Система автоматической оценки уровня повреждения транспорта
- Наш клиент
- Крупная автостраховая компания
- Контекст
- Потребность в квалифицированной оценке уровня повреждений
- Необходимость исключить субъективные факторы при оценке
- Поиск возможности оценки ущерба без выезда эксперта на место
- Отрасль
- Страхование
Задачи
Решение
Результат
- Автоматизировать обработку страховых случаев на транспорте
- Разработать алгоритм нейронного обучения Convolutional Neural Network для оценки повреждений на основе набора цифровых фотографий
- Повысить точность оценок и рекомендаций
- Минимизировать возможности для мошенничества
Задачи
Решение
Результат
- Командой Axellect разработано решение из семейства алгоритмов глубокого нейронного обучения, способное на основании набора изображений оценить степень повреждения и ущерб
- Созданный алгоритм принимает решение о необходимости ремонта или замены детали без участия человека
Задачи
Решение
Результат
- Создана и запущена система, которая автоматически оценивает степень повреждения, принимает решение о замене или ремонте и размещает заказ в системе поставки автозапчастей
- Система обеспечивает высокую точность, снижает влияние субъективных факторов и дает компании дополнительную экономию на выезде эксперта
90%
точность оценки степени повреждений
93%
точность рекомендации по замене или ремонту детали