Trí Tuệ Nhân Tạo Mở Ra Một Trang Mới Trong Sửa Chữa Xe Ô Tô, và Chủ Cửa Hàng Carrosserie Không Hạnh Phúc

Trong Những Ngày Trước Đây, Jerry McNee không luôn là người hâm mộ của những người định giá. McNee là tổng giám đốc của Ultimate Collision Repair, một cửa hàng sửa chữa ô tô ở Edison, New Jersey. Từ góc độ của ông, những người định giá và điều chỉnh yêu cầu bồi thường, được thanh toán bởi các công ty bảo hiểm, thường muốn trả ít hơn cho việc sửa chữa so với ông nghĩ rằng cửa hàng của mình xứng đáng.

Kể từ khi đại dịch Covid-19 quét qua toàn cầu năm ngoái, McNee thấy ít người định giá hơn. Thay vào đó, các công ty bảo hiểm đang triển khai công nghệ, bao gồm ước tính dựa trên hình ảnh và trí tuệ nhân tạo. McNee hơi nhớ những đối thủ cũ của mình. “Khi những người định giá ở đây, trực tiếp, bạn có một mối quan hệ tốt hơn với họ,” ông nói. “Người định giá biết bạn, họ tin tưởng bạn.”

Đại dịch đã làm đảo lộn nhiều doanh nghiệp. Ngành công nghiệp sửa chữa ô tô là một nghiên cứu trường hợp về những ảnh hưởng không ngờ của công nghệ thay thế giao tiếp trực tiếp.

Trước đại dịch, khoảng 15% các yêu cầu bảo hiểm ô tô ở Hoa Kỳ được giải quyết bằng cách sử dụng hình ảnh thay vì việc điều chỉnh trực tiếp bởi những người điều chỉnh, theo Bill Brower, trưởng bộ phận Yêu cầu Ô tô tại LexisNexis Risk Solutions, một công ty dữ liệu và phân tích. Bây giờ, con số đó là 60%, và ông mong đợi nó sẽ đạt 80% vào năm 2025.

Cùng lúc đó, các công ty bảo hiểm gia tăng đầu tư vào trí tuệ nhân tạo. Năm ngoái “là năm mà trí tuệ nhân tạo thực sự vượt qua ranh giới từ điều mới lạ thành điều thông thường,” theo Marc Fredman, giám đốc chiến lược tại CCC Information Services, một công ty cung cấp công nghệ cho các công ty bảo hiểm. Công ty nói rằng nửa số yêu cầu bảo hiểm hiện nay liên quan ít nhất đến một số công cụ trí tuệ nhân tạo. Bảo hiểm ô tô “không phải là điều mà bạn có thể giả định sẽ rất đổi mới và tiên tiến, nhưng thực sự là như vậy,” Fredman nói.

Những thay đổi đã đến và ở lại. Sử dụng trí tuệ nhân tạo và ước tính ảo, “các công ty bảo hiểm thực sự đã thấy cải thiện về hiệu suất, nhất quán và tính kịp thời,” nói Mark Friedlander, người phát ngôn cho Viện Thông Tin Bảo Hiểm, một nhóm ngành. Friedlander nói rằng công nghệ không phải là để thay thế nhân viên, mà là để giúp giải quyết yêu cầu bồi thường nhanh chóng và nhất quán hơn. Công nghệ đã tạo ra “kết quả tuyệt vời không chỉ cho các công ty bảo hiểm mà còn cho người sở hữu pól,” ông nói. Đó là các yêu cầu bảo hiểm dành cho thế hệ millennial: nhanh chóng và dựa trên điện thoại, với ít cuộc gọi đi lại nhất có thể. CCC nói rằng các cuộc khảo sát nội bộ cho thấy 80% khách hàng khởi xướng yêu cầu bằng hình ảnh cảm thấy quá trình “thuận tiện để điều hướng.”

Tractable, một công ty sử dụng thị giác máy tính và học máy để xây dựng thuật toán cho các công ty bảo hiểm, nói rằng 25% ước tính của họ rất chính xác, không cần sự can thiệp của con người. Công ty muốn đưa con số đó lên 75% vào cuối năm, theo Alex Dalyac, CEO và đồng sáng lập của Tractable.

Một nhóm không hài lòng với kết quả: chủ cửa hàng sửa chữa xe. “Tôi nói rằng 99,9% các ước tính là không chính xác,” nói Jeff McDowell, chủ sở hữu của Leslie's Auto Body ở Fords, New Jersey. “Bạn không thể chẩn đoán hư hại treo hoặc một bánh xe cong hoặc mất căn chỉnh khung từ một bức ảnh.”

