация и отчетность — автоматически создаваемая документация о состоянии транспортного средства может упростить общение между клиентами, специалистами по обработке претензий и ремонтными мастерскими.

6. Интеграция с системами ремонта или CRM — это позволяет быстрее планировать ремонт и предотвращать ненужные замены, когда вместо этого можно отремонтировать деталь.

Мифы о решениях для техосмотра транспортных средств

1. 100% точность

Распространенным мифом является то, что проверка с помощью ИИ может быть на 100% точной при обнаружении повреждений. Достижение совершенства невозможно из-за различий в условиях освещения, качества изображения и сложности структуры повреждений. Кроме того, точность не должна быть единственным показателем, который следует отслеживать. Вам также следует знать о других показателях, таких как точность и полнота, поскольку сама по себе точность может вводить в заблуждение.

2. Замена инспекторов/техников

Хотя ИИ может автоматизировать определенные части процесса проверки, для проведения полных технических проверок и принятия решений на более высоком уровне по-прежнему требуется человеческое участие. Инспекция с помощью ИИ может помочь (на данный момент) только в случае видимых повреждений.

3. Универсальное решение

Не все решения для проверки транспортных средств универсальны. Различные решения могут специализироваться на конкретных типах повреждений или транспортных средств. Например, если вы можете осмотреть автомобиль с помощью определенного ИИ, это не значит, что он будет работать и с грузовиками.

4. Комплексная реализация

Хотя решения для проверки на основе искусственного интеллекта могут быть усовершенствованными, они не обязательно требуют процессов внедрения, требующих участия команды из десяти человек. Многие решения разработаны таким образом, чтобы легко интегрироваться в существующие рабочие процессы с минимальными нарушениями.

Контрольный список для оценки поставщиков решений ИИ

Мы составили список, который поможет вам выбрать лучший ИИ для ваших нужд. Вот.

1. Определите свои цели. Возможно, вам не понадобятся все навороты, которые предлагают некоторые поставщики услуг. Это может помочь вам сэкономить деньги и потенциально снизить уровень стресса.

   
   

2. Проверьте их сайт и социальные сети. Определите, какие функции они предлагают, и оцените их надежность.

   
   

3. Проверьте свои обещания. Узнайте о показателях производительности машинного обучения (например, на Видимо сайт AI ) и убедитесь, что провайдер не ослепляет вас точностью в 99%, что может означать ровным счетом ничего.

   
   

4. Если вы не понимаете, спросите. Попросите объяснить цифры, чтобы убедиться, что они понимают, о чем говорят, и могут выполнить свои обещания.

   
   

5. Учитесь у других. Прочтите их тематические исследования и отзывы клиентов, чтобы оценить их надежность, помимо ярких логотипов на их веб-сайте.

Мы ни в коем случае не перечисляли все возможности и ограничения ИИ в области ИИ для проверки транспортных средств, но это может стать отправной точкой для лучшего понимания этой области. Зная мифы и устанавливая реалистичные ожидания, вы можете использовать ИИ при осмотре транспортных средств, избегая при этом чрезмерных обещаний и раздутых заявлений.