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Tractable采用人工智能及专利技术 将损害评估的效率提升了10倍

据外媒报道,Tractable联合创始人兼首席执行官Alexandre Dalyac在接受外网采访时,谈及了企业的发展历程及人工智能损坏评估技术。

该公司创立于2014年,创始人共有三位:Dalyac、Adrien Cohen和Razvan Ranca。该公司位于伦敦,将人工智能技术应用到事故及灾后复苏(disaster recovery)领域。值得一提的是,该公司利用深度学习技术,实现自动可见损害评估(automate visual damage appraisal),有助于加快保险赔付及其他财政资助的拨付。

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该公司的理念是:当发生事故和灾害后,在人工智能技术的配合下,其相应速度能提升十倍。不论是道路交通事故,还是大规模的洪灾和风灾,都被纳入到其技术应用范围内。

他表示,仅汽车、家庭及农作物这三大领域而言,每年所造成的损失大体在1万亿美元左右。

Dalyac表示,该公司的成功秘诀在于该公司生产的数百万张的专利标签,可为其交互式机器学习专利技术(patented interactive machine learning technology)提供辅助。相较于常规的标记服务(labeling services),该技术使得图像贴标的速度更快、价格更便宜。

截止至目前,该公司的重心是训练人工智能识别车辆损坏,该技术已配置到6个国家,该初创公司主要与保险公司开展合作。

此外,Dalyac还在现场展示了车辆损坏评估工具。他打开笔记本电脑中的车辆图片文件夹,将其上传到该工具软件中。数秒后,人工智能已大致确定了车辆的各项零部件,并确认哪些零部件可被修复,哪些零部件彻底报废并需要换新的备用件。最后,有人工智能进行成本估算。

整个流程只需数分钟,可利用有限的2D图像完成人工评估人员的全套工作,且无需工作人员低头查看引擎盖或进行进一步的查看。


2018-08-06 02:10:59
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