Chủ cửa hàng sửa chữa nói rằng họ đang dành nhiều thời gian hơn để đàm phán với các công ty bảo hiểm để xác định giá chính xác cho một cuộc sửa chữa - thời gian mà họ không được đền bù. Trong một số trường hợp, điều đó có nghĩa là các phương tiện hư hại bị kẹt trong cửa hàng lâu hơn so với bình thường.

Ước tính không đầy đủ có thể dẫn đến sự sửa chữa không đầy đủ. Đôi khi, người lái xe mang xe của họ đến Hernandez Collision Repair để đảm bảo công việc của các cửa hàng khác được thực hiện đúng cách. Hai cửa hàng của công ty ở đông nam Georgia đã thấy nhiều công việc kém chất lượng hoặc không hoàn chỉnh hơn trong thời đại đại dịch, theo April Hernandez, người sở hữu doanh nghiệp. Cô cho rằng sự thay đổi là do ước tính dựa trên hình ảnh và trí tuệ nhân tạo được áp dụng trong quá trình. “Tôi cảm thấy như nó đang trở nên tồi tệ hơn khi thời gian trôi đi,” cô nói.

“Một bức ảnh có giá trị nghìn lời, nhưng nó không xác định giá trị tổn thương,” nói Mike LeVasseur, người chỉ đạo bộ phận va chạm tại Hiệp hội Dịch vụ Ô tô, một nhóm ngành thương mại.

Ước tính ảo hoạt động như sau: Nhiều công ty bảo hiểm lớn yêu cầu tài xế sau khi gặp tai nạn tải ứng dụng. Ứng dụng đưa họ chụp ảnh xe của họ ở các góc nhất định và trong ánh sáng nhất định. Chỉ sử dụng những bức ảnh đó, một người điều chỉnh yêu cầu ước tính chi phí sửa chữa xe.

Ước tính dựa trên hình ảnh là lựa chọn hợp lý cho các công ty bảo hiểm. Trực tiếp, người điều chỉnh có thể di chuyển và kiểm tra từ ba đến tám xe mỗi ngày. Với hình ảnh, họ không cần xe hay xăng, chỉ cần một máy tính, và có thể hoàn thành từ 15 đến 20 ước tính mỗi ngày.

Thêm vào đó trí tuệ nhân tạo và quy trình có thể trở nên nhanh chóng và hiệu quả hơn. Ô tô là ứng cử viên tốt cho việc học máy dựa trên hình ảnh. Như mèo—có tai nhọn, ria mép, mũi nhỏ—xe ô tô có một hình dạng nhất quán—cửa, kính chắn gió, cánh. Có thể có một triệu vấn đề xảy ra với 30,000 bộ phận trong một chiếc ô tô trung bình, nhưng phần lớn chúng thường có một dạng nhất định. Do đó, các thuật toán được đào tạo trong việc phân loại hình ảnh bằng cách sử dụng hàng triệu ảnh của xe ô tô bị hỏng, từ mọi hãng và mẫu.

Công nghệ sau đó có thể “đọc” một bức ảnh được chụp bởi người sở hữu pól và đưa ra kết luận về những gì cần được sửa chữa—hoặc liệu có cần kiểm tra của con người hay không. Sử dụng dữ liệu từ những người cung cấp phụ tùng và người sửa chữa địa phương, nó sau đó ước tính chi phí. Sau đó là sự chạm nhẹ của con người: Hệ thống hướng dẫn người điều chỉnh qua quá trình ước tính, trong nhiều trường hợp tự động điền vào các biểu mẫu. Người điều chỉnh chỉ cần kiểm tra lại công việc của máy tính. CCC, nhà cung cấp công nghệ, nói rằng các công ty bảo hiểm có thể tăng năng suất 30% với sản phẩm trí tuệ nhân tạo của họ, được gọi là Smart Estimate.

Một số người trong ngành đang nhìn nhận về một quy trình ước tính hoàn toàn tự động, “không cần chạm vào,” ít nhất là đối với một số loại hư hại. “Không cần chạm vào đang trở thành điều mục tiêu, điểm đến cuối cùng của ước tính tự động,” Olivier Baudoux, một giám đốc tại công ty công nghệ yêu cầu bảo hiểm Mitchell, nói với khán giả ngành công nghiệp tháng trước.

