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

盖世汽车讯 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。

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。（本文图片选自tractable.ai）