NeuroCore: Ускорение оценки повреждений авто в 2.3 раза с помощью ИИ | Нейросеть для страховых
Ежедневная оценка ущерба автомобилей по фотографиям — трудоемкий процесс, требующий времени и высокой квалификации оценщиков. Для страховых компаний, дилерских центров и станций технического обслуживания это означает высокие операционные издержки и увеличение времени на обработку каждого случая. Как автоматизировать и ускорить этот процесс, минимизировав человеческий фактор? В этом видео мы представляем кейс внедрения искусственного интеллекта для автоматической дефектовки автомобилей. Наш бизнес-аналитик Игорь подробно рассказывает, как нейросеть, обученная на архитектуре YOLO, анализирует фотографии повреждений, определяет тип и степень ущерба с точностью до 90%. Что вы узнаете из этого видео: Как нам удалось увеличить скорость обработки снимков в 2.3 раза для страховой компании. Принцип работы алгоритмов компьютерного зрения для распознавания вмятин, царапин и других повреждений. Преимущества автоматизации оценки ущерба: снижение затрат, повышение точности и объективности, ускорение выплат клиентам. Как технология справляется со сложными случаями, где даже опытный специалист может допустить ошибку. Это решение идеально подходит для страховых компаний, автосервисов и оценочных организаций, стремящихся к цифровой трансформации и оптимизации своих бизнес-процессов. Смотрите кейс, чтобы узнать все подробности о внедрении ИИ для оценки повреждений авто! ➡️ Хотите внедрить похожую технологию в ваш бизнес? Оставляйте заявку на нашем сайте: https://tinyurl.com/rutubetohome ➡️ Больше кейсов и инсайтов из мира нейросетей в нашем Telegram-канале: https://t.me/neurocore оценка ущерба автомобиля, дефектовка авто, нейросеть для страховой, искусственный интеллект, yolo, компьютерное зрение, автоматизация оценки ущерба, ускорение обработки снимков, повреждения авто, страховой случай, урегулирование убытков, neurocore, кейс, автострахование, цифровая трансформация, ии в бизнесе, распознавание повреждений.
Ежедневная оценка ущерба автомобилей по фотографиям — трудоемкий процесс, требующий времени и высокой квалификации оценщиков. Для страховых компаний, дилерских центров и станций технического обслуживания это означает высокие операционные издержки и увеличение времени на обработку каждого случая. Как автоматизировать и ускорить этот процесс, минимизировав человеческий фактор? В этом видео мы представляем кейс внедрения искусственного интеллекта для автоматической дефектовки автомобилей. Наш бизнес-аналитик Игорь подробно рассказывает, как нейросеть, обученная на архитектуре YOLO, анализирует фотографии повреждений, определяет тип и степень ущерба с точностью до 90%. Что вы узнаете из этого видео: Как нам удалось увеличить скорость обработки снимков в 2.3 раза для страховой компании. Принцип работы алгоритмов компьютерного зрения для распознавания вмятин, царапин и других повреждений. Преимущества автоматизации оценки ущерба: снижение затрат, повышение точности и объективности, ускорение выплат клиентам. Как технология справляется со сложными случаями, где даже опытный специалист может допустить ошибку. Это решение идеально подходит для страховых компаний, автосервисов и оценочных организаций, стремящихся к цифровой трансформации и оптимизации своих бизнес-процессов. Смотрите кейс, чтобы узнать все подробности о внедрении ИИ для оценки повреждений авто! ➡️ Хотите внедрить похожую технологию в ваш бизнес? Оставляйте заявку на нашем сайте: https://tinyurl.com/rutubetohome ➡️ Больше кейсов и инсайтов из мира нейросетей в нашем Telegram-канале: https://t.me/neurocore оценка ущерба автомобиля, дефектовка авто, нейросеть для страховой, искусственный интеллект, yolo, компьютерное зрение, автоматизация оценки ущерба, ускорение обработки снимков, повреждения авто, страховой случай, урегулирование убытков, neurocore, кейс, автострахование, цифровая трансформация, ии в бизнесе, распознавание повреждений.