Điều này đã xảy ra ở một số nơi ngoài Hoa Kỳ. Mùa thu năm ngoái, công ty bảo hiểm Tây Ban Nha Admiral Seguro cho biết họ đã bắt đầu sử dụng trí tuệ nhân tạo để giải quyết yêu cầu bồi thường ô tô trong vài phút sau khi người sở hữu pól tải lên ảnh về hư hại. Tháng trước, công ty smart-dashcam của Israel, Nexar, bắt đầu hợp tác với Mitsui Sumitomo Insurance của Nhật Bản để dịch các đoạn phim siêu nét và dữ liệu gia tốc và GPS được camera của nó ghi lại thành kịch bản, giống như phụ đề trên một bộ phim nước ngoài. Người điều chỉnh yêu cầu có thể sử dụng các kịch bản được tạo ra bởi máy để giải quyết yêu cầu bồi thường. Công nghệ sẽ học khi người điều chỉnh dịch những kịch bản đó thành các mục ước tính, theo Bruno Fernandez-Ruiz, đồng sáng lập và giám đốc công nghệ của Nexar. Điều đó có nghĩa là con người đang đào tạo công nghệ để cải thiện.

Nhà cung cấp công nghệ thừa nhận rằng chương trình của họ không hoàn hảo. “Đây là công nghệ mới cho ngành công nghiệp, và sẽ có một số vấn đề trong hệ thống,” nói Friedlander, người phát ngôn của Viện Thông Tin Bảo Hiểm. “Đó là một hệ thống đang phát triển, và nó sẽ tiếp tục trở nên chính xác và chính xác hơn.”

Ước tính ảo được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo dường như rất tốt trong việc phân loại, trong vài giây, những xe có thể được sửa chữa so với những chiếc nên được thanh lý. Các chuyên gia nói rằng chúng cũng tốt trong việc đánh giá hư hại nhỏ trên xe, từ các vụ tai nạn mà không ai bị thương. Những trường hợp này chiếm đa số, vì vậy trong nhiều trường hợp, ước tính dựa trên hình ảnh làm việc tốt. Dalyac, CEO của Tractable, nói rằng anh hy vọng các thuật toán có thể phát triển thành các tiêu chuẩn được đồng thuận giảm thiểu mọi tranh cãi giữa các công ty bảo hiểm và người sửa chữa. “Chúng ta phải làm cho quá trình trơn tru,” ông nói.

Trong đại dịch, các công ty bảo hiểm đã chuyển sang ước tính dựa trên ảnh của khách hàng cho mọi loại va chạm, thậm chí là những vụ tai nạn nặng. Đôi khi, các công ty bảo hiểm coi những ước tính này là “điểm xuất phát” cho người sửa chữa trực tiếp. Nhưng chủ cửa hàng sửa chữa nói rằng khách hàng cảm thấy bực bội với họ khi ước tính ban đầu của công ty bảo hiểm thấp hơn báo giá của người sửa chữa—trong một số trường hợp, lên đến hàng nghìn đô la. Các cửa hàng sửa chữa bị kẹt ở giữa. Các cửa hàng không biết khi nào trí tuệ nhân tạo đã được áp dụng vào ước tính họ nhận được. Nhưng bất kỳ điều gì đang diễn ra, họ nói, không nhất quán.

“Mọi người nói rằng đây là hướng đi của tương lai,” McDowell, chủ cửa hàng sửa chữa ô tô New Jersey, nói về ước tính ảo. “Tôi không đồng ý với điều đó. Có những điều bạn không thể làm từ một bức ảnh.”

• 📩 Tin tức mới nhất về công nghệ, khoa học và nhiều hơn nữa: Nhận bản tin của chúng tôi!
• Các chuyên gia âm thanh “upmix” các bản nhạc cổ điển và mang lại sức sống mới cho chúng
• 5 năm sau chiếc Oculus rift, thế giới thực và thế giới ảo sẽ đi về đâu tiếp theo?
• YouTube đang gặp vấn đề kinh hoàng với Minecraft
• Cách thay pin cho chiếc điện thoại thông minh già cỗi của bạn
• Mùa hè The Roaring-’20s sau đại dịch khiến tôi kinh sợ
• 👁️ Khám phá trí tuệ nhân tạo như chưa bao giờ có với cơ sở dữ liệu mới của chúng tôi
• 🎮 MYTOUR Games: Nhận những mẹo, đánh giá và nhiều hơn nữa
• ✨ Tối ưu hóa cuộc sống tại nhà với những lựa chọn tốt nhất của đội ngũ Gear của chúng tôi, từ robot hút bụi đến nệm giá rẻ đến loa thông minh