Cистемы видеочата с использованием ИИ Videosmart Pro
Проект представляет собой интеллектуальную систему видеочата с использованием искусственного интеллекта (ИИ), предназначенную для МСП, в том числе из сферы страхования. Система в режиме реального времени распознает объекты (например, автомобили, недвижимость), анализирует их состояние, фиксирует повреждения и генерирует юридически значимые отчеты. Основные функции включают автоматическое документирование имущества при оформлении полисов и оценку ущерба при страховых случаях, что значительно ускоряет процессы и снижает риски мошенничества.
Команда проекта обладает уникальными наработками: собственными датасетами с 300 000 аннотированных повреждений автомобилей и 300 000 повреждений объектов недвижимости, что обеспечивает высокую точность распознавания. Для реализации используются технологии компьютерного зрения (TensorFlow, PyTorch), обработки естественного языка (Google Dialogflow, OpenAI GPT) и машинного обучения, интегрированные в мобильное приложение (iOS, Android) и веб-интерфейс для страховых агентов.
Основные цели развития проекта:
Доведение точности распознавания объектов и повреждений до уровня, достаточного для полностью автоматизированного документирования.
Расширение функционала системы за счет интеграции с CRM-системами страховых компаний и добавления аналитических инструментов для прогнозирования рисков.
Масштабирование решения на международные рынки с адаптацией под локальные законодательные требования.
Постоянное обновление моделей ИИ на основе новых данных и обратной связи пользователей для повышения эффективности.
Упрощение взаимодействия клиентов со страховыми компаниями за счет круглосуточной доступности сервиса и сокращения времени обработки запросов до нескольких дней.
Проект направлен на трансформацию страхового рынка через цифровизацию ключевых процессов, предлагая значительную экономию времени и ресурсов для бизнеса, а также повышение прозрачности и удобства для клиентов. Инновационность решения подкрепляется использованием собственных датасетов и технологий, что создает конкурентное преимущество и высокий потенциал окупаемости инвестиций.
Команда проекта обладает уникальными наработками: собственными датасетами с 300 000 аннотированных повреждений автомобилей и 300 000 повреждений объектов недвижимости, что обеспечивает высокую точность распознавания. Для реализации используются технологии компьютерного зрения (TensorFlow, PyTorch), обработки естественного языка (Google Dialogflow, OpenAI GPT) и машинного обучения, интегрированные в мобильное приложение (iOS, Android) и веб-интерфейс для страховых агентов.
Основные цели развития проекта:
Доведение точности распознавания объектов и повреждений до уровня, достаточного для полностью автоматизированного документирования.
Расширение функционала системы за счет интеграции с CRM-системами страховых компаний и добавления аналитических инструментов для прогнозирования рисков.
Масштабирование решения на международные рынки с адаптацией под локальные законодательные требования.
Постоянное обновление моделей ИИ на основе новых данных и обратной связи пользователей для повышения эффективности.
Упрощение взаимодействия клиентов со страховыми компаниями за счет круглосуточной доступности сервиса и сокращения времени обработки запросов до нескольких дней.
Проект направлен на трансформацию страхового рынка через цифровизацию ключевых процессов, предлагая значительную экономию времени и ресурсов для бизнеса, а также повышение прозрачности и удобства для клиентов. Инновационность решения подкрепляется использованием собственных датасетов и технологий, что создает конкурентное преимущество и высокий потенциал окупаемости инвестиций.
Ссылка
Направление
Финансы
Сквозные технологии
Искусственный интеллект, Технологии машинного обучения и когнитивные технологии, Технологии хранения и анализа больших данных
Вконтакте