Привет, Хабр! Мы продолжаем рассказывать о системе дистанционной оценки повреждений авто. В прошлой статье мы раскрыли основные принципы ее нейросетей, на которых она строится.
Содержание:
Сегодня хотим зацепить тему пошире. Ведь изначально система дистанционной оценки авто создавалась как утилита под конкретную функцию. Но за два года разработки ее потенциал вырос на порядки и теперь мы планируем целую экосистему. Не будем затягивать, поехали.
От ДТП на дорогах никто не застрахован. Даже если у вас 30 лет стажа вождения и реакция как у хоккейного вратаря, шанс «притереть» Гелик на гололеде никогда не будет нулевым. Даже если Гелик в вашем городе всего один.
К такой ситуации нельзя быть готовым. Это большой стресс, и в таком случае многие действуют опрометчиво и нелогично. Вы не можете заранее знать, сколько стоит ремонт или замена бампера на Гелике. Можно попытаться найти стоимость запчасти в интернете, но это долго. Да и волнение не располагает к продуманным действиям.
Система дистанционной оценки повреждений авто решает эту проблему. Всего четыре фото — и вы с высокой точностью узнаете, покрывает ли ваша страховка нанесенные повреждения. Это будет хороший аргумент в общении с владельцем Гелика и снизит градус напряжения.
Кстати, ситуация выше — реальный случай из жизни нашего руководителя направления дистанционной оценки имущества. Его жена как-то «догнала» Гелендваген. И если бы система оценки повреждений существовала тогда, она помогла бы сохранить огромное количество нервных клеток.
Сама идея системы дистанционной оценки — результат подробной аналитики рынка. Совместно с европейской консалтинговой компанией эксперты Platforma проводили подробнейший скрининг российских рынков в самых разных направлениях.
Из 50 идей продуктов, которые казались нам перспективными, мы выбрали 8 и взяли их в разработку. Дистанционная оценка — одна из них.
От разработки MVP до планов на будущее
В качестве MVP мы разработали систему, которая с помощью ряда нейросетей размечала запчасти на легковых авто и оценивала на них наличие повреждений. Довольно узкая утилита с единственной целью — найти на фото и описать повреждение машины.
Изначально у нас было две целевых категории, кому мы собирались предлагать систему: страховые компании и каршеринги.
Сейчас объясним, почему именно они.
Дистанционная оценка для страховых компаний
Система дистанционной оценки повреждений уже работает в некоторых страховых компаниях. При наступлении страхового случая человек делает фото машины с повреждениями и отправляет в страховую. Там фото обрабатывает специалист и делает предварительную оценку.
У такого подхода есть ряд плюсов:
Эксперт экономит время. Страховщику не нужно выезжать на место ДТП. Особенно это актуально при плохой погоде или если авария произошла далеко от населенных пунктов.
Фото служат дополнительным подтверждением оценки.
Но минусы тоже есть, и они существенные:
Анализ по фото проводить сложнее. Одно дело, когда эксперт осматривает авто вживую и подробно оценивает каждую деталь. На фото нельзя изменить ракурс или посмотреть на деталь против света.
Оценка зависит от субъективных факторов. Поверьте, будет огромная разница, когда эксперт анализирует фото автомобиля во вторник в 11:00 или в пятницу в 16:00.
Ранее дистанционная оценка была только вспомогательным инструментом. А наш проект автоматической оценки способен убрать ее минусы и преумножить плюсы.
Для анализа нужно не несколько часов, а 2 минуты. Нейросеть не устает и работает круглосуточно и без выходных. В сутки она способна обрабатывать десятки тысяч фото — буквально заменить всех спецов, которые проводят дистанционный анализ.
Сейчас наши нейросети в среднем находят 80% повреждений на автомобиле в хороших условиях съёмки. Мы продолжаем разрабатывать продукт и планируем достичь цифры в 90%, при этом расширяя условия его работы.
А еще в 2022 году планируем добавить в систему мототранспорт, грузовики, автобусы — да и вообще практически всё, что движется по российским дорогам. Это еще больше повысит ценность инструмента для страховщиков.
Каршеринги — это следующий сегмент, на который мы сразу обратили внимание. В частности проблема необоснованных штрафов за повреждения авто.
