«Делимобиль» внедрил ИИ для модерации фотографий машин и анализа данных
Оператора каршеринга автоматизировал обработку фотографий с помощью алгоритмов машинного зрения на основе искусственного интеллекта (ИИ). ИТ-решение на 33% снизит расходы на модерацию и расширяет сценарии использования данных.
«Модели машинного зрения на основе нейросетей позволяют быстро и точно проводить вычисления по входящему фотопотоку из десятков тысяч снимков, которые ежедневно отправляют наши клиенты, улучшить пользовательский опыт и нашу операционную эффективность», – приводит слова директора по данным CDO «Делимобиля» Василия Ципиди пресс-служба сервиса в своем релизе.
![«Делимобиль» внедрил ИИ для модерации фотографий машин и анализа данных](https://sharingpro.ru/wp-content/uploads/2024/05/segmentatsiya-detaley_delimobil-1024x768.png)
Например, технологии решают рутинные задачи контактного центра, высвобождая ресурс операторов для задач, требующих персонального и творческого подхода, пояснил Василий Ципиди.
Интеллектуальные решения, созданные дата-офисом «Делимобиля», применяются в нескольких областях, связанных с обработкой изображений, запрашиваемых у клиентов до аренды автомобиля и после. Машинное зрение и самообучающиеся алгоритмы позволяют точно обрабатывать фотографии в режиме реального времени, сообщила компания в своем пресс-релизе.
![«Делимобиль» внедрил ИИ для модерации фотографий машин и анализа данных](https://sharingpro.ru/wp-content/uploads/2024/05/detektsiya-povrezhdeniy_delimobil-1024x302.jpg)
С помощью ансамбля нейросетей собственной разработки производится фильтрация нерелевантных снимков, автоматически определяются стороны машины на фото, определяется наличие повреждений путем детекции и сегментации новых повреждений транспортных средств с точностью до 98%, утверждают в компании.
Еще одним сценарием использования является фильтрация фотографий для вывода в рамках функции «найти по фото последней аренды», которая позволяет визуально определить расположение авто для нового клиента – для этих целей алгоритм отбирает фото с достаточным объёмом информации об окружении машины, например, с указателями парковки на стоянках в торговых центрах.
По словам Василия Ципиди, процесс создания моделей на базе ИИ, обучения алгоритмов и тестирования решений занял у нашей команды более 4 месяцев. Это позволило создать масштабируемое и отказоустойчивое решение, которому на сегодняшний день нет аналогов как на российском рынке, так и в мире, пояснил он.
Фото: пресс-служба «Делимобиля», Adobe Stock