Клиент: автомобильные дилерские сети, страховые компании и логистические операторы.
Цели проекта: автоматизировать обработку всех данных, связанных с продажей, страхованием, оценкой и логистикой автомобилей.
Проблемы клиентов:
У обратившихся к нам клиентов были схожие по своей сути бизнес-процессы. Обработка информации об автомобилях включала несколько ключевых этапов — сбор, сортировка поступивших данных и документов, анализ, перенос в собственные корпоративные системы с последующим формированием отчетной документации.
На протяжении рабочего дня сотрудникам необходимо обработать более сотни автомобилей.
При увеличении нагрузки с ростом бизнеса требовалось значительное увеличение штата.
Мы провели анализ актуальных бизнес-процессов клиентов для выявления наиболее оптимальных точек автоматизации. Исследовав текущие методы обработки данных, выяснили основные недостатки существующих подходов:
Клиентам на ежедневной основе приходилось обрабатывать данные по сотням автомобилей. Это включало ручную сортировку фотографий ракурсов автомобилей и загрузку в соответствующие формы на корпоративных порталах, ввод данных с различных печатных документов и заполнение всех опций комплектации.
Несмотря на опытность и внимательность работников, монотонная ручная обработка большого объема данных неизбежно приводит к ошибкам. Впоследствии это может негативно сказываться как на других бизнес-процессах, так и может стать причиной материальных потерь для компании.
На основе анализа мы подготовили предложение по автоматизации бизнес-процессов с помощью AI и сформировали основные цели:
Мы подготовили базу данных, осуществив сбор и аннотацию датасетов для обучения искусственного интеллекта, включая изображения, VIN-коды, документы и цены. Также мы выполнили разметку данных по категориям, таким как технические характеристики, повреждения и состояние.
Обучение модели для определения 40+ ракурсов автомобиля
Проверка качества и фильтрация неподходящих изображений
Выявление повреждений с помощью компьютерного зрения
Мы реализовали автоматическую проверку характеристик, комплектаций и опций автомобиля, которая включает сравнение данных с каталогами производителей и проверку пробега на предмет скручивания. Это позволяет повысить прозрачность и безопасность сделок
OCR-распознавание VIN-кодов с изображений и документов
Сравнение VIN-кодов с базами производителей
Распознавание и структурирование данных из ПТС, СТС, ДКП
Обучение модели на исторических данных рынка
Оценка стоимости авто в зависимости от года выпуска и состояния
Прогнозирование изменения цены в интервале 3-6-12 месяцев
Мы реализовали автоматическое формирование отчетов и автоматизировали документооборот, включая автоматическую генерацию информации по состоянию автомобиля, создание электронных документов для страховых компаний, банков и аукционов, а также провели интеграцию с логистическими сервисами.
Проект представляет собой комплексную платформу для автоматизации обработки изображений и данных автомобилей. Решение улучшает точность, скорость и прозрачность работы с автомобильными данными, снижает затраты и повышает удобство работы клиентов.
Исключена ручная сортировка фото, ошибки устранены на 100%, а скорость обработки изображений увеличена в сотни раз.
Ручная сортировка и публикация
Aвтоматическое распознавание
Ручное заполнение
Aвтоматическое распознавание
Точность
Низкий уровень соответствия прогнозируемым показателям. Большие трудозатраты на сопоставление и ручной анализ данных.
Точность
Высокий уровень соответствия прогнозируемым показателям, который в процессе накопления данных будет еще увеличиваться
Интеграция с логистическими компаниями позволяет автоматически планировать маршруты доставки.
Время ручного формирования документов
Aвтоматическая генерация документов
Настоящим в соответствии с Федеральным законом № 152-ФЗ «О персональных данных» от 27.07.2006 года свободно, своей волей и в своем интересе выражаю свое безусловное согласие на обработку моих персональных данных ООО "ИТЦ "ФМФ" (ОГРН 5157746068563, ИНН 9715228641), зарегистрированным в соответствии с законодательством РФ по адресу:
127282, Россия, МОСКВА, УЛ. ПОЛЯРНАЯ, ДОМ 31, СТРОЕНИЕ 1, ОФИС 506 (далее по тексту - Оператор). Персональные данные - любая информация, относящаяся к определенному или определяемому на основании такой информации физическому лицу.
Настоящее Согласие выдано мною на обработку следующих персональных данных:
Согласие дано Оператору для совершения следующих действий с моими персональными данными с использованием средств автоматизации и/или без использования таких средств: сбор, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), использование, обезличивание, а также осуществление любых иных действий, предусмотренных действующим законодательством РФ как неавтоматизированными, так и автоматизированными способами.
Данное согласие дается Оператору для обработки моих персональных данных в следующих целях:
Настоящее согласие действует до момента его отзыва путем направления соответствующего уведомления на электронный адрес robots@fmf.ru. В случае отзыва мною согласия на обработку персональных данных Оператор вправе продолжить обработку персональных данных без моего согласия при наличии оснований, указанных в пунктах 2 – 11 части 1 статьи 6, части 2 статьи 10 и части 2 статьи 11 Федерального закона №152-ФЗ «О персональных данных» от 27.07.2006 г.