Уверены, вы слышали массу историй вроде:
«Взял машину каршеринга, поездил, припарковал, все нормально. А через несколько дней прилетает штраф в 50 000 рублей за повреждение авто.
Поддержка не реагирует, каршеринг — чудаки, помогите отстоять свое в суде».
В такой ситуации сложно доказать, что ты не олень и царапину сделал кто-то другой. Это сильно подрывает имидж каршеринга и на ровном месте создает проблемы обычному пользователю, который сразу же превращается в ярого хейтера.
Система дистанционной оценки авто полностью решает эту проблему. Пользователю нужно сделать 4 фото с разных ракурсов до посадки в машину — и 4 после завершения поездки. И все.
Мы уже подписали договор о сотрудничестве с российским каршерингом. К сожалению, компанию раскрыть не можем — до релиза работаем под NDA. Но можем рассказать, что для каршеринга мы будем допиливать еще ряд дополнительных фич вроде системы обработки и хранения фото.
Постепенно мы пришли к мысли, что будем предлагать компаниям базовую версию сервиса и уже прицельно обсуждать, какие свистелки они хотели бы добавить. Такой подход нам кажется куда проще и выгоднее, чем разработка сразу большой экосистемы со всем необходимым. Мы планируем ее запустить позже, когда поймем и протестируем, какие фичи продукта популярны, а какие — не очень.
Этот подход поможет работать не только с каршерингами и страховыми, но и с другими компаниями. К примеру, дилерами запчастей, СТО, банками.
Деньги, деньги и еще раз деньги
С монетизацией проекта все одновременно и просто, и сложно. Просто — потому что вариантов монетизации на самом деле целая куча. А сложно — потому что сначала нужно выкатить релизную версию проекта, и уже после этого делать ставку на получение прибыли.
Вот перспективные способы, как мы собираемся монетизировать сервис:
Прямые контракты B2B. Тут все понятно. Подписывает договор, к примеру, с каршерингом, внедряем наш проект в работу сервиса и стабильно получаем комиссионные за количество обработанных фото или заранее обусловленную договором сумму.
Внедрение и поддержка сервиса. Актуально при работе с банками и крупными финансовыми организациями. Если они не хотят разглашать данные, то система разворачивается на их собственном внутреннем сервере, а мы обучаем персонал работе с информацией и проводим поддержку работы сервиса.
Комиссионные с продаж. Интересный вариант для будущей экосистемы. Когда человек попадает в ДТП и оценивает повреждение, мы планируем партнериться с дилерами запчастей и СТО. При формировании цены система выдаст ближайшие магазины, где можно купить запчасть, или сервисы, где можно ее отрихтовать и покрасить. Комиссия за клик или лид будет небольшой, если сравнивать с прямыми контрактами. Но когда мы сможем развернуть проект на глобальный российский рынок, то дивиденды будут серьезными.
2022 год будет определяющим для нашей системы дистанционной оценки повреждений авто. Мы планируем доработать сервис до полноценной релизной версии и уже запустить его внедрение в работу нескольких крупных российских компаний.
И хоть основная наша работа направлена на B2B, версию для обычных пользователей мы тоже разрабатываем. В течение ближайших пары лет у каждого водителя будет возможно достать смартфон и посмотреть, сколько же на самом деле стоит бампер Гелика, который «повезло» притереть. Без нервов и потерянного времени.
Как считаете, мы сможем все-таки решить проблему неадекватных штрафов в каршеринге и упростить работу страховщиков при ДТП? Пишите свои мысли в комментарии.
Yuriy_krd
Затея тухлая. Ваша система никогда не сможет правильно оценить скрытые повреждения (например, повело ли лонжерон, имеются ли повреждения «корыта» багажника (ну, кроме явных и видимых на фото), при ударе в крыло — как там дела с ходовой, подрамником, при фронтальном ударе — задело ли радиатор охлаждения или двигатель или только повредился «телевизор» и т.п. Без правильной оценки всего этого смысла в дистанционной оценке нет.
Точнее, может быть, и могла бы оценить, но это нужны данные проектирования конкретной модели машины, чтобы понимать, как там все задумано и как должно смещаться и что при это повреждается. И это — для абсолютно каждой модели авто.